结合等值面绘制与体绘制的电磁环境可视化方法

为提高现有的电磁环境三维可视化效果,提出一种将等值面绘制融合到光线投射体绘制中的网格投影算法。将等值面网格化,利用空间网格表现等值面并融合进体绘制生成的电磁环境图像中。将平面均匀网格平行投影到电磁环境体数据中具有同一数据值的数据采样点上,由此生成网格化的等值面。投影到体数据中的网格沿投射光线的反方向确定其对应于光线投射生成图像上的像素点,并将网格颜色值融合到此像素点中,实现融合绘制电磁环境。在统一计算设备架构(CUDA)下并行实现本文算法后,不仅电磁环境的绘制效果比融合前有提升,而且更新绘制速度能够达到实时,支持用户实时交互控制。     

时变体数据传输函数设计及其在行星际数值模拟结果可视化中的应用

为便于太阳风暴行星际传播数值模型结果可视化分析，提出一种针对时变模拟数据体绘制的传输函数设计算法（Transfer Function for Time-varying Volume data,TFTV）。该算法首先基于KNN(K-Nearest Neighbors,KNN)背景差分法提取运动区域；然后，利用频率调谐（Frequency Tuned,FT）显著性算法检测日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME），并设计颜色反映射算法查找CME与背景的分界阈值；最后，基于阈值自适应调整传输函数实现各时间步上运动区域中CME的快速三维可视化。实验结果表明，该算法能够适应静态及动态背景下CME的数值模型结果，相对于线性传输函数有效避免了视线方向的遮挡，直观自动地展示了相对动量的变化，示踪行星际空间中CME的演化过程，局部区域的提取降低了数据冗余，借助算法自动分析数据自适应调整传输函数避免了人工调整的低效性。     

基于权重的层次矢量量化体压缩算法及其在空间环境中的应用

空间环境数据可视化是空间环境预报和服务的重要手段.目前基于矢量量化的压缩体绘制算法均只考虑了数据特点和压缩效果，并未结合具体应用需求.为适应空间环境体数据可视化具体应用需求，提出了一种应用驱动的压缩体绘制算法——基于权重的层次矢量量化算法（WHVQ）.算法将体数据划分为43的数据块，并为数据块设置权重，重点关注区域的数据块赋予相对较大的权重值.然后，对各数据块用三层结构表示.最后，对次高层和最高层分别采用基于权重的主成分分析分裂法产生初始码书，并采用基于权重的LBG算法进行码书优化和量化.实验结果表明，该算法能够在保证整体压缩效果的同时，提升局部重点关注区域的重构质量.      

像素对图形电磁计算精度的影响和解决方法

在图形电磁计算中,通过控制图像绘制分辨率提高物理光学积分的计算精度.使用像素级的面元近似,把物理光学积分转化为具有数值积分形式的基于像素的求和.使用Nyquist 空间采样理论,提出了能够满足高频RCS(Radar Cross Section)计算精度需要的像素对应的电尺寸值;由此给出了图形电磁计算中的图像分辨率的确定准则,并提出一种改变图像分辨率的方法.通过分析典型目标和复杂目标的计算实例,这种确定图像分辨率的准则可以成立.      

基于自适应门限的改进BigBand算法

BigBand算法是一种利用信号普遍稀疏特性的欠采样算法。传统BigBand算法依靠经验设置固定门限,在低信噪比和噪声变化剧烈的情况下,频谱混叠会使噪声的值被叠加放大,信号与噪声难以明显区分,频谱感知能力差。针对该问题,提出了一种基于自适应门限的改进BigBand算法,利用预设信号虚警概率获得初始噪声门限和信号门限,并根据感知环境信噪比动态调整门限阈值,再依据经验选择噪声或信号门限作为门限阈值进行信号判决与感知。实验结果表明,相较于传统BigBand算法,该改进算法能适应低信噪比和噪声变化剧烈的环境,抗干扰性较好,具有更好的频谱感知能力。     

基于障碍物代价势场的移动机器人避障算法

移动机器人所处的环境通常是动态的, 机器人需要及时做出响应, 同时保证路径的平滑度及与障碍物间的安全距离。针对此问题, 提出了一种基于障碍物代价势场的移动机器人动态避障算法。通过建立静态栅格地图及障碍物的代价势场, 获得动态场景下的等势线及经过起点、终点的切线, 求解最小生成树获得初始候选路径, 针对路径的长度、障碍物距离及平滑度对候选路径锚点进行调整。通过引入障碍物速度对代价势场的影响, 使得机器人能对移动中的障碍物做出及时的响应。为验证所提算法的有效性, 在分辨率为1 200×1 000 m的栅格场景下分别对静态场景和动态场景进行仿真, 结果表明:所提算法能够在保证路径具有较高的平滑度且与障碍物间保持安全距离的条件下使路径尽可能得短;同时在动态障碍物场景下依然能保持路径的平滑和避障的安全性, 满足动态场景下移动机器人路径规划的要求。      

基于卷积曲面的动态实时星图模拟

多星模拟器可动态刷新显示变化的星空,是星敏感器测试的关键设备。在动态条件下星点成像发生拖尾,要求星模拟器能够准确、实时仿真拖尾星图。建立了动态拖尾星点的卷积曲面模型。该模型是星点光斑弥散函数与权重函数沿着星点运动轨迹的卷积,可描述以任意形式运动产生的拖尾星点。提出了一种基于卷积曲面的像素离散算法,解决了星图仿真实时性不够的问题。先将星点轨迹分割为多段,再计算得到每段轨迹对应形成的星点光斑的像素值,将所有星点光斑累加。所提算法将多重积分化简,使得仿真速度提高了一个数量级,多星模拟器的刷新率达30 Hz。      

海基JPALS的多参考一致性检验算法

针对舰载参考站的移动特性提出了海基联合精密进近着陆（舰）系统（JPALS）的多参考一致性检验（MRCC）算法。首先,利用舰船上的惯导系统输出的姿态信息和舰船尺寸测量数据,将每个参考站的原始伪距和载波相位观测量从其天线位置转换到舰船参考点上;然后,对转换后的各参考站几何无关组合观测量进行均值滤波,得到其宽巷模糊度估计值;最后,计算转换后的各原始观测量和宽巷模糊度估计值的B值。在无故障情况下,这些测量值的B值分布在一定范围（阈值）内,但在参考站故障、严重多径或无线电干扰等情形下,B值可能超出阈值。通过模拟实验采集数据,并计算B值幅度和阈值,结果表明,通常情况下各观测量的B值幅度很小,当某个参考站的接收测量值出现异常时,可以检测到其B值超过阈值。研究表明,该算法满足海基JPALS的多参考一致性检验完好性风险指标要求。      

一种动态环境下空间机器人的快速路径规划方法

针对动态环境下空间机器人采用深度强化学习进行路径规划时存在的收敛速度慢问题,采用迁移学习算法设计了一种适应动态环境的快速路径规划器.首先,综合考虑空间机器人运动过程中存在的避障、时间和扰动约束,在静态环境下对深度神经网络进行预训练.其次,将上述训练后的权值作为动态环境下深度神经网络的初始权值,再经过动态环境下的训练进行参数微调.最后,以平面五自由度空间机器人为例对所设计的方法进行了验证,并与直接训练方法进行了比较.实验结果表明,该方法能够将训练收敛时间从1033回合缩短到450回合,在保证规划路径准确率的前提下,提高训练的收敛速度.     

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强

针对现有算法增强雾气分布不均匀的浓雾图像效果不理想的问题,提出了一种基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强算法。该算法不同于传统的利用全局统计量获取动态截断值的Retinex算法,首先将图像划分为多个子块,计算出适合不同浓度雾气的动态截断值;然后,利用动态截断值对高频细节信息进行动态范围调整,得到多幅局部最优的图像;最后,融合多幅局部最优图像生成高质量的结果,从而实现浓雾图像每个区域细节的增强。实验结果表明,所提算法能够有效去除不均匀浓雾,并保证去雾后图像的亮度保持在适合人眼观察的范围。      

基于远程渲染的三维模型发布系统

当前三维模型在Internet上的应用越来越广,但先下载再显示的传统发布方式也一直受到安全性、网络带宽和客户端机器的图形性能3方面的制约.结合三维模型化简和远程渲染技术提出了一种新的三维模型发布系统.系统把高精度模型保存在渲染服务器上,客户端的三维浏览器只提供大幅精简的粗糙模型.用户可以在客户端对粗糙模型进行缩放、平移和旋转等操作,选择最佳的观察视点.当用户停止操作时,客户端向服务器发送一个渲染请求,该请求中包含用户当前的视点、方向和光照条件等信息.服务器根据客户端请求进行渲染并返回高精度模型的图像.因为敏感的高精度模型保存在服务器端,因此该系统具有先天的安全性优势;因为客户端和服务器之间只在用户停止操作时传输平均大小为30 kByte的图像,因此系统对网络带宽要求很低;此外客户端只需要渲染极为简单的精简版模型,所以不需要很高的图形性能.      

多传感器遥感图像数据融合研究

重点研究了卫星遥感图像融合技术.通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分辨率图像、多光谱图像以及SAR图像的融合结果对相关理论进行了验证;研究了基于小波变换的融合方法在不同分解和重构级数下所获得的融合图像的特征,比较了各级融合图像的特点和相互间的差别;通过对高分辨率图像和多光谱图像的融合实例,给出了达到融合目的所应进行的最低分解重构级数与两原始图像空间分辨率指标比值间的定量关系;分析了不同小波因子对融合结果的影响,并结合颜色空间变换方法的融合结果得出了最终结论.      

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

屏幕空间微结构表面对象环境光遮挡算法

针对目前复杂微结构表面对象中环境光遮挡计算方法效率低下的缺点,提出一种基于屏幕空间的环境光遮挡计算方法.该算法利用离屏渲染技术,只针对视点所见的场景计算环境光遮挡.算法采用2遍渲染处理,第1遍得到场景的深度纹理,第2遍采用计算最大遮挡角度的方法来快速计算出环境光遮挡的大小;结合延迟着色等技术,可以快速绘制出整个场景的环境光遮挡情况.整个绘制算法在图像空间完成,较好地利用了GPU并行计算的特点,可呈现可变形物体在动态场景中的环境光遮挡效果.实验结果表明,与同类算法相比,该算法不需要预处理,环境光遮挡关系判断高效,绘制速度得到了很大的提升.     

虚拟场景中半动态对象的层次运动模型

为了增强视觉沉浸感,虚拟场景中存在着大量的树木、火焰、烟尘等半动态对象.针对这类对象进行运动描述时计算开销大,严重影响仿真的实时性能的问题,提出一种层次运动模型LOM(Level of Motion).首先给出了半动态对象的定义;然后根据该类对象的特点提出了层次运动模型;最后以树木随风实时摆动行为的建模为实例,对该模型的有效性进行了验证.实验表明该模型的应用可以在保证虚拟场景视觉效果逼真的同时,使仿真获得较为理想的实时性能.      

嫦娥一号干涉成像光谱仪2C级图像数据质量评价

嫦娥一号干涉成像光谱仪(IIM)获取的多波段图像数据对于月表矿物成分反演具有重要意义. 从目视质量、客观参数、几何配准精度、图像质量随时间的变化情况等方面对IIM 2C级的多波段图像数据质量进行了评价. 结果显示, 其两端波段范围的图像质量较差, 不能有效识别月表单元, 中间波段图像质量较好; 自然色图像显示IIM数据存在明显的横向色调不均一性. 利用图像的客观评价指标(辐射精度、清晰度、信息量)将干涉成像光谱仪图像数据与美国Clementine UV-VIS多光谱图像数据进行对比分析, 结果表明, IIM数据清晰度好于Clementine UV-VIS, 而在方差和信息量上弱于Clementine UV-VIS. 将IIM图像数据与Clementine多光谱数据统一到相同的空间分辨率, 进行配准精度评价, 其最大控制点配准误差为0.63pixel. 此外, 还对时间跨度两个月覆盖月表同一区域的IIM图像数据从辐射精度、信息量和清晰度方面进行了评价.