基于互相关的自动聚焦方法

针对自动聚焦系统,提出了基于互相关的自动聚焦算法.分析了传统自动聚焦算法在速度和精度方面存在的不足,引入互相关原理,定义基于互相关的模板相关算法F_TC.由于选择模板图像的不同,实验的结果不同,进而导致自动聚焦分析的算法也不相同.根据模板图像和实验结果,得出该算法存在2种形式——模板相关的第1种形式和第2种形式.模板图像为聚焦前位置图像,称为模板相关的第1种形式,该形式的实验曲线是由小到大,再减小的过程;模板图像为聚焦图像时,称为模板相关的第2种形式,该形式的实验曲线是由大到最小,再增大的过程.2种形式的图像处理实验结果,与其他几种主要聚焦评价函数(平方梯度函数,Brenner函数)进行比较,结果表明该算法简单,原理容易实现,实验曲线能避免各种波动,因此基于互相关的自动聚焦算法提高了自动聚焦的精度和速度.该算法应用于微流控芯片对准装配自动聚焦系统中,取得了良好的聚焦效果.      

一种新的能量谱-熵图像聚焦评价函数

针对计算机视觉中图像聚焦评价函数的选择与设计问题,首先对图像聚焦评价函数的基本概念和特征进行了讨论,然后对目前几种主要的图像聚焦评价函数(灰度变化函数、梯度函数、图像灰度熵函数、频域类函数)进行了分析.在此基础之上提出了一种新的能量谱-熵函数评价方法,并且给出了相应的计算公式.该函数的理论依据较之目前常用的评价函数更为充分,最后给出了与其它几种主要评价函数的实验对比结果,证明了能量谱-熵函数比其它评价函数在评价图像聚焦质量方面更为准确、稳定和可靠.      

一种新的能量谱熵图像聚焦评价函数

针对计算机视觉中图像聚焦评价函数的选择与设计问题,首先对图像聚焦评价函数的基本概念和特征进行了讨论,然后对目前几种主要的图像聚焦评价函数（ 灰度变化函数、梯度函数、图像灰度熵函数、频域类函数） 进行了分析．在此基础之上提出了一种新的能量谱熵函数评价方法,并且给出了相应的计算公式．该函数的理论依据较之目前常用的评价函数更为充分,最后给出了与其它几种主要评价函数的实验对比结果,证明了能量谱熵函数比其它评价函数在评价图像聚焦质量方面更为准确、稳定和可靠．     

一种基于能量-灰度分布的图像清晰度评价方法

在分析了传统的清晰度评价函数后,提出了一种适用于评价光学滤波后成像质量好坏的图像清晰度评价算法。给出了该算法的原理和过程,该算法较之前的清晰度评价算法相比,更多的考虑了应用背景中光强对图像质量的影响。与其他几种清晰度评价函数的实验对比结果表明,该方法有效的克服了梯度平方函数的缺点,不仅适用于自动聚焦领域,对普通的图像清晰度评价也十分有效。     

远焦区聚焦性能分析与改善

传统聚焦测度函数在远焦区对图像高频能量解析性能较差;表现为聚焦曲线在远焦区呈现非单调性.利用傅里叶变换方法对图像频谱进行分析:在远焦区,聚焦图像序列的直流分量表现出强烈的波动性,并且直流分量在图像频谱中占据绝对比例,再加上传统聚焦函数滤除图像直流分量的能力较弱,导致误聚焦概率高.考虑到频域聚焦函数计算量大,提出基于时域的两个聚焦函数.实验结果表明:此二函数具有强的直流分量滤除能力,能有效改善聚焦曲线在远焦区的表现,同时具有高的聚焦分辨率.远焦区聚焦性能的改善对于提高显微视觉操作自动化的可靠性尤为重要.      

基于小波域清晰度评价的光场全聚焦图像融合

传统全聚焦图像融合以相机多次曝光拍摄的多聚焦图像为基础,光场相机在单次曝光后可计算空间任意深度的重聚焦图像,为后期全聚焦图像的获取提供便利。提出了一种基于小波变换的光场全聚焦图像获取算法,可有效避免传统空域图像融合算法的块效应,获得较高质量的全聚焦图像。该算法通过对微透镜阵列光场相机获得的4D光场数据进行空间变换与投影,得到用于全聚焦图像融合的重聚焦图像,对各帧重聚焦图像进行小波分解提取高、低频子图像集,提出区域均衡拉普拉斯算子、像素可见度函数分别构建融合图像的高、低频小波系数实现图像融合,其性能优于传统的区域清晰度评价函数。实验验证了所提算法的正确性和有效性,采用Lytro光场相机的原始数据计算了融合全聚焦图像,与传统图像融合算法相比,人眼视觉效果更好,客观图像指标也得到了提高。      

聚焦透镜天线焦斑宽度估算

根据惠更斯-菲涅耳原理,通过简单的推导,得出聚焦透镜天线焦平面上焦斑宽度的近似计算公式,并讨论了与焦平面平行的平面上的焦斑场.为证明该方法的计算精度及效率,设计了一个Ka波段聚焦透镜天线,并加工了两个天线样品进行比较.对两天线进行了平面近场扫描测试,采用近似公式计算得到的Ka波段聚焦透镜天线半功率点宽度与实验数据接近,表明文中给出的公式有一定工程参考作用.      

基于动态孔径聚焦的L型构件相控阵超声检测

由于L型构件界面形状复杂,当采用基于全矩阵数据的全聚焦方法时,声波在试样中的传播路径十分复杂,增加了试样中超声传播时间的计算难度.为了解决上述问题,提出了一种根据实际被测对象并使用全矩阵数据的动态调整聚焦方案的"动态孔径聚焦方法";然后,针对L型构件的型面特征,制定了动态孔径聚焦检测方案,并提出了基于Snell定律的声波传播时间计算方法;最后,通过时域有限差分数值仿真方法模拟全矩阵数据,验证了所提出聚焦方法的正确性;定制L型金属试样进行检测实验,检测结果与实际试样参数一致.研究表明:所提出的动态孔径聚焦方法可实现对L型构件的有效检测.      

基于模糊旅行时间的动态交通分配模型

提出了一种新的模糊动态交通分配(FDTA)模型,采用模糊集合理论描述动态旅行时间,应用模糊h截集的最短路径方法找出模糊最短路径集合,计算各条路径的隶属函数,并采用C-LOGIT模型实现网络加载,最后比较了FDTA模型和经典的随机动态交通分配(SDTA)模型.仿真结果显示:在正常交通状况下FDTA模型能够获得与SDTA模型非常接近的分配结果,并更加符合实际的交通状况;当有交通拥堵、事故、施工/管制等动态交通状况发生时,FDTA模型能够解决动态交通状况的建模问题;当交通网络结构复杂时,通过改变h值可以有效减少模糊最短路径的数量,提高计算效率.     

快速计算虚拟物体之间精确接触位置的算法

在触觉、力觉交互的虚拟现实系统中,快速计算虚拟物体之间精确接触位置是触觉、力觉交互碰撞检测系统的前提.在这样的系统中虚拟物体大多是多面体模型且是三角形模型,采用层次包围盒法判断物体是否相交,如果相交,采用本文提出的二级检测算法快速计算出物体的接触位置.该算法首先判断那些相交三角形是异面还是同面,如果是异面,求出一个三角形T₂与另外一个三角形T₁所在平面的交线,然后再判断该交线与T₁之间的位置关系,进而求出有效的相交线段;如果是同面,需要判断两个三角形之间相互位置关系,然后有针对性地求出相关线段之间的交点,从而求出三角形的相交区域.最后用实例验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

chirp-scaling算法中运动补偿问题研究

由于避免了插值计算,在大前视角和大范围成像时,chirp-scaling算法(CSA)的性能优于距离-多普勒算法(RDA).自聚焦算法在SAR成像处理中通常是必不可少的,但是现有的自聚焦算法几乎都是与RDA相结合的.本文提出了能够将自聚焦算法与CSA相结合的方法,使得CSA更具有实用性.本文同时也提出了将基于运动传感器的运动补偿和基于雷达数据的自聚焦算法与CSA结合的方法.该方法非常适合于高分辨率机载SAR成像处理.      

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

相位梯度自聚焦算法的性能分析及改进

描述了相位梯度自聚焦(PGA)算法的实现步骤.基于对PGA算法的性能分析及对PGA算法的基本步骤所起作用的研究,提出了两种改进的方法.首先,通过对加窗方法的改进,提高了算法的聚焦速度;另外,通过选择适当的距离行进行处理,使算法即使在低信噪比的条件下也能达到较好的聚焦效果.      

高超声速飞行器滑模控制参数整定方法设计

本文针对高超声速飞行器滑模控制人工试凑的参数整定方法较为繁琐、效率低的问题,改进了连续动作学习自动机（Continuous action reinforcement learning automata, CARLA）算法并将其应用于滑模控制参数整定问题中,改进后的算法通过对回报函数的设计有效克服了常规CARLA算法收敛速度慢、易受干扰、求解效率低的问题。该算法引入控制性能指标评价函数,在迭代中学习阶跃响应的经验数据,实现了控制参数自整定。仿真表明,对于阶跃响应问题,本文提出的算法能够在100次迭代中整定出一组高品质的控制参数,完成对给定指令的快速准确跟踪,与遗传算法、模拟退火算法相比,在求解速度上具有显著优势。由于该方法不依赖于模型,除了滑模控制器参数整定外对其他控制方法的控制参数整定问题也有一定适用性,具有推广应用价值。     

基于支持向量机的卫星执行机构故障诊断研究

针对脉冲等离子体推力器（Pulsed Plasma Thruster,PPT）作为执行机构的微纳卫星姿态控制系统故障问题,采用了支持向量(Support Vector Machine,SVM)技术对脉冲等离子体推力器的两种常见故障进行检测与隔离。运用自适应遗传算法优化墨西哥草帽小波核函数参数,并结合小波分析,提高了SVM分类器的超平面寻优效率与泛化能力。最后,通过仿真分析,验证了该方法可快速准确地完成故障诊断任务,也证明了小波核函数支持向量机技术在故障诊断方面的先进性与有效性。     

基于模块化的缠绕机设计方法

缠绕机具有生产效率高、产品质量稳定等特点,是碳纤维复合材料成型的关键工艺装备。针对产品小批量、定制化的生产需求,提出了针对缠绕机结构和控制系统的模块化设计方法（MDM）,拓展缠绕机的功能多样性。将缠绕机的结构部件进行功能分解和关联强度分析,采用组遗传算法（GGA）将部件聚类为标准化的模块,根据产品需求,以产品性能最好和成本最低为目标建立模块配置模型,基于快速分类的非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解多目标优化模型完成机械结构模块化配置。提出基于现场总线的分布式网络控制器结构,将控制器的接口标准化和网络化,根据机械结构的模块化配置实现控制器的快速重构。基于模型组件对象（COM）技术将软件模块设计为COM组件,采用k近邻（kNN）方法进行控制模式分类,并进行COM组件的重构,控制软件动态解析控制模式并管理COM组件的状态转移关系,从而实现软件的快速重构。对结构、控制器和软件模块化方法的研究能够实现缠绕机的快速重构,拓展缠绕机的功能。