基于邻域结构和驱动力准则的非刚性点集配准

非刚性点集配准的关键是找到点集之间的正确对应关系。传统点集配准方法通常将特征点的全局空间距离作为判别准则,而未考虑点集的邻域结构信息,容易产生误匹配,为此,文中提出了一种基于邻域结构和驱动力的非刚性点集配准算法。首先,在一致性点漂移(CPD)算法的基础上,提出了一种局部距离计算方法,并将其与空间距离相结合,有助于提高匹配精度;此外,对传统形状上下文方法进行了改进,构建了一种新的驱动力准则,以在初始配准过程中提高搜索速度,在后期减小配准误差;最后,采用期望最大化(EM)算法迭代求解各点对的对应关系。在常用国际点集数据集上的仿真实验结果表明,在非刚性变形、噪声、异常点和遮挡等情况下,文中算法比经典算法具有更高的鲁棒性,匹配准确率也更高,并且对真实图像可以获得比较理想的配准效果。     

基于医学图像配准方法的研究

本文对医学图像的配准方法进行了研究,分析了刚性配准和非刚性配准方法的主要区别和适用范围,并分别对图像进行了两种方法的配准。     

基于统计形变模型的多模医学图像非刚性配准方法研究

多模医学图像间可能存在复杂的非刚性形变,矫正这类形变需要采用具有较高自由度的非线性变换模型.直接求解非线性变换的高维参数,不仅会增加配准时间,而且也影响配准精度.为此,本文提出一种基于统计形变模型的配准算法,该算法利用统计形变模型对大量多模图像间的非刚性形变进行统计学习,利用由此建立的模型大幅减少变换模型的参数,达到提高图像配准效率和精度的目的.大量的实验结果表明：与基于传统自由形变模型的配准算法相比,本文提出的基于统计形变模型的配准算法其效率可以提高52%,同时目标配准误差平均减少0.503 2个像素.     

加快寻优的医学图像互信息配准算法的研究

为了实现多模念医学图像的配准融合，提出一种加快寻优的医学图像互信息配准算法实现CT和MR图像的配准。该算法首先使用形态学方法提取图像的边界，再用力矩主轴法算出浮动图像进行刚性变换的初步平移量和旋转量，然后以此作为互信息法的初始参数进行寻优，找出最佳变换，实现CT和MR医学图像的自动刚性配准。该办法计算简单、运算量少。利用该配准算法实现融合的结果图像经过临床医生检验，认为达到临床诊断的要求，能辅助临床医生对疾病做出正确的诊断。     

基于局部特征射影变换的组织切片图像非刚性配准

针对组织切片图像配准问题,研究一种以局部特征射影变换配准方法为基础的全局非刚性配准方法以获得更好的匹配效果。首先,采用空域增强与频域增强结合的方法对图像进行预处理,应用匹配滤波突出组织四周的轮廓特征;其次,提取处理后的图像的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征并进行初步的匹配,根据匹配的特征点的坐标通过随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)方法计算两幅图像之间的射影变换矩阵参数并进一步剔除离群点,该矩阵可用于全局配准;最后,同样根据RANSAC方法提取出的特征点采用K近邻方法对图像进行区域划分,针对不同局部区域单独求解射影变换矩阵,并与全局配准矩阵进行比较筛选得到组织切片全局非刚性配准模型。实验结果表明对于不同的组织切片图像,局部射影变换配准的方法基本都可以提高配准的准确率,但对于局部变形较小的图像对,局部射影配准对配准精度的提高有限。     

基于非刚性ICP的三维人脸数据配准算法

三维人脸扫描数据的配准是三维人脸统计学习的基础和前提。为了解决离散点群数据的精确配准问题,该文提出一种融合弹性形变的非刚性最近点迭代(ICP)三维人脸数据配准算法。该算法利用稀疏的特征点逐步形变一个高分辨率的三维模板网格(模板三维人脸)以逼近三维人脸扫描数据(目标三维人脸)。此形变过程可以建模为一个关于模板人脸上每个顶点的仿射变换的优化问题。此外,该算法通过引入弹性形变在不损失配准精度的前提下加速了配准过程。在此基础上,该文提出一种融合弹性形变和三维配准的三维人脸的头部缺失数据补齐算法,使得三维人脸模型更具有真实感和完整性。实验表明,该算法比一种目前较为广泛应用的人脸头部补齐算法更具鲁棒性。     

基于回归神经网络的误差配准算法

神经网络系统理论已受到广泛关注。它的理论和方法已被应用到许多研究领域。本文介绍了神经网络雷达配准原理。并推导了基于回归神经网络的误差配准算法。     

加快寻优的医学图像互信息配准算法的研究

为了实现多模态医学图像的配准融合,提出一种加快寻优的医学图像互信息配准算法实现CT和MR图像的配准.该算法首先使用形态学方法提取图像的边界,再用力矩主轴法算出浮动图像进行刚性变换的初步平移量和旋转量,然后以此作为互信息法的初始参数进行寻优,找出最佳变换,实现CT和MR医学图像的自动刚性配准.该方法计算简单、运算量少.利用该配准算法实现融合的结果图像经过临床医生检验,认为达到临床诊断的要求,能辅助临床医生对疾病做出正确的诊断.     

基于有限内存Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno优化算法的图像非刚性配准方法

图像配准可以分为刚性配准和非刚性配准两类,图像非刚性配准是图像处理研究的热点和难点,其中的参数模型往往转化为无约束优化问题的求解,当参数数目较大时求解比较费时,提高此类算法效率的关键之一是减少迭代算法中矩阵的计算量和存储量.本文研究了一种非刚性配准方法,该方法应用Basic样条自由变形模型,此模型改变控制点只影响其附近...     

一种医学图像弹性配准方法

针对肝脏和肺部器官在图像配准中特征获取准确度有限性,本文提出了一种机器和人工结合提取特征点的医学图像非刚性配准方法。依据器官中血管形状形成的树状图,使用联合图算法对树状图初步配准后自动提取出特征点,与手工选择的具有解剖意义的点共同构成特征点集。以两幅图像间的互信息作为图像配准测度函数。以确定性退火算法迭代求解最优化配准变换函数。实验证明,该算法能匹配图像的整体结构信息和图像中感兴趣的生理解剖位置,具有很强的鲁棒性。     

基于互信息与梯度相似性相结合的医学图像配准方法

针对传统互信息配准方法未利用图像空间信息的缺点,提出一种将互信息与梯度相似性结合的医学图像配准方法.待配准图像的每组对应点的梯度相似性包括方向相似性和模值相似性.待配准图像整体梯度相似性系数由各对应点对的梯度相似性之和决定,该系数与传统互信息的乘积作为图像配准的测度.利用2D多模图像分别进行平移、旋转、采样,得到配准函数曲线,并给出具体的配准实例.实验结果表明,该方法比传统互信息有更高的鲁棒性和精度.     

基于模拟退火-单纯形法的目标函数的优化

分析了在基于互信息方法的图像配准中,目标函数产生局部极值的原因,提出以模拟退火单纯形法作为优化策略,该方法利用了单纯形法的一种修改后的形式作为模拟退火中随机变化的发生器.此外还添加了新的边界约束处理环节,最后将本方法同Powell法和边界约束采用撞壁法时的模拟退火单纯形法的实验结果做了对比,表明本方法具有更好的精确性和稳定性.     

基于改进FPFH-ICP的车载激光雷达点云配准方法

为了改善传统车载激光雷达点云配准方法准确度低、计算速度慢的问题,提出了一种基于快速点特征直方图（fast point feature histograms, FPFH）初始匹配与改进迭代最近点（iterative closestpoint,ICP）精确配准相结合的改进FPFH-ICP配准算法。配准前使用体素滤波器和statistical-outlier-removal滤波器进行预处理;采用FPFH提取点云特征,基于采样一致性（sample consensus initial alignment, SAC-IA）进行初始配准,为精确配准提供良好的位姿信息;建立K-D树并在传统ICP配准算法的基础上添加法向量阈值,对车载激光雷达点云数据进行精确配准;在4种不同场景的实验中,改进FPFH-ICP配准比ICP配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了7.56%和41.22%,比点特征直方图（point feature histograms, PFH）配准的均方根误差和配准用时分别平均减少了30.28%和18.95%,表明改进的FPFH-ICP能够对车载激光雷达点云数据实现精确且高效的配准。     

基于LIP的多通道图像边缘检测研究

由于弱光照图像的成像特点,使得普通的边缘检测的算法难以奏效。20世纪80年代中期由Jourlin和Pinoli提出的对数图像处理LIP模型颇具特色,该模型中的方法对低亮度图像敏感,并且对灰度有界图像的加法运算是封闭的,在边缘检测等方面有着其他方法所不具备的优点。文章基于灰度图像的对数图像处理LIP模型,建立了多通道图像的对数图像处理MLIP模型,并在此模型上进行了对微光图像边缘检测,其效果明显优于经典的Sobel算法。     

一般地方高校社会服务动力机制构建问题初探

在现代社会高校社会服务职能日益突出的背景下,我国一般地方高校社会服务功能的发挥明显滞后,需要从高校自身、地方政府和当地社会等相关方面寻找地方高校社会服务的"动力源",按照"市场调节为主,政府引导为辅;高校主动服务,社会积极依靠"的总体思路构建地方高校社会服务的动力机制。在实践层面,则需要从地方高校办学体制改革、中央与地方相关法规建设、地方政府干预和调控以及地方高校内部改革等方面来切实推动地方高校社会服务的开展。     

基于盲分离技术的机械噪声分离法的研究

基于互信息最小原理，详细推导了自然梯度法的盲信号处理的计算方法，并通过一个仿真实例说明运用该方法对噪音分离的可行性，从而为机械设备的故障诊断和监测提供了一个新的方法。     

基于载体信息值比较的信息隐藏方法

目的 给出一种新的空间域类的信息隐藏方法。方法 将待隐藏的机密信息数据转化为二进制数，将载体信息数据依次分为数据对，调整每对数据的坐标位置，使二大小的逻辑关系对应于机密信息数据的二进制的位，从而实现对机密信息的隐藏。结果 给出了在图像中隐藏汉字档和在声音中隐藏图像的实验，并对隐藏性能作了分析和比较。结论 该算法原理简明，编程容易，信息嵌入与提取速度快。与其他空域类算法相比，鲁棒性有较大地提高。     

近30年来黄石市水域面积的动态变化研究

利用1984年、1994年、2004年以及2014年4期不同时期的Landsat卫星遥感图像,通过ENVI4.1和Arcgis分别计算了黄石市这四年水域面积的大小,研究了近30年黄石水域面积的动态变化情况,并结合统计年鉴中黄石市近28年经济和人口的相关数据分析了其驱动因素。研究结果表明：随着城市化进程的加速,黄石市水域面积呈现波动减少的趋势,1994年比1984年减少了19.535㎞2,2004年比1994年增加了5.65㎞2,2014年比2004年减少了5.545㎞2;人口的增加和工业的发展是其主要影响因素。     

基于多种群遗传算法的LQR 振动主动控制研究

根据压电智能结构的特点,针对一类由悬臂梁、传感器和压电作动器构成的压电智能梁系统的振动主动控制进行了研究。利用压电方程建立了压电智能梁系统的状态空间模型,采用线性二次最优控制(LQR)对智能梁的振动进行了主动控制。对二次性能指标中的加权矩阵的选取方式进行了深入研究,提出了一种基于多种群遗传算法的加权矩阵选取方式。仿真和实验结果表明:多种群遗传算法比简单遗传算法具有更快的收敛速度,且遗传代数少,能够有效避免陷入局部最优解。基于多种群遗传算法的LQR振动主动控制算法对压电智能梁的振动主动控制具有可行性和稳定性,相对基于简单遗传算法的LQR振动主动控制算法达到稳定的时间短且具有更好的控制效果。     

深井大断面沿空掘巷底臌变形控制技术研究

巷道支护问题一直是煤矿安全生产和建设的难题之一,根据深井大断面沿空掘巷难支护的特点,数值模拟分析了加固巷道不同部位的效果及其机理,提出"强顶、固帮、控底"全断面控制深井大断面沿空掘巷底臌变形的技术思路,并应用于工程实践,取得了良好的技术经济效果。