基于全局单应性变换的虚实注册方法

提出了一种基于全局单应性变换的三维注册方法,有效地解决了基于标识的三维注册系统中的误差积累问题.设计了一种新的对仿射变换鲁棒的特征点检测方法--边角点法,确保每个特征点位于多条直线的交点上,最大限度消除特征检测结果的随机性及其对特征匹配所造成的负面影响.采用基于全局单应性矩阵的虚实配准方法,利用前一帧所对应的全局单应性矩阵对初始图像作射影变换,并将变换后的图像与当前图像做特征匹配,直接建立当前帧与初始帧之间的单应性关系,从而解决了传统方法所存在的误差积累问题.实验结果表明本算法有效可行.     

基于特征的航空视频序列拼接方法

针对航空侦察视频序列,提出了一种基于特征点的视频序列拼接方法,论述了该方法的流程和模块。该方法矫正了航空视频序列中普遍存在的径向扭曲;改进了SIFT特征提取和匹配策略,缩短了算法的时间;提出了改进的RANSAC算法用于剔除匹配外点,提高了视频帧图像之间的变换精度;提出双频带融合技术消除边缘跳变和模糊叠影现象,改善了视频帧融合的视觉效果。实验结果表明,该方法能够有效地实现航空视频序列的近实时拼接,同时保持对噪声、光照和目标运动鲁棒。     

一种基于自然特征点的增强现实注册方法

介绍了一种基于自然特征点的增强现实注册方法．根据计算机视觉的理论,在透视变换的情况下,一个景物平面与一个图像平面之间的变换是平面投影变换．通过这个原理就可以推导出投影矩阵在满足一定条件下可由单应矩阵得到．根据这个原理,首先通过一个景物平面和图像之间的单应得到初始状态相机的投影矩阵,然后对后面每帧图像和前一帧进行自然特征点匹配,通过匹配点对计算出图像之间以及图像与景物平面的单应关系,由此就可以得到每一帧图像对应的相机的投影矩阵,从而完成虚拟物体的注册．     

基于预测的无人机视频快速匹配算法研究

针对无人机视频数据,提出一种快速逐帧匹配算法。该算法首先使用计算机在每一帧中均匀标记一定数量的点,接着利用视频相邻帧之间的特点使用绝对差值法完成同名点的寻找,之后引入内插理论建立预测模型,缩小了搜索窗口和匹配窗口大小,降低了算法时间复杂度。实验结果表明,该算法可以高效地完成相邻帧之间的匹配。     

基于随机采样一致改进算法的单目视觉里程计研究

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配。采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除。根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位。实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点。     

基于RANSAC改进算法的单目视觉里程计研究

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配.采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除.根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位.实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点.     

基于角点匹配的鲁棒图像镶嵌方法

为了获取场景的宽视场表示,提出了一种鲁棒的图像镶嵌方法.该方法对图像序列中的各个图像进行角点提取,再利用归一化相关方法进行角点的初始匹配.由于初始匹配中包含有大量的出格点,直接采用最小二乘法得不到正确的图像平面间的变换模型参数,为此,采用了鲁棒随机采样算法来估计图像平面间的变换模型参数.该算法能够有效地剔除初始匹配中的出格点,获得精确的匹配点子集.然后利用这些精确匹配的点集来计算变换模型参数,从而实现了图像的正确镶嵌.整个过程无需人工干预,均由计算机自动完成.对真实图像的试验结果表明了该方法的有效性.     

一种适于信号压缩正弦模型的匹配跟踪方法

在基于包方式传输的网络中进行高频信号的实时传输时,利用信号模型对信号进行压缩有强大的生命力。基于帧结构的匹配跟踪原理,提出了一种有效而灵活的正弦模型分解方法。利用匹配跟踪算法,通过迭代抽取每帧信号的一组正弦成分,把这些成分通过帧重叠相加就可以重构原来的信号。使用高频域的快速傅氏变换算法（FFT）能有效快速地实现整个模型。本文提出的方法可用于信号压缩和调整,由于抽取的正弦成分是以人耳感觉的好坏排序的,因此该方法特别适合于音频信号的逐级压缩。     

目标自动跟踪摄像机的技术研究

提出了目标自动跟踪摄像机的总体设计方案。根据CMOS图像传感器的工作原理及典型外围电路，设计了基于CMOS图像传感器的图像采集电路。为了提高图像数据的处理速度，采用了双存储器的设计方案。选取了一个带有六个参数的仿射变换模型来表示整个背景图像运动，利用待匹配块之间仿射模型的变换关系．求解出了背景运动模型参数，实现了相邻两帧背景图像之间的匹配。通过时间差分法实现目标检测，采用强度中心法确定目标位置。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进行消噪：对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换,在小波域中采用自适应阈值进行消噪;对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好     

关于岭估计改进的研究

在奇异线性模型下,基于广义岭估计基础上提出新估计改进,对参数范围扩大化进行了处理,重点验证了新估计的一些重要性质及其优良性.     

协方差的最优二次型无偏估计

在二维总体与正态分布具有相同的前四阶矩的条件下,利用矩阵迹的一个不等式,讨论了协方差的二次型估计.证明了一个常用的估计量为协方差的最小方差二次型无偏估计.     

线性回归模型中K-d型估计研究

考虑线性回归模型Y=Xβ＋ε,E（ε）=0,Cov（ε）=σ2 I,当设计矩阵X的列存在共线性时,最小二乘估计β=（X′X）-1 X′Y的性质变坏,为此给出了有偏估计β（K,d）=（X′X＋K）-1（X′Y＋dβ）,其中K〉0为对角矩阵,ki〉0,-∞〈d〈∞为参数,讨论了这种有偏估计对Liu估计、最小二乘估计的优越性,并证明了其可容许性估计。     

基于威布尔分布的核电厂仪表校验周期延长论证分析

威布尔分布常用在寿命数据分析中,以核电厂的主给水流量控制系统液位测量仪表数据和反应堆冷却剂系统温度测量仪表历史大修数据为例,建立威布尔分布可靠性模型,计算仪表的预计失效时间。结果表明:在仪表95%可靠度下,仪表的失效时间大于延长后的1.5 a的验证实验周期,这两组仪表具有良好的可靠性,周期延长可行。     

基于深度学习的平面位姿估计算法

为了在未知物体三维模型的情况下使用深度学习进行平面位姿估计，采用编码器-解码器网络，从单个RGB图像中检测平面实例分割及法线信息，并利用这些信息进行位姿解算，获得每个平面的实时位姿。实验结果显示,平面召回率为0.625，平面法线召回率为0.414，实时性为18.5 f/s，验证了算法的可行性。     

基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计

给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法，分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况，对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统，分别采用Kalman自适应MIMO信道估计方法和最大似然信道估计方法，进行了数值仿真和对比。从对比的结果来看，文中给出的Kalman自适应信道估计具有和最大似然信道估计相近的性能，而在饱和系统中，Kalman估计算法性能要略好一些。     

电力系统状态估计算法的缺陷探究

电力系统的常用状态估计方法有加权最小二乘法估计和快速分解状态估计等。由于受到函数局部单调性和凹凸性的影响,即使给出了离真实根很近的初值,随着每次的迭代,状态估计方法结果将离真实根越来越远。因此考虑到在对目标函数进行极值求解中可以舍弃牛顿迭代法,采用其他的(例如粒子群进化算法)最优化方法进行尝试。     

矩法估计的几点注记

矩法估计是一种常用的点估计方法,具有一定的优良性和广泛的实用性.在矩法估计的基本内容之外,明确提出矩法估计几个需要注意的问题.     

利用高阶统计量的盲MIMO信道估计

在无线的MIMO(多输入多输出)通信系统中,使用高阶统计量进行盲信道估计能够进一步放松对信道的限制。介绍了FIRMIMO盲信道估计的数学模型和3种典型的基于高阶累积量的盲信道估计算法,并对这3种算法进行比较和分析,得出仿真结果,提出其中存在的缺陷和能够改进之处。     

基于C-均值聚类的分布式估计融合系统的量化器设计

针对观测统计量的联合概率分布未知的多传感器分布式估计融合系统,作者利用Megalooikonomou等提出的直和估计思想,基于C-均值聚类方法设计了一种量化器,改进了他们基于回归树设计量化器的融合效果.进一步,在系统整体优化条件下,作者同时考虑了各分站量化器的设计,建立了估计融合模型并通过实验验证了该模型的有效性.