聚束式SAR中卷积反投影算法的快速实现

对应用于聚束式合成孔径雷达 (SAR) 成像中的卷积反投影 (CBP) 算法进行了详细研究,提出了一种基于傅里叶变换的快速实现方法,使得CBP算法的计算量得到明显降低.在传统的CBP算法中,反投影过程中的重采样通过插值实现,因而所需的插值数量巨大,导致运算效率低下.研究了图像像素之间隐含的相对位置关系之后,本文采用一系列快速傅里叶变换 (FFT)来实现反投影过程中的重采样,避免了运算量巨大的插值过程,故提高了运算效率.仿真结果证明了新算法的可行性和有效性.相比于传统的CBP算法,新算法可以提高大约85%的运算效率.由于FFT适用于并行处理,新方法在实时处理SAR系统中有一定的应用价值.     

基于对极几何约束的景象匹配研究

提出了一种图像配准方法来解决实时图与基准图空间不对准问题。它是利用随机采样算法估计基本矩阵，恢复实时图与基准图之间对极几何．然后基于对极几何约束．剔除误匹配点．得到精确匹配控制点，计算出全局仿射变换，从而对实时图进行校正。该方法的特点是精确、稳定和全自动。采用真实图像实验结果表明，该方法是行之有效的。     

三维大规模地形的实时显示与渲染

利用真实地形数据，基于四叉树的LOD算法，即利用视点相关和地形本身的起伏度相关技术确定地形应有的细节程度来绘制大规模三维地形。并根据真实航片和地形高程值分别生成真实和模拟的地貌纹理，计算出地形阴影贴图，产生阴影效果。在保证渲染速度的前提条件下，有效地提高了场景的视觉真实程度。     

三维曲面部分匹配的算法研究

将基于曲率分析的曲面片形状划分方法和几何哈希相结合，提出一种通用的空间曲面匹配算法。对待匹配的三维曲面模型，计算其网格顶点的主曲率和法矢；由主曲率和该点所在的曲面片类型来构造其无向脚标，有向脚标为该点的法矢。按照多重筛选标准生成数量少却有效的匹配点对，建立候选点对列表。由候选点对所生成的三维空间变换组成哈希表，运用双层哈希投票机制得出使模型能够正确匹配的三维坐标变换矩阵。实验表明，该算法适用于具有部分重叠的曲面模型的匹配，并能保证较好的匹配精度和速度。     

基于高速纹影/阴影成像的流场测速技术研究进展

本文对近年基于纹影/阴影成像的二维和三维速度场测量方法进行了综述，主要内容包括纹影成像的基本原理、硬件设备和测速算法的研究进展。在二维测速方面，介绍了纹影/阴影PIV算法、光流算法及改进算法的原理、适用场景以及优缺点。纹影特性改进光流测速算法可以实现高精度、高空间分辨率的速度场计算，适用范围相对较广。在三维粒子追踪测速方面，主要介绍了层析阴影成像、双视角平行光段阴影成像、双视角汇聚光段阴影成像三种系统的光路设置，并对各自采用的粒子重构和追踪算法进行了比较。双视角阴影成像系统的光路布置更为简洁，降低了对硬件设备的要求，在高速测量中更具优势。梳理了近年来三维粒子追踪测速算法的发展脉络，重点介绍了“先追踪–后重构”和“时间–空间耦合”的双视角三维粒子追踪测速算法。时间–空间耦合的三维粒子追踪测速算法充分利用了时间和空间信息，将时序信息引入立体匹配过程中，显著提升了双视角阴影成像系统在粒子图像密度较高时的重构正确率和追踪准确率，其整体性能优于多种人工智能算法。测速算法在上述方面取得的研究进展，结合短曝光、高帧频的图像采集优势，使得纹影/阴影成像成为一种新型的高帧频、高精度的速度测量技术，在复杂湍流及高瞬态流场实验研究中具有广泛的应用前景。     

基于子空间算法的对称结构重频模态识别

针对飞机等对称结构的重频模态较难识别的问题,在随机子空间算法的基础之上,利用空间投影的性质和响应点位置间的几何关系,分离对称耦合模态,建立对称模态响应和反对称模态响应Hankel矩阵,实现单独利用响应数据识别重频的对称和反对称模态。最后通过仿真算例表明,改进后的方法成功提取了重频模态的振型,避免了传统算法识别结果的中的振型耦合,同时提高了对称模态中固有频率和阻尼的识别精度。     

求解代数Riccati方程的一种新算法

本文讨论了Hamiltonian矩阵在辛相似变换下的标准形,由此给出代数Riccati方程存在非负定解的一个充分条件,提出了求解代数Riccati方程的一种新的算法。该方法节省运算量,且精度较高,尤其适合于解阶数不太高、系数矩阵为满阵的Riccati方程。最后给出了一个数值例子,并将该方法与其他方法作了比较.     

超声相关加权合成断面成像检测方法研究

本文首先介绍了合成孔径聚焦超声成像的基本原理。针对提高成像的分辨率和信噪比问题，研究了原始采样信号的相关性，提出了一种基于信号相关度加权的合成新算法和原始数据预处理方法。利用改进方法对试样进行了断面成像实验，实验结果表明：与传统的延时一叠加合成孔径算法相比，新方法提高了图像的横向分辨率和信噪比，改善了图像质量。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

基于硬件加速的真三维显示体素化算法

提出了一种新的体素化算法，利用显示硬件支持二维光栅化算法和新的可编程控制功能，提高了体素化算法的效率。该算法通过逐层处理的方式将三维数据离散成为一系列的切片，利用硬件渲染完成切片的光栅化操作，将最终的光栅化结果组合成为体数据表达。算法利用可编程图形处理单元（GPU）的大规模纹理、动态顶点数据和灵活的纹理数据操作等特性，有效地降低了系统压力，提高了算法效能。实验证明，该算法满足真三维显示技术的要求。     

基于色彩恒常性的彩色图像增强改进算法

将色彩恒常性算法应用于彩色图像增强中,在分析McCann Retinex算法的基础上．针对迭代参教的选取问题作出了改进。改进的算法基于一种迭代截止条件,对参数进行自适应选取,避免了人工设定,并同时减少了整个算法的运算量。实验结果表明,改进后的算法对彩色图像的颜色、亮度、对比度处理的结果符合人眼视觉系统的感知特性,应用于彩色人脸检测的预处理后,人脸正确检测率提高了1．5%。     

由CT片重建肝脏彩色三维图形

本文介绍肝脏ＣＴ片的彩色三维重建以及相应肝脏体积和表面积计算的一种方法。方法涉及ＣＴ片中肝脏组织分割、数据压缩、数据组织方式、图形变换、消隐和明暗处理。最后列出一个病人肝脏的三维显示图像以及体积计算值。     

提高图像轮廓清晰度的快速插值放大方法

分析了当前主要的高清晰度图像插值放大方法,为实现快速放大而选择了基于图像轮廓插值改善清晰度的技术路线,并在已有算法的基础上开展了进一步的研究.提出了新的图像轮廓线光顺数值算法,对轮廓线划分的两类子区域提出了精度更高的插值算法.最后,以典型平面图形的图像和由3DMax生成的三维渲染图像为例对本文方法进行检验,与双线性插值结果的对比说明,该方法可以明显改善插值放大效果.     

临近空间平台下地形四叉树优化分割算法

提出一种利用四叉树算法生成临近空间平台下动态地形的新方法,并提出了一种新的四叉树递归分割算法的实时优化算法,利用可见性剔除的简化策略和数据简化的存储方式,解决地形绘制的裂缝问题。通过对该算法的实现和优化,在保证一定地形环境的视觉真实程度前提下,达到提高实时渲染速度的目的。实验结果表明:采用本文提出的四叉树算法可以快速对地形数据进行网格剖分,且可得到较好的剖分效果。     

面向体三维显示器的图形算法设计

针对一种基于旋转双螺旋屏幕逐层扫描技术的体三维显示系统,设计并实现了一套支持真实空间三维显示的图形算法体系.算法核心主要包括立体图元的体素化,切片图像渲染和投影同步控制等3个环节.图形系统通过离散三维网格模型获取体三维显示需要的体数据,并根据螺旋屏幕的几何特征将物体的体数据集渲染成切片图像序列发送至高速投影单元,在保持投影与屏幕旋转同步的情况下,快速变换的投影图像基于视觉暂留融合成具有真实物理深度的三维影像.算法在体三维显示器样机上进行了验证,显示的三维影像占据真实物理空间,具备全方向观察角度,围绕显示器可直接观察到立体图像各个不同侧面,如同观察真实物体一样.     

混沌遗传组合算法在复杂曲面零件加工定位中的应用

针对复杂曲面零件加工时难以精确定位的问题,利用数控机床对毛坯测量,然后将测量值和CAD模型理论值进行匹配计算,从而将标准零件模型嵌入到毛坯中,实现工件的定位.对于求解转换矩阵这一非线性问题,设计了混沌遗传组合算法,该算法可有效减小遗传算法陷入早熟的概率,有助于搜索到全局最优解.最后通过试验证明该算法可实现对转换矩阵的求解,将理论模型嵌入到零件毛坯中,使加工余量得到优化.     

快速并行细化算法

本文提出一种快速并行细化算法。细化过程是一个迭代过程。每次迭代分成两个子迭代。算法收敛速度快,细化连续性好,几何畸变小,对二值纹理图像无特殊要求,具有通用性。算法实现巧妙,独特,占用内存少,特别适合小型计算机图像处理系统。该算法在PCvision图像处理系统上实现的效果良好。     

一种不规则封闭形状的轮廓跟踪算法

论述了一种对不规则封闭形状的快速轮廓跟踪算法，提出了一种用于确定轮廓下一搜索点及判断轮廓走向的二维坐标算子，使得轮廓跟踪的搜索时间大为减少，提高了图象处理的实时性。用该算法编制的程序能适应各种形状的跟踪要求。     

非对称广义特征值问题的拟-Eberlein算法及其并行化

非对称广义特征值问题的并行计算，目前在国内外研究得很少， Ｇ． Ｗ ． Ｓｔｅｗ ａｒｔ 和 Ｐ． Ｊ． Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 曾分别研究非 Ｈｅｒｍ ｉｔｅ 矩阵标准特征值的并行拟 Ｊａｃｏｂｉ算法，１９８９ 年 Ｊ． Ｐ． Ｃｈａｒｌｉｅｒ 和 Ｐ． Ｖａｎ Ｄｏｏｒｅｎ 在 Ｇ． Ｗ ． Ｓｔｅｗ ａｒｔ 的工作基础上提出了求解非对称广义特征值问题的拟 Ｊａｃｏｂｉ算法（简称 Ｃ Ｖ 算法）与并行拟 Ｊａｃｏｂｉ算法。文中以 Ｊ． Ｐ． Ｃｈａｒｌｉｅｒ 等人的工作为基础，提出求解大型非对称广义特征值问题的拟 Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 算法与并行拟 Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 算法， Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ Ｌ 并行系统上的数值试验表明，不仅并行效率很高，且敛速远优于 Ｃ Ｖ 算法