基于无人机影像序列的三维重建方法综述

在总结无人机序列影像重建方法的基础上,基于原理和适用性,将目前的主要处理方法分为两类:1)基于传统航测理论的改进方法,该类方法需要较多的人机交互与质量控制,适用于大范围航迹规则的影像处理;2)基于多视几何理论的方法,该类方法使用类似近景摄影测量的方式处理无人机影像,适用于特定地物或复杂地形区域下不规则航迹采集的影像处理。通过比较不同方法的适用性,详细探讨所涉及关键技术的优势、局限性与改进方法。最后指出,将传统摄影测量技术与计算机视觉技术相结合是今后的研究方向,并探讨了有待解决的关键问题。     

全极化综合孔径微波辐射计全极化亮温的重构

为了获取全极化信息和降低重构误差,提出了一种改进的全极化重构算法应用于全极化综合孔径微波辐射计,并分析了交叉极化对全极化亮温各分量的影响程度.仿真结果表明,与传统算法相比,改进的全极化重构算法能够有效降低图像重构误差,获取高精确度的全极化亮温数据以满足测量土壤湿度、海表面盐度、海表面风矢量等应用需求.      

基于最大Lyapunov指数的公路沉降预测

根据混沌理论具有分析非线性动态系统混沌特性的特点,对公路路基沉降量相关时间序列进行了分析和研究.在相空间重构的基础上,利用C-C方法求嵌入时延与嵌入窗、G-P方法求嵌入维数;应用小数据量法计算公路沉降量相关时间序列的最大Lyapunov指数,并进行混沌特性分析,结果显示累积沉降量符合混沌特性.最后对短期沉降量进行了预测.     

最大似然-可分离抛物面替代函数双能CT重建算法

针对重建算法对不同的检测对象需要建立不同的查找表问题,提出了一种基于最大似然-可分离抛物面型替代函数的重建算法.根据双能CT的物理模型和统计模型建立了对数似然函数,并以之为目标函数.根据目标函数的凸性,构造了可分离抛物面型替代函数.实验结果表明,该算法重建所得各能级图像与原始图像的相关系数大于0.983,信噪比大于12 d B,均大于查表法重建结果的相应值,重建图像质量优于查表法.     

基于小波重构与时空二维特征的光纤振动识别

针对光纤预警系统提出基于小波重构降噪和时空二维域特征的光纤振动识别.分析光纤振源信号的特征,使用小波重构降噪处理算法对时域信号进行特征提取,并以灰度图展示其明显的特征,进而提出灰度图腐蚀识别算法.通过时空二维域特征分析处理识别方法,能够较好地分类识别入侵振源信号.     

未知输入观测器组的航空发动机分布式控制系统传感器解析重构控制

针对具有控制时延和未知干扰的航空发动机分布式控制系统,提出了一类基于未知输入观测器组的传感器解析重构控制方法。每一未知输入观测器与传感器一一对应,其输入为控制量和其他传感器信息,输出即为对应传感器发生故障时的重构信号。以航空发动机小偏离状态空间模型为研究对象,推导了用线性矩阵不等式表示的未知输入观测器存在的充分条件,当给定控制器增益时,可求解出任一未知输入观测器的参数矩阵,通过迭代即可设计出所有未知输入观测器。仿真表明:当传感器发生故障时,采用观测器的估计值代替故障传感器的信号作为状态反馈,在不同的干扰作用下,系统均具有较好的动态响应,观测器能对外部干扰完全解耦,且不受故障传感器影响,能对故障传感器实现有效重构。     

子波分解技术在肇源南地区的应用——以FI1油层储层预测为例

肇源南地区位于二级构造单元朝阳沟阶地和长春岭背斜带之间。该地区扶余油层河道砂体以条带状、透镜状出现,横向上连通性极差、纵向多层错叠连片。由于FI1油层组河道砂体单砂体厚度相对较薄,平面展布规模相对较小,又由于其在地震剖面上处于T2强轴下部,很多砂体信息无法从地震上识别出来。因此选取子波分解技术,针对不同情况的目标地质体选择不同频率的地震子波,重构新的地震剖面和数据体,并依据重构后的数据体来进行目标地质体砂岩预测。以此方法将FI1油层组砂岩展布特征有效地预测出来。     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

菲涅尔数字全息成像研究

对透明物场的菲涅尔数字全息成像技术进行实验研究;完成全息物场的记录,使用菲涅尔数值算法和角谱再现算法分别从空域和频域再现了全息物场,对再现像采用数字图像处理的方法消除了零级衍射像,改善再现像的像质,并对菲涅尔数字全息术的成像特性进行讨论.     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。