基于PCNN捕获-抑制机制的图像分类器设计

针对医学图像识别的重要性,本文提出了一种结合彩色图像特征场和基于脉冲耦合神经网络捕获-抑制机制的图像分类器设计方法.首先,构造符合人类视觉的彩色图像特征场;然后,利用脉冲耦合神经网络设计分类器实现对图像的识别.最后,应用于JAFFE人脸表情数据库和中医舌象的分类识别中,并与ADABOOST方法和SVM方法进行比较.实验结果表明,本文方法可以获得更好的医学图像识别效果.     

视觉感知结合学习的自然图像轮廓检测

本文结合非经典感受野的视觉特性与机器学习的方法,提出了一种自然图像轮廓检测模型.当非经典感受野中的刺激与感受野中心刺激形成一种精确的空间结构时,将对中心产生一种增强效应;另一方面非经典感受野中抑制作用会降低同质成分的响应,我们将这两个机制分别用于增强光滑的轮廓和减少背景中与结构无关的干扰成分.利用逻辑回归概率模型将感受野中的信息与来自非经典感受野中的信息进行有效融合,并根据图像的手工标注数据库,通过学习方法获得一组最优的模型参数.自然图像的实验结果表明该轮廓检测方法能极大地抑制来自纹理的局部边缘,减少虚假轮廓,同时能增强具有一致空间结构的成分,避免轮廓缺失.最后利用Berkeley图像数据库定量地评价了我们方法的性能,并与相关方法进行了比较.该模型不仅为复杂场景中的轮廓检测提供了一个可行的策略,并有助于对生理视觉机制的理解.     

卡通—纹理字典学习的图像分解方法

结合变分方法与字典学习,提出一个新的图像分解变分模型和由扩散流引导的字典学习算法.实验结果表明,和已有图像分解方法相比,新算法自适应性强,不仅可以更好地将图像的卡通和纹理分开,而且能有效地将纹理中的噪声去除.     

结构的刚-热弹耦合稳定性问题研究

对于刚-热弹耦合动力学这类学科交叉问题,尚无现成的控制方程可以利用.由于变分原理是从总体上把握事物,便于应用功能转化原理和能量守恒定律来研究问题.应用刚-热弹耦合动力学的变分原理,不仅可以建立刚-热弹耦合动力学的控制方程,而且可以为刚-热弹耦合动力学的有限元建模提供方便.本文根据功能转化原理和能量守恒定律,建立刚-热弹耦合动力学变分原理,给出刚-热弹耦合动力学变分原理的驻值条件,得到刚-热弹耦合动力学的控制方程,并且,将以上成果转化为非惯性坐标系中的静力学问题.作为该理论的应用,研究了结构的刚-热弹耦合稳定性问题.在非惯性坐标系中,给出两向应力状态刚-热弹耦合临界应力.最后,讨论了有关问题.     

基于小波变换的海量高光谱遥感数据分形编码压缩算法研究

提出基于小波变换和频域空间分形编码的海量高光谱数据压缩新方法(AWFC).与传统的数据压缩相区别,基于图像自身灰度空间的压缩编码为第一代图像压缩技术,以小波变换为工具基于图像频域空间的编码为第二代图像压缩技术,以分形技术为代表对图像的特征空间编码为第三代图像压缩技术.同时探讨了利用成像光谱影像数据存在空间维和光谱维上的相关性,尽可能保持光谱不变情况下如何进一步提高图像压缩效率.和传统的图像有损压缩相比,在同等信息损失的情况下,AWFC算法能够极大的提高压缩比,同时和第二代以小波技术为代表压缩算法相比,本算法也具有效率更高的优势.同时提供了对光谱空间[光谱维],灰度空间[空间维]和经过小波变换WT频域空间3种分形编码FC进行对比,探讨光谱保持下的高压缩比,同时保持快速编码与解码的分形高光谱影像压缩方法.与经典的图像数据压缩方法相比,基于分形编码的图像压缩方法其压缩比在理论上可以超过经典压缩方法的几个数量级.分形图像压缩极高的压缩比,快速的解压速度在高光谱影像压缩中将会为高光谱甚至超光谱航天遥感带来新的思路.提供了将分形分块技术引入到高光谱甚至超光谱影像光谱维分块的思路,发展了光谱形态保持的图像分块技术,给出了基于光谱保持的分形编码压缩框架.最后,作为高光谱图像处理与分析系统HIPAS的一部分,我们在VC 6.0下,基于WindowsXP平台对高光谱影像压缩模块进行了软件模块实现和验证.     

嫦娥三号月球车机械臂探测点定位方法

结合中国嫦娥三号月球车探测的科学应用目标,提出了一种基于投影变换的机械臂探测点定位方法.该方法在总结鱼眼镜头成像模型基础上,建立球面投影与透视投影间的转换关系,求得球面投影中像主点坐标和球半径,利用相关参数将球面投影图像转化为透视投影图像;结合月球车上鱼眼相机的安装位置相对固定,将转换后的透视投影图像重采样生成核线影像.利用相关系数和最小二乘匹配,在鱼眼相机核线影像上实现特征点的亚像素级匹配.通过前方交会计算探测点的三维坐标,并结合探测点邻域点坐标拟合最佳空间平面,获取平面的法向量,即机械臂探测点的定位.采用该方法对仿真图像进行了定位计算,并将计算值与仿真真值进行比较,总误差约为2 mm.实验结果表明,该方法完全能够满足嫦娥三号月球车机械臂探测的定位精度.     

近场动力学与有限元方法耦合求解复合材料损伤问题

本文提出了一种求解纤维增强复合材料破坏问题的近场动力学方法(peridynamics, PD)/有限单元法(finite element method, FEM)耦合方法.根据PD方法求解含裂纹等不连续问题以及FEM高效求解的优势,将模型划分为PD区域、FEM区域和耦合区域.其中包含裂纹的区域采用PD建模,其他区域采用FEM建模,两区域的结合部分为耦合区域.该耦合方法操作简单, PD粒子与FEM节点之间没有重叠区域. PD粒子与其域内所有粒子(包括PD粒子和FEM节点)以非局部方式连接, FEM节点与其周围的所有粒子以有限元方式相互作用.该耦合方案模拟的复合材料损伤状态与纯PD方法模拟结果相符,但该耦合方案可有效地提高计算效率.     

基于天然气动态模型的电-气耦合网络稳定控制策略研究

随着终端能源系统的快速变革,天然气网络与电力网络的耦合程度日益增加,燃气机组可快速响应可再生能源出力的不确定性,同时也将引起天然气网络状况的巨大波动.因此,本文针对电-气耦合网络的相互作用,提出了有效的模型和方法对其进行动态分析.首先,对偏微分方程模型进行改进,使其能够有效反映天然气管道的端口特性.该线性模型显著地减小了传统模型的复杂度与计算量,更适用于电-气耦合网络的在线分析计算.在此基础上,计及压缩机的动态特性,提出了基于可变压缩比的电-气耦合网络稳定控制方法,保证电-气耦合网络的安全稳定运行.最后通过仿真算例,验证了所提模型的准确性和控制方法的有效性.     

直接用电密J计算导体三维涡流场的FE-BE耦合法

提出一种计算导体三维涡流场的FE-BE耦合法．在涡流区中直接采用涡流电密J为求解量的FEM, 其公式采用八节点长方体单元进行离散, 在非涡流区中采用磁场强度H为求解量的BEM, 其公式采用矩形单元离散. 根据交界面条件, 耦合得到一个求解变量仅为J的代数方程组. 该方法的优点就是所求量无需微分, 求解变量少, 耦合容易, 适用于多连域问题．对两个模型进行了计算, 计算结果与测试结果吻合较好.     

基于模糊神经网络的图像恢复技术

通过分别引入输入与输出空间的合理剖分,定义了一种新的模糊神经网络(FNN), 即选择型FNN, 该系统是一种多层前向网络, 在最大模意义下构成一类函数泛逼近器.基于一组具有实际意义的模糊推理规则, 得出了一个简单实用的推理型FNN. 利用选择型FNN与推理型FNN的有机结合, 得到FNN滤波器, 它不仅结构简单, 易于设计参数学习算法, 而且能同时有效去除图像信号中的脉冲噪声和保持图像结构. 实验结果表明, 与其他滤波器(如:中值滤波, 自适应加权模糊平均(AWFM)滤波等)相比, FNN滤波器在去除各种噪声, 保持图像未污染部分结构等方面性能卓越     

InSAR干涉相位图生成的图像配准自补偿方法

提出了一种基于局域斜平面地形模型的联合子空间投影方法来估计陡峭地形的InSAR干涉相位．该方法能够充分利用相应像素对及其相邻像素对的相干信息，并且利用包含干涉相位的信号子空间的所有基矢量向噪声子空间投影来估计干涉相位，该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能，因而可以在SAR图像配准精度很差（可以允许达到一个分辨单元）的条件下准确地估计相应像素问的干涉相位．实测数据及仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性．     

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

空间薄壁截面梁的双重非线性有限元模型

本文根据Bernoulli-Euler梁理论和Vlasov薄壁杆件理论,通过设置单元内部节点并对弯曲转角和翘曲角采取独立插值的方法,建立了可考虑剪切变形及其耦合、弯扭耦合和二次剪应力影响的空间薄壁截面梁双重非线性有限元模型.以TL格式描述几何非线性应变,并推得几何刚度矩阵.同时考虑了材料非线性,假定材料为理想弹塑性体,符合Von Mises屈服准则和Prandtle-Reuss增量关系,采用有限分割的方法,由数值积分得到空间薄壁截面梁的弹塑性刚度矩阵.算例表明本文所建模型具有良好的精度,适用于空间薄壁结构的有限元分析.     

空间磁悬浮系统的耦合动力学模型及线性化

利用洛伦兹力的电磁悬浮控制在地面及空间的主动隔振控制中得到了广泛应用,已有的研究与应用大多基于浮子加定子的形式,假设定子质量特性远大于浮子且不受控制的反作用及其他耦合作用,对浮子进行六自由度建模及控制.对载荷质量特性与平台质量特性相当的情况,系统将不再具有定子与浮子的形式,成为具有耦合作用的两个六自由度运动的物体,耦合作用表现在控制的反作用、相对运动产生的感生电流与磁场相互作用两个方面.本文尝试推导了载荷及平台相对任意各自参考点的耦合运动模型,包括载荷运动、平台相对运动的耦合动力学方程,并基于平动及转动的小位移及小速度假设,对非线性方程进行了线性化处理,便于用线性控制器进行反馈控制,数值实例表明在一定时段内线性化模型的结果与原模型保持一致.     

港口非线性波浪三维耦合计算模型研究

建立了外域用差分求解高阶Boussinesq方程、内域用有限元求解Laplace方程的三维非线性波浪对船作用的时域计算耦合模型.研究了该类三维耦合模型的匹配条件,耦合求解过程和内域、外域公共区域长度的确定,探讨了内域有限元网格的剖分方法.把该耦合模型的计算结果与实验结果、内域用Euler方程的耦合模型计算结果进行了对比,结果表明该耦合模型具有满意的精度,适用于模拟较大区域内波浪对三维船等固定物体的作用,为今后近海岸大区域非线性波浪对三维非规则物体作用的时域计算和三维分区计算提供了参考.     

啁啾飞秒激光脉冲在ZK7玻璃中成丝传输的物理特性

采用具有不同初始负啁啾量的飞秒激光脉冲, 研究了其在ZK7玻璃中非线性成丝传输的物理特性. 实验表明激光成丝的阈值功率随着脉冲初始啁啾量的增大而升高, 但啁啾导致的光学细丝长度将逐渐变长. 通过光丝超连续谱的测量与分析, 发现了啁啾激光成丝过程中等离子体的非线性作用随着初始啁啾量的增大而减弱, 并在较长空间距离内形成了非电离特性占主导的光学成丝的新现象. 另外, 实验观察到了啁啾脉冲激光成丝过程中的多光丝干涉图像, 理论分析和讨论了非电离光学成丝的物理机制. 这些研究结果表明初始啁啾量对于超短激光脉冲成丝过程将起到至关重要的作用.     

基于引导滤波和小波变换的太阳冕环结构自动识别算法研究

冕环是太阳大气中的炙热等离子在太阳磁场的作用下产生的一种太阳特征结构;研究冕环动力学特征将促进我们对太阳日冕磁场,日冕加热和日冕振荡等研究.冕环结构的准确识别和提取则是相关研究的前提条件.然而由于日冕磁场的复杂性,使得对冕环结构识别和提取面临很大的困境.为此,本文提出了一个新的冕环识别算法.该算法结合了引导滤波和小波变换模极大值的方法来对冕环结构进行自动识别和提取.识别和提取算法过程如下:(1)运用模糊函数对太阳日冕图像的对比度进行增强;(2)使用引导滤波对增强后的图像进行滤波来增强冕环结构的边缘;(3)对滤波过后的图像使用小波变换模极大值法来识别图像中的冕环结构,并对识别出的冕环图像进行二值化处理;(4)对二值化图像进行形态学处理来获取冕环结构.运用该算法对由过渡区和日冕探测器(Transition and Coronal Explorer, TRACE)和太阳动力观测站的大气成像装置(Atmospheric Imaging Assembly on the Solar Dynamics Observatory, SDO/AIA)观测设备在171?波段所观测的日冕图像中的冕环结构进行识别和提取,并同已有文献的识别结果进行了对比,结果表明本文所提出的算法具有很高的识别率和很好的鲁棒性.所识别和提取的冕环结构能进一步用于科学研究中.     

一种基于相似度聚类方法的指纹识别算法

提出了一种基于相似度聚类的指纹识别算法．同现有的指纹识别算法相比较，该识别算法的独特之处体现在如下方面：首先，根据指纹纹理特性，采用二元尺度空间方法来对图像进行增强处理；其次，构造一种局部拓扑结构．细节点单形，根据与图像变换的相关性，将这些拓扑结构的属性分为变换可变特性和变换不变特性；再次，应用聚类方法，分析指纹之间的变换模型的分布空间；最后，用递归分层搜索方法，在变换模型的分布空间中估计出最优参数，并求指纹之间的最大相似度．FVC2002(the 2^nd International Fingerprint Verification Competition in 2002)对该算法的性能测试与认证结果表明了算法的有效性与先进性．     

基于脉冲耦合神经网络的椒盐噪声图像滤波

通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)工作机理的分析, 指出由其神经元的阈值衰减特性和网络局部链接特性所带来的神经元的点火捕获特性本身就具有很好的对椒盐噪声污染图像的噪声定位作用, 并基于此提出了一种对图像噪声进行定位、仅对噪声像素进行类中值滤波的思想, 实现了图像的强自适应滤波, 并针对随机椒盐噪声和极端椒盐噪声两种不同的噪声情况, 分别给出了相应的滤波器. 经该方法滤波的图像有无任何畸变(对非噪声像素)、模糊小(对噪声像素)的特点, 较传统的基于窗函数滤波的方法(如中值滤波法)有明显的优越性, 实验及与其他方法的比较验证了其良好的滤波性能.     

空间智能桁架的传感器作动器位置优化和分散化自适应模糊振动控制

提出了作动器和传感器配置优化和分散化自适应控制方法以解决桁架系统的振动控制问题.建立了主动杆的机电耦合方程,提出了不依赖于控制方法的优化准则,采用遗传算法得到了作动器和传感器在大型空间智能桁架系统中的最优位置.而且设计了一种分散化自适应模糊振动控制器来控制大型空间智能桁架系统.推导了大型空间智能桁架系统考虑剩余模态影响的动力学方程,利用滑模控制方法改进了自适应模糊控制方案,并以T字型桁架结构为例进行了验证性实验.实验结果表明,遗传算法对于作动器和传感器的配置优化是可靠的、有效的,自适应模糊控制器能有效地抑制大型空间智能桁架系统的振动,且没有控制溢出和观测溢出问题.