基于Levenberg-Marquardt算法的非量测数码相机影像纠正

根据物方空间的三维直线中心投影到像片平面上也应该是一条直线这一约束条件,首先提取出原始图像中的畸变直线;然后利用畸变模型对其进行畸变纠正,使其满足直线约束条件;最后采用Levenberg-Marquardt算法对非线性方程组进行求解,解出约束优化条件的最佳畸变参数和像主点坐标,并完成对原始影像的纠正。实验结果证明该方法简单快捷,具有较强的实用性。     

电动车用IPMSM损耗最小化电流求解方法

为了实现电动车用IPMSM的实时效率优化控制,实时地求解电机的损耗最小化电流,提出一种基于投影动态系统的IPMSM损耗化最小化电流求解方法.该方法首先将电机效率优化控制建模为基于转矩、电流和电压约束的优化问题;接着将该优化问题分为两种情况考虑,即损耗最小化电流处在电压约束区域内和约束边界上,利用优化理论将每种情况的电流求解转化为非线性方程组的求解;最后利用投影动态系统实现该非线性方程组的求解.基于投影理论和矩阵范数理论分析得出该动态方系统的收敛条件,该条件简单且易于求得.仿真结果表明该方法有效且正确.     

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0．2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。     

直线检测的灰度投影积分方法

为了提高图像上直线检测的鲁棒性和精度,提出一种灰度投影积分(GP I)方法。GP I方法将需要检测的图像直接在直角坐标空间沿某个投影方向进行投影,将对应到同一投影点的像素灰度值进行累加,得到灰度投影积分向量,再旋转投影方向计算不同投影方向的灰度投影积分向量,从而得到一个原图像的灰度投影积分矩阵,再由该矩阵的极值元素所在的行和列求出图像中直线的方程。实验结果表明,GP I方法不需要事先提取边缘点,就能够快速准确地检测出图像中的直线,避免了传统方法在提取边缘点时阈值选取不当带来的直线检测误差。     

基于Hermite样条轮廓模型的图像轮廓提取

提出了一种采用Hermite样条曲线拟合方法与主动轮廓模型相结合的方法．采用Hermite样条轮廓曲线作为描述主动轮廓线的基函数，给出了这种轮廓模型的能量表达式，利用动态规划技术实现能量最小化的优化过程．采用传统的主动轮廓模型与本文方法分别对两幅颅脑图像中的病变区域提取轮廓，对比实验结果表明，采用Hermite样条轮廓模型可以取得更加令人满意的效果．     

一类二层多目标规划的混沌遗传优化算法及其应用

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的.     

设备启停过程优化控制的有效算法

为了有效地进行非线性过程优化分析 ,从优化问题的 Kuhn- Tucker条件出发 ,采用 Newton- Raphson迭代方法建立了非线性优化问题的求解方案。并结合高温循环载荷作用下运行过程优化的特点 ,提出了一个新的考虑活动约束集的非线性优化求解方法。对于其中的非线性约束采用活动约束集的概念 ,而对于线性边界约束 ,则按约束优化方法中的梯度投影法作专门处理。实际算例表明 ,采用该算法一方面可以大大减少约束函数的数目 ,另一方面又能够保证很好的收敛性     

基于局部轮廓曲线的图像配准方法

图像配准是计算机视觉领域的基本问题.提出了一种基于局部轮廓曲线的图像配准方法 .首先,利用图像的最小作用曲面提取从角点出发的局部轮廓曲线,并通过MLSD描述符描述轮廓曲线;其次,对曲线的MLSD特征向量进行傅里叶变换以便于使用轮盘匹配方法实现两幅图像中从角点出发的局部轮廓曲线的配准;然后运用最小二乘法迭代求解局部配准参数;最后,统计局部配准参数直方图获取全局配准参数.实验结果表明：此配准方法有较高精度.     

一种光学测量中椭圆边缘精确提取算法

提出了一种椭圆边缘精确提取算法。对图像灰度分布函数按二次泰勒展开式展开,利用高斯核函数和图像卷积的方式进行微分求导,在过零点附近求取二阶导数绝对值的极小值点,然后,通过计算Hessian矩阵得到该边缘点的法向方向,在法向方向进行多项式曲线拟合和直线拟合得到子像素边缘点。实验结果表明,算法子像素边缘提取具有较好的精度,在光学测量椭圆形标识检测中有参考价值。     

二层多目标决策问题的等价变换及其全局优化

针对求解一类二层多目标决策问题,首先将其转化为等价的单目标决策问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确不可微罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明是可行、有效算法.     

粒子群优化算法求解非线性问题的应用研究

引入粒子群优化算法求解非线性方程组,利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能,较快地求解复杂非线性方程组的最优解,克服了牛顿-拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求导的困难,同时无需关心方程组的具体形式.将该算法应用于几何约束问题的求解,取得了良好效果.     

一种适用于广角、鱼眼及折反射系统的标定方法

采用畸变-2D标定板的方法进行摄像机标定,基于多项式摄像机模型,使用图像投影描述为泰勒级数展开的标定方法,并通过非线性最小二乘拟合的方法求解得到相机的内外参数,对其方法进行了扩展和优化。实验结果表明该标定方法可以应用于广角、鱼眼以及折反射图像系统中,并能够获得较高的标定精度。     

基于理想点法的双目标结构鲁棒设计

在结构优化过程中结合鲁棒设计的思想，分别定义了目标鲁棒性及约束鲁棒性，将结构鲁棒设计问题描述成双目标优化问题，采用理想点法并结合序列二次规划优化策略求解该双目标鲁棒优化问题。为保持约束的可行性，根据最坏情况分析方法，在原始约束函数基础上加上带有惩罚因子的惩罚项。舱口盖及悬臂梁的设计结果表明了该方法的可行性。     

曲线拟合与特征点相结合的鞋印外轮廓特征提取算法

首先,定义鞋印外轮廓的两类特征：一类是鞋印鞋尖、鞋跟部分的曲线特征;另一类是外轮廓凹凸圆弧、直线之间的过渡特征点．然后,据此提出一种鞋印外轮廓特征的提取算法,即随机提取鞋印鞋尖或鞋跟外轮廓若干轮廓点拟合成曲线,用曲线的系数和外轮廓凸圆弧、直线之间的切点、凹凸圆弧的平滑过渡点拐点,来描述鞋印外轮廓．通过大量的实验得出基于该特征进行鞋印图像检索算法优于其他常用的基于形状的检索方法,同时该特征提取算法具有快速、准确、科学、实用等优点．     

求解非线性优化问题的记忆梯度摄动投影算法

利用摄动投影矩阵建立求解非线性约束优化问题的记忆梯度摄动投影下降算法,并证明算法的收敛性,同时给出结合FR、PR、HS参数和拟牛顿方程的记忆梯度摄动投影算法,从而将经典的共轭梯度法推广用于求解约束优化问题。数值结果表明算法是有效的。     

求解非线性方程组的改进布谷鸟算法

将非线性方程组转化为无约束优化问题,采用改进的布谷鸟搜索算法对问题进行求解.用该方法对多个非线性方程组进行了求解,结果表明,改进的布谷鸟搜索算法可以避免获得局部最优解,提高了非线性方程组的求解精度和速度,而且性能优于对比算法.     

基于快速成型技术生成等高线的方法研究

提出利用快速成型技术构建等高线的算法.首先利用快速成型技术对点云进行分层,通过对等高线上下两层点云加权计算等高线特征点;然后将特征点转化为格网图像,并利用行列格网直线段对格网图像进行快速轮廓提取及边界跟踪;最后采用B样条曲线拟合生成等高线.试验表明,该方法生成的等高线,不仅具有良好的质量,而且减少了构建三角网的中间过程,提高了计算效率.     

基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定

针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度.     

基于SFLA-PSO算法的几何约束求解

为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳（SFLA：Shuffled Frog Leaping Algorithm）和粒子群优化（PSO：Particle Swarm Optimization）算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

约束优化问题的一种投影梯度Lagrange乘子法

运用Lagrange乘子法,将一般约束优化转化为仅含等式约束的优化问题,然后就线性与非线性两种情况进行讨论,通过投影梯度法来求解优化子问题。对于线性的情况得到一种可以不用计算初始点的最优化算法,最后的数值算例说明了算法的可行性与有效性。