聚焦光场成像三维粒子场重建方法

层析重建是层析粒子图像测速(Tomo-PIV)技术实现三维粒子位置和强度信息(三维粒子场)重构的核心步骤。相比于多相机的Tomo-PIV技术,单聚焦光场相机通过一次成像能够同时采集示踪粒子的散射光的方向和位置信息。因此,提出一种单聚焦光场相机的层析重建技术用于重构流场中的三维粒子场信息。为了验证本文方法的可行性及准确性,利用几何光学建立了示踪粒子的光场成像模型,利用光线追迹技术计算了粒子在聚焦光场相机中的成像,对比了被测流场中位于不同深度位置的粒子在聚焦光场相机中的成像差异;建立了基于单聚焦光场相机的层析重建数学模型,利用乘法代数重构技术(MART)对模拟所得的光场图像进行反演计算,实现了三维粒子场的重构,并利用归一化互相关系数来表征粒子的重建质量。结果表明,单个粒子在Z轴方向上的位置精度为±0.35 mm,初步证明了基于聚焦光场成像理论的三维粒子场重建方法的可行性。     

基于光场成像的燃烧颗粒粒径与速度测量方法

为实现固体推进剂中金属燃料动态燃烧的精细化表征,提出一种基于光场成像的固体推进剂中燃烧颗粒粒径与速度三维动态同步测量方法。构建固体推进剂燃烧光场成像测量系统,获得金属颗粒动态燃烧过程的光场图像,通过重聚焦算法得到燃烧颗粒场的重聚焦图像;进一步开展光场相机标定实验,获取深度与最佳重聚焦参数的关系曲线;利用图像分割算法对重聚焦图像中的颗粒进行识别和定位,获取燃烧颗粒的粒径大小,并结合三维粒子跟踪技术对颗粒的轨迹和速度进行重构;开展推进剂药条燃烧实验验证研究。结果表明：光场成像技术能够获得不同深度的颗粒信息,跟踪颗粒的动态燃烧过程,并实现对燃烧金属颗粒粒径与三维速度的同步测量。     

基于光场成像技术的散射性火焰温度场重建

光场成像是一项新兴的非接触式测温技术，针对传统辐射成像温度场重构效率低的问题，开展了基于光场成像的散射性火焰温度场重建研究。在火焰光场成像模型的基础上，以广义源项多流法为正问题模型，利用Landweber算法重构吸收散射性火焰的三维温度场，同时引入最小二乘QR（LSQR）分解算法作为对比以衡量Landweber算法的性能。分析了测量误差对于重建精度的影响，重建结果表明，即使在添加5%测量误差的情况下温度场的平均重建相对误差也仅为0.91%和0.92%，重建结果仍然是合理的。Landweber算法和LSQR算法具有相当的计算精度，但Landweber算法的计算时间是LSQR算法的1/10，其计算效率明显优于LSQR算法。      

基于Kriging算法的手术导航三维形变技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中无法利用术前CT重建模型进行病人个体化手术的问题,提出一种基于克里金(Kriging)算法的三维骨骼形变(bone morphing)技术.利用术中采集和医学图像模型的两片点云进行配准,在CT重建模型上选取4个合适的控制点,通过求解Kriging算法建立的方程组,获得CT重建模型上所有点相对于实际病例变形后的位置,实现医学图像模型向个体化的变形.最后,以人体股骨CT模型和塑料模型为对象进行了形变的精度分析和关节手术导航评估实验.结果表明:这种形变方法简单可靠,可以用于前交叉韧带(ACL,Anterior Cruciate Ligament)重建手术的导航评估.     

极稀疏投影数据的CT图像重建

从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像，从而能够在显著降低计算机断层成像（CT）检查X-射线辐射剂量的前提下，提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建，提出了投影驱动的系统模型，并将CT迭代图像重建与压缩感知（CS）理论相结合，设计了一种CT迭代图像重建算法，且将算法扩展到圆周扫描锥束投影的三维CT图像重建。仿真实验结果表明:在极稀疏投影数据的条件下（[0，2π）范围内扇束/锥束扫描不超过20个投影角度），算法数值精度高，计算复杂度低，内存开销少，有很强的工程实用性。      

基于三维点云重建的助推器位姿估计

助推器分离是运载火箭发射过程中的关键动作之一,常用的激光雷达姿态测量技术在助推器分离阶段受外界干扰严重,难以准确获得位姿。基于视觉的助推器位姿变化测量技术具有优秀的抗干扰能力,通过搭建三维点云重建网络,以图像为输入,三维点云为输出,在构建的助推器分离过程的图像 点云数据上进行了训练和测试,对测试重建的助推器点云使用主成分分析的方法完成了位姿的估算。测试结果表明,所建立的三维点云重建网络可以根据仿真图像数据,精确测量助推器分离阶段的位姿变化,在R2score指标下,对三维坐标的预测分数均在0.98以上,姿态角平均误差约为21°,预测分数则均在0.80以上。     

一种基于图像特征点提取及匹配的方法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算法的特性进行了分析,并以visual studio 2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现;最后以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征匹配,并对不同的近邻比进行比较,给出了建议值.通过3组实验图像的匹配结果表明,SIFT算法提取的特征对图像缩放、旋转、亮度变化的匹配正确率都等于或接近100%,证明了SIFT算法提取的特征点有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别以及图像重建等领域.      

基于加权全变差最小化的中子外部CT重建算法

针对中子外部CT检测需求，提出了基于加权方向全变差（WDTV）最小化的中子外部CT重建算法。首先，利用平行束数据对称性原理将正弦图中旋转中心另一侧缺失的投影数据进行补充；其次，采用传统FBP算法进行了外部CT扫描模式下的CT重建。为了抑制传统FBP、SART算法重建图像中径向边缘伪影，采用WDTV算法计算沿径向和周向方向的局部方向差分并作加权和。另外，在重建模型的WDTV项中引入2个权重参数以控制径向边缘和切向边缘的不同响应强度。最后，采用所提算法研究了重建图像质量与投影数据量的关系。计算机仿真和真实冷中子实验表明:基于WDTV最小化的中子外部CT重建算法能够有效抑制径向边缘伪影，获得高质量重建图像。      

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。      

不完全角度CT图像重建的模型与算法

为了提升不完全角度计算机断层成像(CT)图像的重建精度和重建效率,研究了有限角度和稀疏角度下的CT图像重建问题,提出新的全变差最小化目标函数,通过将上一步迭代重建的图像作为反馈加入到新的迭代之中,不断更新目标函数的已知项。在算法求解时,采用增广Lagrangian罚函数方法,将约束问题非约束化,并将之转化为等价的3个子问题,通过在交替方向上求解子问题来获得优化问题的最优解。实验结果表明,该算法重建出的图像信息完整,细节清晰,重建精度高,与Split Bregman算法相比,本文算法结果的相对均方误差可下降42.1%~98.5%,条纹指标可下降42.8%~98.5%。     

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。     

基于PSF相关的星点定位算法

为提高非高斯分布星点定位的精度,提出了一种新的PSFC (point spread function correlation)星点定位算法,具有很好的抗噪性能和精度水平,易于工程实现.该算法利用互相关中的定义,通过确定系统所测定的PSF与星像灰度值之间的最大相似度来定位星点位置,PSF的测定是在作互相关计算之前全视场范围内可按照整像素和亚像素两种方式完成的.仿真实验结果表明：在带有噪声的星像图条件下,本文PSF相关法的定位精度最高可达到0.034像素,比质心法的精度提高1个数量级,比曲面拟合法的精度提高约20%.     

基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波（IOBPF）的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法（FA）的动态寻优机制引入箱粒子滤波（BPF）,建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波（EIKF）完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。      

SAR图像超分辨与点扩展函数扰动校正算法

推出基于贝叶斯概率公式的SAR(合成孔径雷达)图像超分辨的最大估计(EM)算法,实现SAR图像雷达截面积的重建.本算法成功地将图像场景的先验知识纳入到图像的重建过程之内,有效提高了图像的分辨力,并采用点扩展函数参数化模型,通过估计该模型的参数,抑制点扩展函数扰动的影响.二者结合,有效地实现了SAR图像的超分辨.本算法的关键是构造合理的点扩展函数模型,能够同时拟合SAR图像数据和成像系统参数的相关信息.     

基于三维数字图像相关法的应力测量技术

介绍了一种基于三维数字图像相关法的模型表面应力测量系统，采用两台高速摄像机同步采集被测模型表面图像，以模型表面的散斑作为载体，通过图像子区立体匹配算法匹配被测模型变形前后两幅散斑图像中的不同图像子区，解算得到模型上不同点的三维坐标值，获得模型表面的三维变形信息，实现模型表面非接触、动态实时的应力测量。     

基于无监督学习和粒子滤波的非视距信号检测

全球卫星导航系统(GNSS)是目前应用最广泛的定位技术, 研究城市峡谷中的定位问题时, 由于高楼大厦的阻塞, 仍存在非视距传播导致的性能退化问题。为此, 提出了无监督学习粒子滤波(UL-PF)算法。在卫星信号分类阶段, 使用核k-means聚类的无监督学习分类方法, 在定位阶段, 使用通过聚类算法优化的粒子滤波方法。所提算法考虑了采样粒子在状态空间分布中的内在相似性, 探索在每个聚类中选择一个粒子作为重要粒子, 利用时间序列相关技术提高重采样粒子集的多样性。实验表明:在城市场景中, 所提算法的平均定位精度从传统算法的15 m提高到约5 m, 收敛时间从500 s缩短到200 s左右。      

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。      

基于坐标系转换与QTM编码的天球面探测覆盖栅格化分析方法研究

提出一种基于坐标系转换与QTM编码的天球面探测覆盖栅格化分析方法,并对其计算精度和效率进行了实验分析,相比传统算法和经纬网格编码方法,该方法具有明显的效率和精度优势,能够满足以天球面为探测目标的空间科学卫星有效载荷探测覆盖分析和任务规划的需要.