影像增强器DR/CT系统像场畸变快速校正

以XRS-152/153影像增强器DR/CT成像系统为研究对象,在分析其输出像场畸变特性的基础上,从校正精度和校正实时性要求出发,采用空间坐标多项式变换方法进行畸变校正.同时,为了解决畸变校正算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU, Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得校正算法在GPU中加速执行.实验结果表明,本方法能有效实现畸变图像的校正,GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,实现实时校正.     

基于改进NL-means算法的显微CT图像降噪

显微CT(Computed Tomography)采用微焦点射线源,射线剂量低,CT图像噪声大,对其降噪十分必要.综述了现存主要CT图像降噪算法及其优缺点,介绍了NL(nonlocal)-means算法,根据实验结果分析了其会在图像平滑区域引入人工伪影的不足.根据NL-means算法的不足,在原算法中引入图像的梯度信息,提出了改进的降噪算法,改进算法保持了原算法优良的降噪功能,并能有效抑制人工伪影,且能够提高图像细节对比度,实验结果验证了改进算法的有效性.     

基于CUDA的超声二维声场EFIT仿真

随着图形处理器（GPU）的快速发展,基于计算设备统一构架（CUDA）可以方便地将并行计算技术应用于超声声场数值仿真计算,极大地提升计算效率。阐述了弹性动力学有限积分算法（EFIT）的原理,在采用CPU实现带吸收边界的钢材料二维点源激励声场仿真的基础上,基于GPU实现了仿真模型的并行计算,介绍了GPU程序的设计流程和参数优化方法,包括纹理内存使用、吸收边界优化和数据传输优化。对比了相同条件下CPU和GPU仿真计算的耗时和平均计算效率,定量分析了GPU对于EFIT模型效率的提升。比对结果表明,EFIT具有良好的并行计算条件,采用并行计算方法能够有效提升模型计算速度,对于复杂声场仿真应用具有广阔的应用前景。      

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.     

基于嵌入式FPGA加速ORB算法的遥感影像配准方法

卫星上计算资源有限，星载嵌入式处理器处理遥感影像的配准时通常需要很长的时间。可编程逻辑门阵列（FPGA）利用其内部可编程器件可用于加速图像处理。提出了一种基于Xilinx公司的ZYNQ芯片加速ORB算法的遥感影像配准方法，可用于3000×3000像素尺寸的卫星图像配准，缩短了计算耗时，提升了ORB算法的计算能效比。利用FPGA能够实现真正的并行计算电路，实现ORB算法多支路单层流水线的并行计算结构。采用软硬件结合的方法实现架构，能够处理不同分辨率的图像，可灵活配置特征点的数量。基于设计的加速ORB配准方法，获得了较高准确率。与软件实现相比,OVS-1A遥感影像偏移精度损失低于0.05个像元;GF.4遥感影像偏移精度损失小于0.9个像元。将ORB配准算法流程应用在ZYNQ7020上，耗时减少了57.50%。     

CCD摄像机图像处理仿真

针对CCD(Charge Coupled Device)摄像机的图像处理过程,提出一种基于可编程GPU(Graphic Processing Unit)的摄像机仿真方法,利用GPU的流处理模式和并行计算能力,对图像的每个像素进行Gamma校正、亮度调节、对比度调节、色温偏差调节,以及色彩饱和处理.分析了Gamma校正的原理以及在其他调节之前进行Gamma校正的必要性.讨论了图像亮度与像素颜色的关系,提出针对当前时刻的拍摄图像提取亮度信号的方法,规定了亮度等级的划分,并将亮度等级作为图像处理的依据.提出了在低照度情况下模拟动态噪点的方法.结果表明:该方法可以模拟真实CCD摄像机在复杂光照环境下的拍摄效果,并保证实时仿真的高速与高效性.     

基于GPU的高动态导航信号实时仿真生成

针对软件仿真高动态扩频信号实时性差的问题,通过分析扩频信号生成过程和分段插值运动模型,建立了一种高动态信号生成模型,由动态参数和当前时间计算瞬时伪码相位和瞬时载波相位,各采样点的计算彼此不相关,将仿真信号组织成多维的数据结构,利用GPU中大量的浮点运算单元并行计算,提高了信号仿真的实时性。仿真验证结果表明,基于GPU的分段插值多维并行算法仿真时长1s采样率100Msps的信号,仿真与传输耗时共计322ms,与CPU串行仿真相比加速约19.4倍,实现了高动态扩频信号实时仿真。     

基于离子推进技术的轨道转移设计

将太阳能离子推力器应用于卫星的推进系统,完成从地球同步转移轨道(GTO)到地球同步轨道(GEO)转移任务;建立任务模型,设计基于纬度幅角的反馈控制策略,对发动机开关时间进行优化.采用图形处理器（GPU, graphic processing unit）加速的遗传算法(GA,genetic algorithm)对卫星转移轨道任务进行优化设计.仿真结果表明：通过对该闭环控制器的定常参数进行优化,可将轨道导引至目标轨道附近;采用太阳能离子推力器可减少燃料消耗.基于GPU加速的遗传算法,可缩短算法运算时间.     

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.      

基于GPU的并行相位解卷绕算法

针对大量数据串行相位解卷绕实时性较差的问题，设计了基于GPU的并行相位解卷绕算法。首先分析了典型的串行解卷绕算法在GPU平台实现的可行性，之后设计了适合于GPU加速的并行解卷绕算法。最后对基于GPU的并行相位解卷绕算法进行了仿真验证，多次测试结果表明：在保证解卷绕正确性的基础上，基于GPU的并行相位解卷绕算法相比传统CPU串行解卷绕算法约有3.5倍的加速比，基于GPU的并行相位解卷绕算法相比GPU串行解卷绕算法有63倍的加速比。     

基于双谱重构的图像降噪

提出了一种基于双谱重构的图像去噪方法.该方法的基本理论依据是:高阶统计量对高斯噪声的不敏感性.它首先计算图像的高阶谱,而得到的高阶谱中理论上将不再包含高斯噪声,然后再通过高阶谱重构图像的幅值和相位信息,最后还原至空间域而得到去噪后的图像.它是高阶谱域的变换与重构方法.仿真结果和分析表明,该双谱重构法较好地解决了去除噪声与保留细节之间的矛盾,无论从直观视觉和从定量分析结果,该双谱重构法都优于中值滤波法和高阶累积量方法.     

基于的DTV图像去噪模型

针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分（TV）去噪模型与方向全变分（DTV）去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在（0,2）中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法（ADMM）求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。      

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。     

独立子树等效时变可用度分析

在复杂系统可用度分析中,采用深度和广度遍历算法将复杂动态故障树分解为独立子树,推导和证明了独立子树等效时变可用度参数模型,建立了各独立子树同构的马尔可夫状态转移链.通过求解降维微分方程获得故障子树的时变可用度参数,采用由下至上的递归处理算法快速实现复杂系统的可用性定量分析,既解决了复杂系统可用度计算的"组合爆炸"问题,又通过考虑时变参数保证了可用度解算的精度.实例分析表明,采用独立子树等效时变可用度分析方法在有效的分解下,其误差可以很小.      

扰动测量环境中基于图像序列的模态参数识别

针对结构模态参数识别,提出了一种基于二维连续图像序列的识别方法.该方法以CCD相机采集的图像序列为基础,在待识别结构上选取一定数量的特征点,运用因子分解法将结构运动参数和外形信息分离开,得到各特征点的运动轨迹,通过实施特征系统实现算法(ERA,Eigen-system Realization Algorithm)识别出结构的模态参数.特别是当测量仪器,即CCD相机受到扰动时,能够从图像序列中分离扰动,得到结构自身的运动参数,保证较好的识别效果.以相机受扰动时,悬臂梁模型为例进行了仿真分析.将识别出的悬臂梁前5阶频率与ANSYS计算结果进行对比,结果吻合很好,对于工程中利用光学图像识别结构动态特性具有较高的参考价值.     

基于改进MRNSD算法的电阻抗层析成像

电阻抗层析成像（EIT）作为一种新兴的碳纤维增强复合材料（CFRP）无损检测方法，具有成本低、无辐射、可视化等优点，受到研究者广泛关注。EIT逆问题具有严重的病态性，通常采用正则化算法改善成像质量。基于修正残差范数最陡下降法（MRNSD），利用其在减少图像伪影和保持边界信息方面的优势，针对该算法存在的半收敛性和抗噪声效果差等问题，采用预处理和软闭值方法对MRNSD算法进行改进。通过仿真和实验，对比所提改进算法与几种常用算法的成像效果。结果表明，所提算法有效提高了EIT图像质量和抗噪声能力，并且实现了最佳迭代次数的自动更新，有利于推动EIT方法在CFRP损伤检测中的实际应用。      

一种新的车载DR系统自适应卡尔曼滤波模型

提出了车载DR系统(Dead-Reckoning System)改进的自适应扩展卡尔曼滤波模型及其滤波算法.由于考虑了速率陀螺漂移误差中的马尔柯夫过程成分,和采用描述机动载体运动的"当前"统计模型及自适应算法,提高了DR系统模型的准确性.计算机仿真结果表明,应用该模型和算法与改进前相比,DR系统的定位精度得到明显提高.