基于互信息的图像配准技术研究及应用

介绍了图像配准的基本框架和方法,提出了一种基于灰度信息的配准算法,利用互信息作为图像相似性度量的准则,通过Matlab实验证明了该算法的有效性。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.     

小波提取边缘特征点图像配准研究

提出了一种基于小波多尺度积提取边缘特征点的配准算法,利用差的绝对值和以及相关系数双重判据作为相似性度量标准,通过Matlab实验证明了该算法的有效性。     

基于自适应分数阶微分的SIFT图像配准

针对传统SIFT(Scale Invariant Feature Transform)配准算法中存在的特征点正确匹配率低,配准效果较差的问题,提出了一种新的自适应分数阶SIFT算法用于图像配准。首先根据图像的梯度模值和信息熵构建自适应分数阶的数学模型,自动计算每个像素点的最佳分数阶阶次;其次基于最佳分数阶阶次构造自适应分数阶微分掩模,并将其融入到SIFT算法中,提取到更多精确有效的关键点,从而提高了SIFT算法的精度;在SIFT算法的特征点匹配阶段,进行相似性度量时,增加了余弦相似性约束,解决了欧式距离不能够判定特征向量的空间位置关系的问题,进一步提高特征点匹配的准确率;并使用改进的随机样本一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)进一步减少误匹配的特征点对;最后根据匹配的特征点对求解空间变换矩阵,从而实现图像配准。验证结果证明:本文算法的匹配精度较高,配准的质量也得到较明显的提升。     

基于SURF和光流场的医学图像配准技术研究

提出了基于SURF算法和光流场模型相结合的多模态医学图像配准算法。由于传统光流场模型具有灰度一致性的约束条件以及多模态医学图像的结构差异较大,导致算法对于多模态医学图像无法取得较好的配准结果。首先引入直方图规定化算法作为医学图像预处理,解决多模态医学图像中灰度差异较大的问题;然后根据多模态医学图像结构差异较大的特点,本文采用分级配准的思路,将SURF算法和传统光流场算法结合起来可以获得较好的配准结果;最后采用CUDA并行加速的方法对本文算法进行GPU加速。研究结果表明:本文算法具有较高的准确性和更好的鲁棒性。     

一种新的雷达组网实时误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,来准确地估计和消除系统误差。本文研究了异地雷达组网误差配准问题,在考虑随机量测噪声影响的基础上,提出了一种实时Kalman滤波(RTKF)误差配准算法,然后针对多条配准航迹,给出了该算法的扩展形式,即ERTKF误差配准算法,并对两种算法进行了性能分析。仿真表明两种算法能有效地对雷达系统误差进行估计,尤其是当系统偏差发生变化时,配准效果明显优于实时质量控制(RTQC)配准算法。     

图像配准算法及其在航空发动机温度场检测中的应用研究

图像配准技术是图像融合的关键技术。对常用的图像配准算法进行了研究，并给出了实验结果，通过实验分析找出较优的图像配准算法，并将该算法用于航空发动机温度场检测中，取得了较好的图像配准效果。     

基于深度相机的飞机中央翼油箱高精度三维重建方法

提出一种基于深度相机的飞机中央翼油箱高精度三维重建方法。该方法用多视点云实现配准,配准过程包括粗配准和精配准两个阶段。首先在2个点云上建立点对特征（Point pair features,PPFs）作为全局模型描述。然后,对一组粗配准位姿进行投票,得分最高的位姿作为初始位姿。在此初始位姿的基础上,构造颜色和几何的联合目标函数,利用迭代最近点（Iterative closest point,ICP）对点云进行对齐。将上述过程应用于相邻帧点云,并通过图优化重建结果,实现完整的飞机中央翼油箱三维模型重建。与其他方法相比,本文方法实现了高精度的三维重建。此外,当遇到重复的特征和结构时,传统的ICP可能缺乏稳定性,但本文方法仍然适用。     

一种基于实测点云数据的壁板类零件修配加工路径计算方法

针对飞机壁板类零件采用修配法装配过程中需要精确获取修配加工路径的问题，提出一种基于实测点云数据的壁板类零件修配加工路径计算方法。首先设计一种基于法线差的特征点检测算法提取参考壁板的初始特征点。然后建立迭代收缩优化模型对初始特征点进行收缩优化，得到参考壁板的准确特征点。最后根据工装定位孔特征进行配准，将参考壁板的特征点映射到待修配壁板上，并将映射后的特征点按照一定顺序进行连接，得到待修配壁板的修配加工路径，按照修配路径进行加工，获得壁板装配配合边界。实验表明，该方法能够精确提取待修配壁板修配加工路径，并且经过加工验证，壁板试验件对缝间隙获得小于1.2 mm的实际效果。     

全方位全景图像技术(英文)

论述一种从图像序列中重建出全方位全景图像的技术 ,旨在克服镜头只是纯粹的摇摄时许多成像条件限制。在块匹配算法中 ,如何选取最佳配准基本块对于增强算法的鲁棒性和性能是非常重要的。本文在包含主要视觉特征的高频图像中自动选取最佳配准基本块 ,为了能够减少累积的配准误差 ,采用了基于相位相关的、带旋转校正的全局配准算法 ,从而得到解决了平移和旋转的优化图像块。然后 ,采用了基于 Levenberg-Marquardt非线性递归型最优化算法 ,解决由于镜头的视差和不规则变形带来的局部误差。文中还采用平滑滤波器解决了在两幅图像镶嵌出可能由于累积配准误差而出现明显的条缝     

基于改进PSO算法的导弹控制参数优化

研究了将粒子群算法(PSO)应用于空对空导弹控制参数自动设计的方法,解决导弹控制参数手工设计中遇到的困难与问题.标准PSO算法在导弹静稳定工作点参数优化中表现出良好性能,但在静不稳定工作点优化时容易限入局部最优,因此引入遗传算法(GA)的杂交思想对标准PSO算法进行了改进,以扩大解空间的范围.仿真结果表明:改进后的PSO优化算法具有更强的全局搜索能力,获得的参数能够满足给定的性能指标,并且可以节省大量的设计时间,具有很高的工程应用价值.     

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。     

基于单目视觉的室内微型飞行器位姿估计与环境构建

针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载单目摄像机拍摄的序列图像中引入一种基于生物视觉的方法获得匹配特征点,并由五点算法获得帧间摄像机运动参数和特征点位置参数的初始解;利用平面关系将特征点的位置信息由三维降低到二维,给出一种局部优化方法求解摄像机运动参数和特征点位置参数的最大似然估计,提高位姿估计和环境构建的精度。最后通过扩展卡尔曼滤波方法融合IMU传感器和单目视觉测量信息解算出微型飞行器的位姿。实验结果表明,该方法能够实时可靠地估计微型飞行器的位置和姿态,构建的环境信息满足导航需求,适用于微型飞行器室内环境中的导航控制。     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

一种新的求解非线性方程组的混合遗传算法

为了解决实际工程中经常遇到的求解非线性方程组的问题,作者提出了求解非线性方程组的一种新的思维,即首先将非线性方程组的数值求解问题转化为最优化问题,然后利用浮点遗传算法全局群体搜索能力及起始搜索速度快的特点,快速得到接近精确解的较优解,之后将其作为拟牛顿法迭代的初始值,利用其局部寻优能力非常强的特点,快速迭代至精确解。该混合遗传算法充分利用了浮点遗传算法与拟牛顿法的各自优点。     

IMRT逆向计划中的混合多目标梯度算法

将多目标智能优化算法与梯度算法的进化策略有机结合,即对每一种群用梯度算法求解其下一代新群体,并采用实数运算,构造一种混合多目标梯度算法。利用测试函数分析算法的优劣,并将其应用于IMRT逆向计划过程。目标函数中的PTV和NT是基于平均计量分布,通过水模中的测试算例,得出强度分布。结果表明,该混合多目标梯度算法可节省大量计算时间且具有较高的计算精度,故能够满足实际应用的要求。     

基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究

合理且高效的停机位分配方案是提高机场运营效益的重要手段之一。通过对航班占用停机位特性的分析,以旅客步行距离最短和停机位空闲时间均衡为目标函数建立优化模型,设计一种基于遗传算法与PSO算法相结合的混合粒子群算法对其求解,最后运用试验数据来说明该算法求解停机位分配问题的可行性。