一种目标识别中基于关键点的仿射不变矩

针对常用仿射不变矩对轮廓边缘信息敏感的特点,提出了一种基于关键点的局部仿射不变矩,以分割出来的物体灰度图像为基础,首先计算出物体的质心,然后以质心为扩展点向周围引伸出多条射线,寻找每条射线方向上的最近灰度极值点,将所有灰度极值点当作关键点集合,并按照文中提出的计算仿射不变矩的方法提取出多阶不变矩,将其当作神经网络的输入向量,放入已经训练好的神经网络来达到识别物体的目的,将此方法应用在了飞机图像的识别上,实验结果证明此方法在物体轮廓分割不完整和有噪点污染的情况下能保持很好的稳健性,简单有效并具有较广的应用范围.     

基于菲涅耳变换的不变矩提取及目标识别方法

提出了一种基于菲涅耳变换的不变矩特征提取方法,并应用于图像目标识别.利用菲涅耳变换得到图像的衍射图样,将图像映射到菲涅耳衍射空间;在衍射空间提取几何矩或正交矩来获取图像全局信息的特征描述;利用k近邻法识别目标.实验结果表明基于菲涅耳变换的不变矩提取方法对于平移、尺度及旋转变化的图像目标具有更高的分类精度和抗噪声能力.     

垂直旋转圆盘边缘液体形态

为了解重力对旋转圆盘表面液体流动的影响,利用高速摄影,对垂直旋转圆盘边缘液体形态进行了试验研究。结果表明,与水平旋转圆盘边缘液体分为直接液滴、液柱和液膜3种形态不同,垂直旋转圆盘边缘液体分为液柱、液膜和柱膜纠缠3种形态。垂直旋转圆盘底部与顶部液体形态并不一致。底部未出现液膜形态,当流量不大于24 g/s时,为液柱形态;当流量大于等于30 g/s时,为柱膜纠缠形态。当流量为12~21 g/s、转速为1 000~2 100 r/min,顶部出现液膜形态;当流量小于12 g/s时,顶部为液柱形态;当流量大于12 g/s时,液柱形态消失,由柱膜纠缠形态取代。由于重力影响,垂直旋转圆盘边缘液体形态变化程度远大于水平旋转圆盘;在流量大到一定程度后,圆盘底部形成液柱形态需要的转速会大大增加。      

裂纹矩张量反演的传感器排布形式

裂纹矩张量反演方法利用声发射信号求解裂纹信息,是一种有效的裂纹扩展实时监测方法。在工程应用中,传感器接收到的声发射信号总包含一定比例的噪声。噪声信号会影响矩张量反演精度,甚至导致错误结果。研究通过优化传感器排布形式来降低噪声对矩张量反演精度的影响。基于矩张量初至波反演方法,分析了传感器位置选择的理论基础。进而利用人工合成声发射信号,定量研究了在不同传感器排布形式下,矩张量反演精度对噪声的敏感度。结果表明:正五边形传感器排布形式具有较好的精度表现,这种排布形式将5个传感器布置在一个圆环上,相邻传感器的传感器-圆心连线的夹角为72°,第6个传感器布置在圆心。此时矩张量求解方程的条件数较小,当声发射信号幅值因为噪声发生变化时,求解结果具有较高的精度和稳定性。研究针对矩张量反演中的传感器位置选择问题,为相关工程实践提供了建议和理论依据。      

基于浸入与不变流形的抗干扰饱和姿态控制器

设计了一种抗慢时变干扰的简单饱和姿态控制器。其基本原理是将干扰作为未知参数,然后利用浸入与不变流形的方法设计了独立于控制器的干扰估计器,从而再基于干扰的估计结果设计饱和控制器。该控制器形式简单,由比例与微分项和干扰补偿项组成,各部分物理意义明确。根据浸入与不变流形方法,通过严格的理论证明得到了如下结果：对于慢时变干扰的情况,通过调整控制干扰辨识收敛速度的参数,可以使得理论上的姿态最终控制误差任意小（实际仿真误差还受限于由数值稳定性决定的时间步长）;对于干扰为常值的情况,则可以完全消除干扰的影响,并获得系统状态渐近稳定的结果。最后通过数值仿真验证了控制方案的可行性。     

基于改进SIFT的图像配准算法

为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.     

遗传算法在质量矩导弹姿态控制中的应用

研究了三轴稳定控制系统的姿态控制问题.建立了内部带有3个可移动滑块的数学模型.利用RBF(Radial Basis Function)网络的快速自学习以及自适应特性,将其作为控制器不断调整滑块的位置.同时利用遗传算法(GA)的全局、并行寻优及增强式学习能力对神经网络控制器的权系进行优化.通过对滑块位置的协调控制,改变导弹的飞行姿态.最后讨论了滑块运动特性对系统性能产生的影响并对系统稳定性进行了分析.仿真结果表明该控制律能在保证系统稳定的情况下有效地实现导弹的姿态调整,并且提高了系统的动态响应品质.      

BP网络实时图像自动选取算法研究

实时图像的自动选取是景像匹配自动化的关键技术.提出了一种基于神经网络的实时图像自动选取算法.仿真研究表明,引入Sobel算子的3层BP网络实时图像自动选取算法结构简单、训练时间短和分类准确性高,其并行处理能力能满足景像匹配技术的实时性要求.经最小二乘和Bayes精匹配算法检验,实时图经此网络选取、粗匹配和精匹配,可达到高于0.5像素的定位精度.     

基于小波变换的孔探图像边缘粗糙度分析

针对航空发动机内部结构裂纹损伤的孔探图像识别问题,提出一种描述孔探图像边缘曲线粗糙度特征的方法——粗糙度系数法.该方法利用二进小波变换对边缘曲线在所有可能尺度上进行小波分解,得到尺度系数和小波系数.对于这些小波分解系数,构造一种对数熵算法来计算尺度系数和小波系数的能量强度.小波系数与尺度系数的对数熵的比值被定义为粗糙度系数,用粗糙度系数来评估曲线的粗糙程度,粗糙度系数越大,曲线越粗糙.实验表明以粗糙度系数作为孔探图像边缘曲线的识别特征,能够有效地识别孔探图像中存在的裂纹损伤.      

选取矩量法基函数的一种新设想

通过分析对比普通矩量法中所选用的全域基函数和子域基函数的特点,提出了构造多尺度子域基函数的设想和具体实现方法,通过几个例子的计算,证实了采用这种新的基函数能得到稳定的矩量法解。     

非连通非确定运动目标的识别方法

针对非连通目标的识别问题,结合人眼识别的特点,提出了一种基于识别目标的全局特征建模,从图象中提取模型特征参数的模型参数识别法,处理的结果表明,此方法参数的识别误差仅为正负一个像素,而且对序列图象能够准实时自动识别,通过对实际图像进行了实验,证实了本方法的有效性。     

自由虚拟实景空间的构造

使用基于图像的绘制技术构造虚拟实景空间是目前虚拟现实领域研究的热点. 如何扩大自由度是虚拟实景空间需要解决的关键问题.自由虚拟实景空间是能够自由操纵的 虚拟实景空间. 提出同心球拼图的方法构造自由虚拟实景空间,能满足用户在自由漫游时俯 视和仰视的需要.另外在自由虚拟实景空间中引入超链的思想,通过对虚拟空间中虚拟对象 进行有效的组织,为用户提供丰富的空间操纵能力.试验结果表明,用户在自由虚拟实景空 间中能够自由地操纵虚拟空间.      

利用H.264中运动矢量实现运动目标检测

针对视频压缩和运动目标跟踪同时实现的应用,通过研究H.264压缩标准中运动矢量包含的图像运动信息并分析运动估计原理,提出了一种利用视频压缩中的运动矢量信息实现运动目标检测的方法,确立了H.264编码流中运动矢量与场景中物体运动状态的对应关系.将运动目标从背景中分离是检测算法的核心.对于双门限值的设置,可分离不同运动速度的目标;同时,算法排除了背景运动的干扰,因而可应用于摄像机运动的场合;由于检测算法所用的运动矢量直接来源于H.264编码过程,而大大降低了计算复杂度,利于硬件实现.     

An Artificial Neural Network based approach for estimation of rain intensity from spectral moments of a Doppler Weather Radar

By using a Doppler Weather Radar (DWR) at Shriharikota (13.66°N & 80.23°E), an Artificial Neural Network (ANN) based technique is proposed to improve the accuracy of rain intensity estimation. Three spectral moments of a Doppler spectra are utilized as an input data to an ANN. Rain intensity, as measured by the tipping bucket rain gauges around the DWR station, are considered as a target values for the given inputs. Rain intensity as estimated by the developed ANN model is validated by the rain gauges measurements. With the help of a developed technique, reasonable improvement in the estimation of rain intensity is observed. By using the developed technique, root mean square error and bias are reduced in the range of 34–18% and 17–3% respectively, compared to Z–R approach.     

结构输出响应概率密度估计中分数矩求解方法

鉴于概率不确定性背景下基于分数矩极大熵准则的结构可靠性分析方法具有较大的效率与精度优势,综合研究并给出了可以用于极大熵准则中约束条件输出响应分数矩求解的3种分数矩求解方法,包括降维积分(DRI)方法、稀疏网格积分(SGI)方法和无迹变换(UT)方法。阐述了分数矩求解原理及过程,给出了方法的计算效率,并分析了方法的适用性。3种分数矩求解方法在确保计算精度的同时可以很大程度减少结构输入-输出模型的调用次数,大幅提高统计分析效率。通过与Monte Carlo仿真分析法对比,验证了3种分数矩求解方法的正确性与高效性。      

定量胶体金试剂条浓度检测方法

胶体金免疫层析浓度检测方法主要利用比色原理,当被检测液体中抗原与试剂条上抗体反应后,试剂条上检测区域颜色发生变化,与标准比色卡进行比较,即可定性分析浓度.目前胶体金试剂条大多为半定量测量,使其应用范围受到限制.采用一种基于DSP(Digital Signal Processor)的嵌入式图像处理系统,利用CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)图像传感器获取定量胶体金试剂条图像信息,根据图像特点进行Bayer变换、白平衡处理,提取出图像特征量条纹强度,建立图像特征条纹强度与样本浓度值的函数关系,实现被检测液体浓度的精确测量.与其它方法相比,具有精度高、检测速度快等优点.实验结果表明:基于DSP硬件平台的定量胶体金试剂条浓度检测精度可达到±5%,重复性误差达到±1%,具有一定的应用价值.     

直线参数检测的快速哈夫变换

在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量.同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变.