一种基于多尺度结构自相似性的图像超分辨重建算法

多尺度结构自相似性是指图像中存在大量相同尺度以及不同尺度相似结构的性质。本文提出一种基于多尺度结构自相似性的超分辨率重建算法,该方法通过图像旋转和金字塔分解将输入图像的先验信息附加到训练库中,并对样本图像块聚类,分别训练针对各类的多个字典。在图像重建阶段,自适应选择最优字典,并利用相似图像块间的关系建立非局部约束项重建图像。最后利用迭代反投影算法进行图像后处理,进一步提升图像的超分辨率重建效果。实验结果表明,与SCSR、SISR和ASDS算法相比,本文算法能够取得边缘更为清晰的超分辨率重建效果。     

基于多刚体动力学的人-车碰撞事故形态重构研究

交通事故重构已成为事故鉴定的重要技术手段,对还原交通事故碰撞过程十分有效。目前绝大多数重构技术均依赖于事故现场碰撞信息的采集;但准确性较低且缺乏通用性。针对某真实人-车碰撞事故案例,基于多刚体动力学原理,建立人-车碰撞数字化模型;并借助其重构事故发生时的各参与方运动状态,实现车辆损伤信息与行人冲击损伤机理的多重融合。通过行人最终位置、车辆受损区域、行人损伤等事故现场信息,验证数字重构模型的准确性。研究成果可为进一步探讨汽车前部结构设计与人员损伤的内在联系提供理论支撑;亦对制定有效规范的交通行为举措,保护交通事故中弱势群体具有较重要意义。     

基于压裂效果评价的页岩气井井距优化研究

针对页岩气藏最优井距很大程度上受限于压裂效果后评估的问题，开展了多段压裂水平井改造参数解释研究，并在此基础上开展井距优化。通过建立的渗流数学模型明确页岩气井生产时地层中存在的流态，形成基于线性流识别和特征线诊断技术的压裂参数解释方法，并对参数解释的不确定性进行了分析论证。之后通过定义百米地层累产气进行均匀压裂情况下井距优化。研究表明，地层进入边界控制流后能准确确定裂缝半长，且不影响气井的产能预测；井距的决定性因素是裂缝半长，二者之间的比例关系受SRV内外区相对物性和裂缝导流能力的影响，据此可指导现场井距优化及开发技术政策制定。     

针对工艺品设计中复杂曲面重构的数字化设计研究

为解决工艺品设计中复杂曲面的重构问题,以陶瓷小猪为例,利用逆向工程软件对工艺品复杂曲面进行逆向重构及数字化设计,得到相应的数字模型。通过检测对比,重构的数字模型与实物关键表面偏差均在0.08 mm范围以内,大大提高了复杂曲面的产品设计开发能力,缩短了开发周期,提高了生产效率。     

木札岭华山松树轮宽度年表的建立及其气候响应

研究秦岭东部地区树轮对气候因子的响应,为该区域森林资源管理及抚育更新提供数据,并为气候重建提供参考。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

基于加权全局时频特征的易混淆词识别

针对易混淆词特征差异小,分类决策困难的特点,提出了一种新的语音识别特征。该特征可以根据待识单词的发音特点,通过选用合适的基函数及加权处理,突出混淆词特征之间的差异性;     

汽车覆盖件拉延模具精确型面构建方法研究

为了提高汽车覆盖件拉延模具调试过程中的研合率、缩短模面研配周期,提出了一种模具型面的精确构建方法.在冲压仿真的基础上,结合网格映射、形函数插值、节点偏移等方法,调整凸凹模工具网格使二者之间的间隙与冲压后零件厚度分布一致,构建出适应零件厚度分布的精确模面网格模型;并以调整好的工具网格为基准,根据网格节点的偏移量,对模具型面相应的曲面面片及其剪裁线的控制顶点进行相应的偏移,实现曲面随网格模型的变化而自动形变,进一步构建出适应零件厚度变化的模具精确型面.实例研究表明,该精确模面构建方法有效,在模具设计阶段实现了模具型面的研合率.     

基于Mimics平台的CT图像三维重建算法研究

为充分挖掘CT图像中的医学诊断信息, 提高CT图像的三维重建效果与可视化程度, 研究了基于Mimics平台的CT图像三维重建算法。将腹部16排螺旋CT图像导入Mimics系统, 利用系统图像分割、 蒙版编辑和区域增长等功能模块, 将脾脏器官由腹部CT切片图像中完整分离出来, 并可进行任意角度的放大, 缩小等操作。与传统方法相比, 其实现的对人体器官、 骨骼和组织的CT图像的三维重建与可视化处理结果, 更加接近于真实器官的生理解剖结构。     

面向三维人体重建的前、后片配准算法

针对传统三维图像配准算法需要获取目标物体多个模型数据的不便,以及三维重建过程耗时较长的不足,提出了一种基于三维人体表面前、后片模型的配准算法.该算法首先使用Kinect三维扫描设备获取的人体表面前、后片模型点云数据,作为配准过程的参考点集和目标点集;然后,选取前、后片模型的边缘轮廓信息作为配准特征点,通过迭代优化过程,使得前、后片能够较好地配准;最后,通过空间曲线插值方法填充模型边缘缝隙,得到完整的三维人体模型.试验结果表明,该算法只需要获取目标物体的前、后片三维数据,模型采集及配准效率高,配准精度好,即使针对初始位置相差较大的两个模型片也能得到准确的配准效果.