基于权重的地图匹配算法研究

地图匹配算法如今被广泛用于GPS导航、城市道路交通状态分析等领域。当今城市交通网络复杂,数据量大,现有的地图匹配算法在精度和效率上无法同时满足。本文通过对传统的基于权重的地图匹配算法进行改进,引入网格划分的概念,对最短距离、方向、相对位置的权重叠加,来提高匹配过程的效率。该算法有效地利用GPS定位点的信息,正确、高效地完成匹配过程。     

平面非规则曲线匹配的一个判定条件

在平面非规则曲线匹配问题中，扫描平面非规则曲线而可以得到一系列不连续的点，如何尽量准确地求取这些点的曲率是一个难题。把相邻3个不连续点看作一段圆弧上的3点，在此基础上提出了一种求取3点中中间插值点切线的斜率的一种算法，并把这个斜率用到三次Hermite插值曲线中．求取插值点的曲率，每个插值点的曲率由相邻的4个点决定。两条平面非规则曲线上时应点的曲率相等则这两条曲线匹配。最后用扫描碎纸片的几组数据进行了实验，实验结果表明该算法是可行的。     

基于匹配追踪算法的自适应时频分解改进及其应用

针对匹配追踪算法计算量太大,在实际中运算时间太长的问题,结合匹配追踪的特点,采用遗传算法来搜索每次匹配的最佳时频原子,并做出改进以提高其运算的度和局部搜索能力。对信号进行分解后,引入维格纳分布,消除信号在时间-频率平面上能量密度分布的交叉项,从而充分揭示信号的时频信息。     

基于MSD和ICCP改进的地磁联合匹配算法

如何抑制复杂环境中的航空器惯导误差发散,是实现航空器长航时高精度自主导航的关键。地磁导航是一种全天时、全天候的无源导航方式,其中,匹配算法是地磁匹配导航系统的核心技术。针对等值线匹配均方差（Mean square difference, MSD）算法无法校正航向误差、最近等值线迭代（Iterated closet contour point, ICCP）算法在初始误差较大的情况下易发散、实时性较差的问题,提出了一种改进的地磁联合匹配算法,采用粗精结合的策略,约束精匹配过程搜索范围并缩小初始误差,并在精匹配阶段采用动态窗口技术,提高算法搜索效率和实时性。仿真实验表明,该算法取得了良好的匹配效果,具有精度高、实时性好等优点,能够抑制惯导误差发散,适合航空器长航时工作。     

抗旋转和尺度变化的导航系统图像匹配算法

在惯性导航系统中,定量分析了景象匹配过程中惯性导航系统漂移和无线电气压高度表测量误差对实测图的旋转和尺度所造成的影响,引入了对数极坐标变换.基于图像边缘特征提取,提出了一种结合中心点的4-邻域点共同参与计算的抗旋转和小尺度变化的图像匹配算法,并给出了相应的算法流程.仿真分析表明,在导航系统误差漂移所引起的图像旋转和气压高度表所引起的尺度变化范围内,该算法能满足匹配准确性的要求,并能有效给出系统的定位误差修正信息.     

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。     

地磁导航的迭代评价匹配算法

针对现有地磁匹配基本算法在数据批处理上实时性能的不足和需要预先指定匹配数据序列长度的困难,提出了一种用于地磁导航的迭代评价匹配算法(Iterative evaluation matching algorithm,IEMA)。基于迭代求解思想,将算法时间分散在各个采样时刻,同时采用实时评价方式,在每一步迭代求解后根据实际情况来判断是否可以输出匹配定位结果。试验结果表明,迭代评价匹配算法应用于地磁导航是有效可靠的,并且它能够自适应调整匹配数据序列的长度。     

基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测

提出一种以动态视频流彩色图像为研究对象,基于肤色分割、模板匹配与几何规则确认的人脸检测方法。实验结果表明,提出的算法具有较高的检测正确率和自适应能力,同时具有快速的检测速度。     

随机纹理图像的特征匹配鲁棒算法

针对三维外形测量以及表面位移、损伤、应变测量中的随机纹理图像,提出了一种特征匹配算法.该算法首先结合Harris角点探测和一个72维的角点特征描述向量,快速获取随机纹理图像对之间的粗匹配像点集合,然后通过灰度相关约束和视差梯度约束对粗匹配集合进行检验,剔除粗匹配集中的错误匹配.通过在误匹配剔除的过程中采用与粗匹配阶段相关联的自适应约束阈值,从而使最终的匹配结果不敏感地依赖于阈值参数的选取,而是在一个较大的取值范围内都能使最终结果在严格控制误匹配的前提下,得到足够多的正确匹配点对.通过实验对提出的方法进行了验证.     

语音模式中基于启发式搜取的快速匹配算法

语音模式匹配是语音识别技术的关键步骤之一。本文介绍了如何运用SA算法实现语音模式的快速匹配的思想。SA算法与传统的动态时间弯变(DTW)算法相比较具有计算量大大减少而系统识别率几乎不降的特点。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

改进的等残余高度加工自由曲面刀具路径生成算法

提出了改进的等残余高度算法用于加工自由曲面刀具路径生成。算法在生成相邻刀具路径轨迹时分两步,首先根据当前刀具路径轨迹,采用了Newton-Raphson迭代法精确求取刀具运动包络体上的点到自由曲面的距离,结合给出的Newton迭代法的迭代角度初值计算方法,精确求取满足要求的等残余高度点构成等残余高度线;然后根据求取的等残余高度线精确求取相邻刀具路径轨迹,求取过程类似。验证实例表明,该方法可极大地减少刀具路径轨迹长度,均匀曲面加工残余高度,提高曲面加工质量。     

自由曲面与平面的一种分割,跟踪求交方法

为解决离散求交方法存在的交线上的同一点被两次计算等问题，本文提出了将自由曲面按一定精度在参数域内分割，并在参数城上跟踪交线的求交方法。采用先判断交线在参数域的像是否通过分割的参数块的角点，后判断是否通过参数块的非角点边的判断次序；对于与容差选择有密切关系的具有相对意义的判断结果（交线的像通过参数块角点），利用在参数域内对各分割参数块编号确定的邻接关系，采有先确定候选有交线进入参数块─一探测的策略；对在一定条件下具有绝对意义的判断结果，根据参数块编号所确定的邻接关系，直接确定交线的下一进入块，由于采用跟踪方法，对逼近交线的一系列直线段的每个端点只计算一次，故上一直线段的末端点直接作为下一直线段的首端点。算法实施的结果表明，采用上述处理方法解决曲面与平面的求交，计算稳定性、可靠性好，整体效率也较高。     

一个简单有效的单值曲面消隐算法

本文给出一个在矩形定义域上单值双变量函数和单值插值光顺曲面的计算机图象显示中消去隐藏线的算法。该算法简单有效、存贮量小、实施快速,其子程序具有一定的通用性,可用于矩形定义域上所有类型的单值曲面的消隐问题,适用于各种类型的图象输出设备。该程序可以很容易地加到现有的任意单值曲面的造型程序中,对该曲面进行消隐处理。     

自由曲面构件的纤维铺放路径规划

针对复合材料纤维铺放工艺及其设备控制的特点,提出了复合材料构件CAE/CAM一体化纤维铺放路径优化设计方法。通过对构件模型的有限元分析,获得构件的内部应力分布,根据主应力的大小和方向合理规划出若干基准纤维铺放路径;提出了基于等距线、等分点原理的两种算法,对基准铺放路径进行均匀密化,实现整个构件曲面的纤维铺放路径规划;讨论了铺丝宽度和铺放精度的控制策略,并给出了铺放头压辊中心控制轨迹,以满足纤维铺放机械手的控制需求。     

常见NURBS曲面上的C^2曲线插值法

研究限制在光滑曲面∑上的曲线插值问题，基于构造一个D包含于R^2→R^2，且像集成∑的映射，将曲面上曲线插值归结为通常R^2上的插值曲线构造，避免了一般曲面上测地距离不易求得的难题，获得了如球面，圆柱面，圆锥面等常用曲面上的NURBS插值曲线，进一步用NURBS构造曲面∑，解其反演方程，在平面上进行NURBS插值，给出一般参数曲面∑上C2曲线插值方法，并对大量实例进行计算，分析误差，绘出曲线插值 图，从RMSE（Root-mean-square error)误差及绘制的实例图看，插值效果好。     

一种有限环域裁剪多义线的算法及应用

提出了一种有限环域裁剪多义线的算法。文章首先介绍了基本概念和算法设计。该算法通过多义线与诸环求交,在求交过程中利用局部法判别有效交点,从而确定出多义线位于有限环域内的有效部分。该算法对重边和重点情形给出了简单、直观的处理方法,从而可靠地解决了裁剪过程中可能遇到的重边和重点问题。文章还给出了一个由内、外环组成的有限环域裁剪一条多义线的实例。最后,文章还介绍了该算法在两张裁剪曲面的求交算法及过渡算法中的应用。该算法已在微机上实现并测试通过,并已利用该算法实现了裁剪ＮＵＲＢＳ曲面的求交及过渡算法     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。