基于无监督学习的多模态可变形配准

针对医学图像配准问题,传统方法提出通过解决优化问题进行配准,但计算成本高、运行时间长。深度学习方法提出使用网络学习配准参数,从而进行配准并在单模态图像上取得高效性能。但在多模态图像配准时,不同模态图像的强度分布未知且复杂,大多已有方法严重依赖标签数据,现有方法不能完全解决此问题。提出一种基于无监督学习的深度多模态可变形图像配准框架。该框架由基于损失映射量的特征学习和基于最大后验概率的变形场学习组成,借助空间转换函数和可微分的互信息损失函数实现无监督训练。在MRI T1、MRI T2以及CT的3D多模态图像配准任务上,将所提方法与现有先进的多模态配准方法进行比较。此外,还在最新的COVID-19的CT数据上展示了所提方法的配准性能。大量结果表明:所提方法与其他方法相比,在配准精度上具有竞争优势,并且大大减少了计算时间。      

Dryden型大气紊流对平流层飞艇能量最优轨迹影响

研究了常值风场作用下平流层飞艇的上升段轨迹优化和大气紊流对最优轨迹的影响问题。首先基于平流层飞艇的受力分析,建立了考虑常值风场、地球自转和飞艇质量变化等诸多因素的三自由度动力学模型,处理参数得到归一化的系统方程;其次采用直接配点法将平流层飞艇的最优轨迹问题转换为非线性规划问题,以最小能量为目标函数,给出非线性规划问题的求解策略,优化得出可行解后对飞艇的最优上升轨迹及相应的加速度项进行了分析,将优化的控制量代入微分方程验证了优化轨迹的准确性;最后加入Dryden型大气紊流的干扰,选取多组大气紊流干扰下的数据进行对比分析,仿真结果表明大气紊流叠加风场均值与飞艇终端位置误差存在一定规律,分析并提出了平流层飞艇抵御大气紊流干扰的策略。     

基于多Agent和拟市场模型的人力资源再分配系统研究

介绍了在电力、电信、航空航天以及家电服务等行业中组织网络化后各项目组存在的过剩任务和过剩人力资源的平衡问题,提出了一个基于拟市场模型的的人力资源再分配系统来实现人力资源的动态负载平衡．并应用Agent技术来实现其结构。在此基础上探讨了其组织方式和运行机制。该系统具有良好的扩张性和开放性,既可以作为企业内部的各个项目组之间的人力资源再分配使用,也可以应用到企业间的各个项目组之间的人力资源的再分配。     

多光谱多镜头CCD相机的光学配准

文章分析了多光谱多镜头CCD相机光学配准的重要性，以及影响多光谱多镜头CCD相机的光学配准的各种技术因素。     

GAP微烟推进剂的燃烧性能影响因素研究

通过配方组分对GAP推进剂燃烧性能影响的分析,确定了影响GAP微烟推进剂燃烧性能的主要因素,并在此基础上研究了推进剂燃烧性能的变化规律,通过选择合适的增塑剂、调整AP和HMX的相对含量及AP粒度级配,可使推进剂基础配方静态燃速在6 MPa下达到10.5～12.0 mm/s,3～10 MPa下静态压强指数可降至0.40以下。     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.     

考虑地球扁率的大椭圆轨道编队飞行优化设计

大椭圆轨道上卫星编队的相对运动特性及其所受摄动力的影响给编队轨道设计者提出了新的挑战.本文总结了大椭圆轨道卫星编队的五种基本形式,利用数值积分法计算了主星轨道倾角、近地点角和平近点角初值对地球扁率作用下基本编队形式相对位置极值点漂移量的影响规律.结合零J2项摄动条件,提出基于主星平近点角初值的J2项编队相对轨道优化设计方法,进而获得瞬时根数描述的编队初始条件.仿真算例表明：优化设计结果可以明显降低大椭圆轨道编队卫星的相对漂移量,与平根数描述的编队初始条件的设计结果相比,相对距离极大值点的漂移量降低约81.8681%,验证了基于主星平近点角初值的大椭圆轨道编队优化设计方法的可行性.     

抗压制干扰的离散相位编码序列设计

压制干扰会淹没目标信号,使其无法被雷达检测,在强干扰下,雷达系统可能直接瘫痪.因此,研究对抗压制干扰的方法具有重要意义.为抑制压制干扰,可采用离散相位编码序列作为发射信号,以最小化发射信号距离旁瓣为准则,固定压制干扰信号经过匹配滤波器的输出水平和离散相位编码作为约束条件,构建优化问题模型;引入交替方向乘子法嵌套拟牛顿法...     

基于频域时域相结合的医学图像配准算法

医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点,对于临床诊断和治疗有重要意义。为解决存在平移变换和旋转变换的两幅刚性医学图像的配准问题,结合图像信号傅里叶变换的平移特性和旋转特性,提出了一种基于频域与时域相结合的医学图像配准算法。该算法将旋转调整和平移调整分而治之,首先以图像信号的幅度谱互相关确定旋转参数,再以图像的时域体素互相关确定平移参数。将该算法用于对核医学图像配准及多模态医学图像配准实验,结果表明该算法是一种速度快、精度高、鲁棒性好的医学图像配准方法。     

微型航天器多目标捕获算法研究

为了实时性捕获混杂在天基背景中的运动目标,采用一种基于有效点的质心提取与消旋配准相结合的比较差分算法.首先对天基背景有效点进行标记并质心提取,根据航天器定位系统提供的参考旋转角度进行适度消旋配准,再平移配准参照帧的有效点质心坐标,根据完全配准时有效点质心坐标相同点最多的原则,得出配准点,配准后比较差分去除相同背景点,提取出目标.仿真结果表明该算法计算量小,虚警率低,适合微型航天器实时多目标捕获的要求.