双目视觉在粒子图像测量中的研究

针对粒子测速系统中空间点立体匹配难、空间信息难以表示的问题,构建了基于双目视觉的三维粒子测速一般模型。模型中提出并采用了分层提取的逐层相关法:即先对三维空间进行二维切分,然后结合粒子图像测速(particle image velocimetry,PIV)技术与粒子追踪测速(particle tracking velocimetry,PTV)技术对不同帧的二维粒子层面进行相关处理并求出粒子运动矢量。最后平面校正实验、空间切片重构实验以及人工合成粒子图的测速试验均证明了该方法的可靠性,使用该方法可以较精确的得到可测范围内空间任意点的矢量场。     

三维粒子测速系统中遗传匹配法的设计

提出了基于遗传算法的三维粒子图像匹配方法及实际中的优化设计。该方法以视差为编码、结合SSD(sum of square difference)与SAD(sum of absolute difference)法对结果进行评估,并通过单点、多点的双交叉、变异与序列的混沌化处理达到对分析空间的搜索;最后,局部处理结合全局唯一性迭代检测进一步增加了匹配结果的可信度。利用优化前后所提算法对空间粒子图进行了对比及误差分析。结果表明:所提算法适用于粒子测速系统的立体匹配,能够给出较准确的视差信息。     

基于SOM网络的智能化粒子测速算法

提出了基于自组织映射(self-organized mapping,SOM)神经网络的粒子图像测速算法。该方法使用SOM神经网络对粒子测速技术中运动追踪方法进行了改进,并在匹配过程中根据兴趣区域的粒子密度对粒子追踪算法与粒子相关算法进行了选择处理。经SOM网络改进的测速算法首先利用相关后的结果进行网络构建,然后使用追踪技术对候选匹配点进行筛选。该算法不仅消除了粒子密度与灰度分布的敏感性,而且也降低了相关时对分析窗口尺寸的敏感。最后,使用人工合成的粒子图进行了算法验证及误差分析。结果表明:所提算法在分析精度方面有很大的提高并且具有很强的鲁棒性。     

频率步进雷达距离像互相关测速补偿算法

测速补偿是宽带雷达信号处理的关键.目前宽带雷达系统一般采用窄带信号测速、宽带信号成像,导致工作效率降低、体系复杂.深入研究了一维距离像互相关测速法,提出了实包络互相关和复包络互相关两种处理方法,并详细分析了二者的区剐,给出了理论测速性能.理论分析和仿真表明,采用距离像复包络互相关处理,即使距离像存在严重波形发散,无需先进行粗测速补偿,仍能精确测速且具有良好的抗噪性能,使得宽带频率步进雷达实时自测速补偿成为可能.     

毫米波调频步进雷达复合测速方法

毫米波调频步进体制雷达是一种重要的距离高分辨率雷达,运动补偿是其实现距离高分辨的核心技术。针对调频步进体制雷达的运动补偿问题,提出了三种复合测速方案：脉组间调频步进复合、脉组内调频步进复合及脉冲多普勒与调频步进复合方案,并对这三种方案的可行性和应用场合进行了分析,给出了一种可满足应用条件的复合测速方案,即脉冲多普勒信号与调频步进信号交替发射的复合测速方案,针对该方案给出了具体的参数设计与约束条件。仿真结果表明,该方案测速精度高,抗噪性能好,计算量小。     

基于粒子群算法的图像相关反馈研究

在浩如烟海的图像库中按用户的需求去搜索图像,传统的做法是基于图像的视觉低层特征进行检索。但是由于视觉低层特征与高层语义之间存在语义鸿沟,因此检索结果往往不尽如人意。研究者发现,将相关反馈技术引入图像检索中则能提高系统的检索性能。提出将粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)[1]引入基于内容的图像检索之中,通过用户对检索结果进行评价,系统通过学习来动态修改各特征的权值,从而达到模拟人类的思维,提高图像检索系统的检索性能,并通过实验证明该算法的可行性和有效性。     

基于粒子群优化算法的汽车EPS系统参数优化设计

电动助力转向系统（EPS）与汽车性能的协调是其装车时考虑的首要因素之一。应用多体动力学软件ADAMS建立电动助力转向及汽车动力学模型,提出兼顾转向轻便性和汽车侧向行驶稳定性的目标函数。基于粒子群优化算法（PSO）对EPS系统参数进行优化,得到最优解。最后,进行仿真分析和实车试验。结果表明,EPS参数全局优化后,转向盘操纵力矩峰值降低32.2%,侧向加速度峰值降低29.1%,最大超调量降低41.5%,汽车转向轻便性和侧向行驶稳定性均得到明显改善。     

图像辅助的惯性导航系统

本文提出一类利用外部信息来修正惯导系统（ＩＮＳ）的新概念和方法。机载图像传感器获得的地形图像与从机载数字地形数据库获得的地图图像相比较，其结果用来修正ＩＮＳ，消除ＩＮＳ误差随时间增长的特性。本文论述了图像辅助的惯导系统的概念，及其原理、结构、算法；实现图像辅助的惯导系统的关键技术；图像辅助的惯导系统的应用进行了研究。     

群聚卫星系统参数对INSAR测高测速精度的影响

群聚卫星SAR(syntheticapertureradar)系统是一种新的功能强大的SAR系统。切航迹干涉SAR(CT INSAR)及沿航迹干涉SAR(AT INSAR)是该系统的两种主要工作模式。主要研究该系统中各种参数测量的误差对切航迹干涉SAR成像高度精度的影响,分析并给出了在测绘带内对各种数据测量精度的要求。还分析了沿航迹干涉SAR中测速精度对基线测量精度的要求。仿真结果表明,CT INSAR系统对基线精度的要求比AT INSAR系统要高得多。     

基于图像特征的双目测距系统的研究

针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹配点进行RANSAC(random sample consensus)模型估计,去除误匹配,分析视差和真实距离的模型关系,构建最优的测距模型并在实验平台上进行验证。结果表明:所提方法比其他双目测距方法具有测距精确、运行速度快、鲁棒性强的优势,能够实时显示图中特征的距离信息。     

求解双目立体视觉的迭代多群体蚁群算法

作为典型的NP问题,双目立体视觉中的匹配一直是研究的热点。提出一种适于求解立体匹配问题的并行、迭代、基于信息反馈的多群体蚁群算法。该算法中子群体完成每个扫描行对应的子优化问题;协调者收集并分析所有子群体的结果,通过投票决定可能匹配的边缘,进而把这种信息转换成信息素传播给子群体,如此迭代直到优化结束。还讨论了双目立体匹配过程中的约束问题,并给出算法的收敛性证明和仿真实验。     

基于分布式绘制的大幅面立体像对快速浏览技术

针对当前影像数据存储格式不能适应海量影像数据快速访问的情况,研究设计了大幅面立体像对的逻辑四叉树存储格式,并通过立体像对的逻辑四叉树剖分算法把普通格式的立体像对格式快速转换成逻辑四叉树存储格式。由于单机显示无法满足大幅面立体像对的高分辨率、高沉浸感的显示,因此系统研究了大幅面立体像对快速浏览的分布式结构,包括硬件选择、分布式策略和通信方式等方面。由于当前分布式网络不足以支持大规模数据的实时传输,根据帧相关性原理,研究提出了大幅面立体像对的分布式缓冲机制。最后通过实验证明该方法能够实现大幅面立体像对的实时浏览。     

基于粒子群优化技术的点匹配算法

点匹配问题一直是计算机视觉、模式识别、医学临床诊断领域的一项重要的基础性工作。本文提出了一种基于粒子群优化算法的准确、快速和鲁棒性的点匹配方法。该方法首先确定两个特征点集的点匹配问题的能量函数，通过最小化该能量函数可以同时得到点集之间的匹配矩阵和映射参数，利用粒子群优化算法求解变换参数，实验表明，该算法适用于点匹配，具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

基于多适应值全参数自主变异粒子群的立体相机标定

基于视觉测量的目标参数获取为仿真系统的性能分析与评估提供可信的数据支持,相机参数标定的精度又决定着测量结果的可靠性。提出采用多适应值全参数自主变异粒子群的相机标定方法,利用传统标定法获取相机的初始内参,通过惯性系数收缩调整、给出基于粒距的全局因子学习调节策略、引入多适应值函数以及设计自主变异律,实现基于粒子群优化标定算法的快速和全局化收敛。实验结果显示本文方法在一定程度上提高了相机的标定精度并可以应用于实际工程之中。     

基于CUDA的立体匹配算法评估工具研究

立体匹配是虚拟现实领域的重要研究内容,已有研究主要关注提高算法的精度,对算法运行的时间性能考虑较少。为了方便对不同立体匹配算法的运行速度进行对比,设计并实现了基于CUDA的立体匹配算法评估工具。介绍其环境配置、各个功能模块,并对两个典型立体匹配算法进行了测试和分析。实验结果表明,能够从精度和运行时间两个方面对立体匹配算法进行评估。     

基于改进PSO算法的复杂产品协同优化分配研究

研究网络制造环境中复杂产品关键部件生产任务的协同优化分配问题。以总费用最小为目标,对复杂产品关键部件的生产任务在联盟企业的优化分配进行了研究,提出了该问题的非线性数学规划模型。开发针对该问题的粒子群算法(PSO),该算法提出适用于关键部件-联盟企业关系的离散粒子编码方法。采用基于可行性规则的方法处理约束问题,避免了罚函数的选择,较好地改进了算法的搜索速度和收敛性能。以某企业重型燃机的协同制造为实例,进行仿真研究,仿真结果证明了模型与算法的有效性。     

基于图像和回波数据的多接收元SAS运动补偿方法

多接收元合成孔径声纳(SAS)可以提高声纳的测绘率,侧摆和偏航是影响多接收元SAS成像质量的关键因素.在深入研究收发合置SAS的基于回波数据估计运动误差算法的基础上,提出了一种估计多接收元SAS运动误差的方法.该算法允许声纳以满足空间采样理论的最大速度运行,利用每个脉冲回波数据的成像估计偏航,然后利用相邻脉冲回波数据的相关性估计侧摆.提出了一种既减少计算量又精确估计时延的方法.仿真结果表明新算法有效地估计出了侧摆和偏航,提高了成像质量.