基于分段化结构重建的2D/3D视频转换方法

为了缓解3D片源的不足,设计了一种分段化结构重建方法为视频2D/3D转换提供深度线索.采用分层提取的方式,将视频基于内容分解为子序列,在每个子序列中建立优化准则选择出处于非退化状态的关键帧,并以此为基础提出了分段化结构重建框架,利用改进的耦合自标定算法重构出每个子序列对应的离散3D结构信息,从而获取视频的深度线索.实验结果表明,该方法通过分段化后的局部优化,不仅使结构化重建能够有效处理多场景下的连续镜头,还加快了转换的效率,能够稳定、高效地获取深度信息,适用于视频2D/3D转换.      

基于下降图像三维地形重建的参数自适应生成

针对基于单应性下降图像着陆区三维地形重建算法中重建参数对重建结果的影响,提出一种参数自适应生成算法计算最优重建参数.首先,根据匹配特征点对应的空间点拟合出地形近似平面,作为系列平行虚拟切分平面的参考平面,从而确定切分平面的法向和基本深度.其次,在地形近似平面两侧,分别计算特征点对对应的空间点到地形拟合平面最大距离,用于估计重建区地形高度差异.最后,根据地形高度差异和相机距地形拟合平面距离,寻找最优切分平面个数.根据这些重建参数即可计算地形重建所需单应矩阵.对比不同重建参数下的重建结果表明该参数设定方法可以达到更优重建效果.      

最大熵磁共振成象理论

由于在实际磁共振成象系统中,只能得到有限的频谱数据,利用传统的ＦＦＴ方法重建磁共振图象,将导致截断的伪影和低的分辨率。本文提出了一种基于ＡＲ模型的最大熵磁共振成象算法,利用ＡＲ模型外推未知频谱数据,替代了ＦＦＴ方法的填零法重建,并利用了ＢＵＲＧ算法中的ＡＲ模型参数计算的有效性,不仅消除了截断伪影、抑制噪声、提高了分辨率,而且使重建时间与ＦＦＴ方法相当,完全适用于临床应用。     

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。     

逆向工程的关键技术及其研究

综述了逆向工程中实物数字化技术、测量数据的预处理、曲面重建技术、重构曲面的评价和检验等关键技术的发展现状和存在的问题,并对今后的发展方向进行了讨论。     

发动机孔探图像三维测量与立体重建的实现

作为一种新兴的可视探测技术，孔探成像分析在现代发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用。研制和开发基于孔探图像的三维测量与立体重建系统对提高故障诊断水平和预测准确度，降低工作中的人力物力投入，节约维护成本都有着重要的现实意义。本文以整体系统的构架为线索，阐述了系统的图像采集，摄像机标定，图像预处理，立体匹配，3D计算以及深度重建等功能模块的研制思路和基本算法，并给出部分研制结果。本系统的开发为基于也探图像的发动机故障监测与诊断系统的奠定了重要的基础。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究

通过在锥齿轮相对应的附件机匣壳体上固定加速度传感器,在发动机试车过程中采集锥齿轮振动信号,识别特征信号,运用时频分析法、低秩稀疏分解算法、稀疏正则算法、谱峭度法分别对锥齿轮故障特征信号进行分析处理,通过比较分析,表明低秩稀疏分解算法能够有效滤除噪声和谐波干扰信号,增强故障特征信号的显著性,识别锥齿轮潜在故障,解决了锥齿轮微弱振动信号难以分离和识别的技术难题,实现了航空发动机锥齿轮故障诊断,保证了锥齿轮工作可靠性和安全性,为航空发动机锥齿轮故障诊断提供了新方法。