基于改进的协方差矩阵描述子的点云配准方法

点云配准是数字化文物保护的关键一环，提高配准精度与抗噪性是文物点云配准的主要目标。针对该问题，提出一种基于协方差矩阵描述子的三维点云配准方法。使用张量投票法剔除噪声点，对剔除噪声后的点云，使用内在形状签名法提取关键点；对提取的关键点构建邻域信息，利用该信息建立协方差矩阵描述子；通过计算最近距离寻找匹配点对，使用法向量夹角对其约束，剔除误匹配点对；选取匹配点对计算变换矩阵完成粗配准，再通过迭代最近点对方法进行精配准。实验结果表明，相比于常用配准算法，本文算法配准精度更高，且适用于低重叠率模型与含噪声模型。     

基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法

提出了一种基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法。该算法分别对给定的两个待匹配的特征点集构建最小生成树,通过最小生成树构造Laplace矩阵,由奇异值分解该矩阵得到的特征值和特征向量,计算出特征点匹配的初始概率,利用概率松弛迭代法,获得最终匹配结果。用大量的真实序列图像进行比较实验,结果验证了该算法的有效性和准确性。     

基于区域重叠核加权Hu矩的SIFT误匹配点剔除算法

针对尺度不变特征变换（scale invariant feature transform, SIFT）算法在特征点匹配时容易出现误匹配现象,提出了一种基于区域重叠核加权Hu矩的SIFT误匹配点剔除算法。该算法首先通过对SIFT描述子区域内的重叠4邻域计算Hu矩,生成能够描述纹理特征与轮廓特征的种子点描述子;其次,根据描述子的区域特点利用核函数对种子点描述子进行加权,生成63维区域重叠核加权Hu矩描述子;最后用巴氏（Bhattacharyya）系数计算归一化后描述子的相似度,并剔除相似度较小的匹配点。将该算法与其他3种算法进行对比,实验结果表明,该算法的鲁棒性最强,实时性较高,综合性能最优。     

基于范数优化路径的视频稳像算法

针对运动相机中视频的随机抖动和低频晃动问题,提出了一种基于范数优化路径的视频稳像算法。该算法在特征点粗匹配之后引入概率进化抽样一致性算法剔除误匹配点,避免了局部运动对全局运动估计的影响,然后在定制的L1范数约束下构建相机的最优化运动路径,最后利用新的路径进行运动矫正获取稳定的视频图像序列,实验结果验证了算法的有效性。     

全仿射形变下基于点特征的SAR图像配准方法

全仿射形变条件下,待配准合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与参考SAR图像之间存在各向异性尺度变化,导致传统的点特征图像配准算法难以提取到足够多的匹配特征点进行图像配准。为此,提出了一种基于仿射形变矩阵分解与尺度变化矩阵估计的点特征图像配准算法。该方法首先将仿射形变矩阵分解为图像旋转矩阵、尺度变化矩阵以及常数矩阵的乘积,而后利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对尺度变化矩阵中的未知参数进行搜索估计,并根据估计结果对图像进行尺度规范处理,以抑制图像间的各向异性尺度变化,在此基础上再利用尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算子提取匹配特征点进行配准处理。实验结果表明,与现有方法相比,对于全仿射形变条件下的SAR图像配准,本文所述算法可以提取到更多的匹配特征点,因而具有更好的配准性能。     

一种使用TPS变形模型的Laplace谱匹配算法

提出一种基于图的Laplace谱的点模式匹配算法。该方法在每次迭代过程中,利用Laplace矩阵的特征向量和双随机矩阵计算点之间的匹配概率,然后求解已知匹配点之间的TPS(thin plate spline)变换关系,再利用获得的TPS变换参数使待匹配点集相互逼近。随着点集的接近,由Laplace谱分析方法获得的匹配精度也随之提高。对真实和合成数据的实验验证了该方法的有效性。     

一种基于极几何和单应约束的图像匹配算法

提出一种综合应用极几何和单应约束的图像特征点匹配算法,首先使用互相关法对图像特征点集进行初始匹配,然后运用RANSAC方法鲁棒地估计基本矩阵和单应矩阵并相应地剔除错误匹配点,最后利用优化后的基本矩阵和单应矩阵引导匹配以获得更多、更精确的匹配点。大量真实图像实验表明,所提出的算法能够产生更多的匹配点并具有较高的匹配精度。     

基于未标定图像序列的稠密重建算法

提出一种基于未标定图像序列的稠密重建算法.算法首先利用SIFT特征点对应估计基本矩阵,同时计算图像匹配视差参考值.然后利用由基本矩阵计算得到的对极关系对图像进行平行极线修正,结合视差参考值对经过rank变换后的图像进行稠密匹配.最后自标定照相机,优化对应点的2D-3D投影关系,重建场景三维结构.实验结果表明,本算法能够对有效图像(考虑宽基线引起的大视差情况)80%以上的像素实现准确的匹配,重建出稠密的三维空间点云.     

基于快速鲁棒性特征的景象匹配

针对光电成像制导景象匹配中图像产生较大几何形变的问题,提出了一种基于快速鲁棒性特征(speeded up robust feature, SURF)的景象匹配算法。SURF提取的图像特征具有尺度和旋转不变性,对灰度不敏感,并能快速运算。算法首先利用仿射变换对基准图像进行3D视角补偿,模拟基准图像在不同视角下的成像,以减小基准图像和实时图像间的视角差异,分别提取两图像的SURF特征,然后根据最小欧氏距离准则提取两图像间匹配的SURF特征点对,根据该特征点对估计基础矩阵,得到两图像的投影关系。仿真结果表明,该算法能够适应光电成像制导中图像的几何形变,实现稳定的景象匹配。     

基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配

针对传统半全局算法对视差范围内未知场景通常人为地设定一个视差范围造成计算资源浪费,同时利用传统Census变换进行代价计算限制视差精度的不足,提出了基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配算法.首先,采用多种特征算子同时提取图像对的特征点,通过快速最近邻搜索进行特征点匹配,利用立体匹配的约束条件筛选匹配点,计算匹配点对的...     

基于最小一乘和遗传算法的红外弱小目标检测

在随机误差不服从正态分布的问题中,最小一乘估计的统计性能优于最小二乘估计;另外,最小一乘估计的稳健性更强。因此提出了基于最小一乘估计和遗传算法进行背景预测的红外弱小目标检测方法。首先,建立最小一乘准则背景预测模型,应用遗传算法求解最小一乘估计的最优值并进行背景预测;然后,由实际图像和预测图像相减得到残差图像,并采用二维指数熵图像阈值选取方法对残差图像进行分割。针对实际红外图像序列的实验结果表明:所提出的方法对弱小目标具有更高的检测概率和更好的检测结果,优于基于最小二乘背景预测的检测方法。     

微粒群算法的可视化仿真及算法改进

微粒群算法是一种群体智能算法,它是通过模拟以鸟类、昆虫等为微粒的自然界的群体行为,来构造的一种随机寻优的进化算法。现有的微粒群算法在某些情况下存在收敛速度慢、而且不能收敛于全局最优解的问题。通过采用可视化的仿真方法对微粒群的搜索运动轨迹进行分析,我们提出了变尺度微粒群算法。变尺度微粒群算法将变尺度方法引入微粒的搜索过程中,采用不同的尺度动态地改变微粒群的搜索空间、速度限制区间等,通过对一些典型的试验函数的测试,结果表明,变尺度微粒群算法在收敛速度和全局寻优能力等方面都有较大的改进。     

DSSS信号在低SNR下的同步捕获算法

同步捕获与信号识别是DSSS系统的关键技术。给出了一种频差与扩频码同步联合捕获的方法,提出了一种基于峰值窗口的噪声与干扰估计算法,基于此估计,在信号识别中采用了相对门限。还对该算法的虚警概率、漏检概率、误捕率性能进行了仿真,为其应用提供了依据。该方法针对二进制DSSS/MPSK系统,但同样也适用于多进制正交扩频系统。     

衰减记忆自适应滤波在惯导系统传递对准中的应用

针对滤波稳定性问题,提出了一种改进的衰减记忆自适应滤波算法。通过引入衰减记忆滤波矩阵,根据残差序列输出的互不相关性,在线自适应地调整衰减因子,从而使衰减记忆滤波工作在最佳状态。将该算法应用于惯导系统的传递对准过程,仿真结果表明在模型和噪声统计特性的先验信息不准确时,该算法优于传统的卡尔曼滤波。     

基于混合聚类和网格密度的欠定盲矩阵估计

欠定盲矩阵估计是欠定盲源分离的关键技术,其估计结果直接影响源信号的分离精度。针对目前欠定盲矩阵估计算法稳定性差、估计精度不高的缺点,提出了一种基于混合聚类和网格密度的新算法。该算法利用基于人工蜂群算法和K-均值的混合聚类方法对信号数据进行聚类,提高聚类结果的稳定性;利用网格密度法修正每一类的聚类中心,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,所提算法在稳定性和估计精度方面都比传统欠定盲矩阵估计算法有了明显改善。     

基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

针对二进制粒子群优化算法在认知无线电频谱分配中容易陷入局部最优等问题,将人工蜂群算法引入到认知无线电频谱分配中,提出了基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配方法。针对一种认知无线电网络模型,将离散人工蜂群算法中的蜜源位置离散化,与模型中的可用频谱矩阵相结合产生分配矩阵,对目标函数进行优化,并且使用了一种新的比例公平性目标函数评价该算法的性能;通过仿真比较了本文算法与二进制粒子群优化算法的频谱分配方法的性能,同时在使用电视频段的认知无线电系统进行了验证,结果表明本文算法的高效性和优越性。     

Practical integrated navigation fault detection algorithm based on sequential hypothesis testing

In detecting system fault algorithms,the false alarm rate and undectect rate generated by residual Chi-square test can affect the stability of filters.The paper proposes a fault detection algorithm based on sequential residual Chi-square test and applies to fault detection of an integrated navigation system.The simulation result shows that the algorithm can accurately detect the fault information of global positioning system(GPS),eliminate the influence of false alarm and missed detection on filter,and enhance fault tolerance of integrated navigation systems.     

基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联

针对杂波环境下多传感器跟踪多目标的问题,提出了一种基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联算法(multi-sensor fuzzy data association method based on velocity and azimuth, VA-MSFDA)。该算法首先利用方位速度信息对确认区域内的有效量测作进一步筛选,剔除部分虚假量测,然后基于模糊聚类方法计算候选量测与观测区域内各目标互联的概率,应用顺序结构多传感器联合概率数据互联(multi-sensor joint probabilistic data association algorithm,MSJPDA)原理,依次处理各传感器中的目标测量数据,实现对多目标的跟踪。仿真结果表明,与顺序MSJPDA相比,VA-MSFDA在算法耗时、估计精度、收敛速度和量测正确关联率等方面优势明显,能够更好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。     

基于系统误差估计残差的错误关联检测方法

在多传感器数据融合系统中,航迹关联是后续融合处理的基础。由于随机噪声、系统误差以及虚警漏报的干扰,航迹关联结果中常常包含错误关联,错误关联对后续融合处理的影响是灾难性的。目前尚缺乏一种有效的错误关联检测手段。根据系统误差估计与航迹关联相耦合的特点,提出了利用系统误差估计残差来对错误关联进行检测的高斯检测器和卡方检测器。仿真实验表明,所提两种检测器能够有效地检测错误关联,具备良好的实际应用前景。     

改进的稀疏约束波达方向估计方法

基于观测数据矢量形式的稀疏约束波达方向估计方法一般通过正则化处理抑制噪声,未能利用有关信号子空间的约束信息。在均匀线阵条件下,研究了一种新的基于观测数据矩阵形式的稀疏约束迭代单次快摄波达方向估计方法,能够利用数据矩阵的维数信息,并能自动保持Hankel结构约束,在较低信噪比条件下,改善了波达方向估计性能。