融合Retinex和离散小波奇异值分解的远距离目标图像清晰化

针对远距离成像系统获取的低照度降质图像增强问题,提出了一种融合Retinex和离散小波奇异值分解的图像清晰化算法。该方法首先利用自适应全尺度Retinex（adaptive full-scale retinex, AFSR）“粗”提取照度分量和反射分量,然后通过离散小波变换将所提取的图像反射分量分解为4个频率子带并估计出低频子带图像的奇异值矩阵,最后应用逆小波变换“精”重建图像。实验结果表明:所提方法处理后的低照度降质图像视觉增强效果较好,在图像对比度、信息熵、平均梯度和边缘密度等客观评价指标方面优于其他经典算法。     

基于误差递减修正法的非球面超精密加工

误差滤波和分离技术是超精密加工中的关键技术之一。采用误差递减法修正加工路径,利用修正的高斯权函数对测量表面进行滤波处理,设计并完成了整个误差递减系统,实现非球面的超精密车削加工,并在很大程度上提高其表面精度(P-V值)。通过实验验证,利用该加工方法,提高了加工效率,可明显地提高非球面的表面精度,最终达到面形精度小于200nm。     

用I(I+1)展开式分析超形变带

用Bohr－MottelsonI（＋1）展开四参数转动谱公式系统分析了A～190、150区的超形变转动带．结果表明：四参数ABCD公式能够相当好地描述上述两个区的超形变带,若干核第二类转动惯量J(2)的理论计算值与实验提取值符合较好;A～190区超形变带的四参数数值关系并不支持Harris公式及ab公式的理论预期值,但相对而言,ab公式的理论预期值与实验提取值更为接近．     

红外与可见光融合图像的质量评价

为了提高融合图像质量评价中评价结果与人眼视觉特性的一致性,分析了现有融合图像质量评价方法,提出了一种基于图像结构信息复数表示的融合图像质量评价方法,通过计算图像亮度分量的梯度,构成了一种表征图像结构信息的梯度复数矩阵,用该矩阵表征图像的结构信息。考虑到复数无法计算互信息等参数,将分块奇异值分解后得到的矩阵作为度量矩阵,采用该矩阵计算了两种融合图像质量评价方法。实验结果表明,该方法提高了评价结果与人眼视觉特性的一致性,对于融合效果较好的金字塔和小波方法给出了3.748 5和3.722 2的评价结果,与人眼视觉特性的一致性优于传统方法。     

用I(I+1)展开式分析超形变带

用Bohr–MottelsonI(+1)展开四参数转动谱公式系统分析了A～190、150区的超形变转动带.结果表明:四参数ABCD公式能够相当好地描述上述两个区的超形变带,若干核第二类转动惯量J⁽²⁾的理论计算值与实验提取值符合较好;A～190区超形变带的四参数数值关系并不支持Harris公式及ab公式的理论预期值,但相对而言,ab公式的理论预期值与实验提取值更为接近.     

KDP光学零件超精密车削加工误差的频谱特性与控制

超精密车削技术适于加工KDP(磷酸二氢钾)等频率转换类型的强光光学零件,但车削表面存在明显的加工纹理,导致抗激光损伤阈值降低。以加工表面误差幅值及其频谱分布为对象,分析了KDP光学零件超精密车削的加工特征和误差形态,采用功率谱密度(PSD)评价方法研究了工艺参数与误差频谱的内在关系,结果表明:不同进给速度及主轴转速将使螺旋形刀痕的间距发生变化,进而影响KDP表面误差的频率成分;切削深度虽然对误差频谱影响很小,但会改变PSD的幅值;当主轴转速高于500 r/min、进给速度小于2 mm/min、切削深度小于2 μm时能够加工出rms值优于20 nm的KDP面形。在此基础上,以典型KDP光学零件加工为例,通过超精密补偿车削方法将低频误差的PSD控制在300 nm2·mm以内,中高频误差的PSD控制到国家点火装置(NIF)标准线以下,满足强光系统的工作要求。     

基于Christopherson迭代的超精密加工流场分析方法

随着特种超精密加工技术的发展,复杂流体被越来越多地用于超精密加工工艺中。超精密加工流场分析具有几何特征复杂、流体本构特性多样、流体边界为自有边界等特点,传统流体数值分析方法难以实现可靠分析。从流体的一般特性出发,将D. G. Christopherson提出的非负二阶偏微分系统的超松弛迭代方法用于超精密加工流场分析,建立了适应性与可靠性兼顾的流场分析方法。以磁流变抛光为例,开展了抛光区域压力场数值计算,结果表明所得压力分布形态正确,且分布从x轴正半轴延伸到负半轴,与郑立功等人的实验测定结果一致。另外,基于Kistler力传感器对磁流变抛光过程的法向压力在0.1~0.3 mm浸深段进行了在位测量,发现计算与实验结果偏差均小于20%。表明了该方法的有效性与准确性。     

强散射过程中基于奇异值分解的光学传输矩阵优化方法

通过测量散射介质的传输矩阵能够控制光在此介质中的传输,但目前没有通过优化传输矩阵(即搜索介质本征传输矩阵)来提高光传输效率的研究.通过测量介质的传输矩阵进行奇异值分解与背景滤波,初步优化了传输矩阵后,提出通过遗传算法再次优化传输矩阵,实现了进一步优化传输矩阵,提高了聚焦效率和信噪比.所提方法为可见光在生物组织中的成像提供了一种新的思路和方法.     

基于压缩感知的一维海面与二维舰船复合后向电磁散射快速算法研究

矩量法作为数值方法中积分方程方法的代表, 具有计算精度高、所用格林函数自动满足辐射条件、无须额外设置边界条件等优点. 但是在舰船目标与海面复合后向电磁散射仿真中, 传统矩量法需针对每个入射角反复求解矩阵方程组, 导致其在处理后向散射问题时计算量大, 耗时长, 仿真效率低下. 为解决上述问题, 本文提出了一种基于压缩感知技术的矩量法的改进算法. 该算法在求解复合后向散射问题时, 首先利用观测矩阵与传统矩量法中的电压矩阵相乘, 得到一组新的低维度的电压矩阵; 其次通过求解新电压矩阵下的矩阵方程组, 获得电流矩阵的观测值; 最后利用恢复算法(本文采用正交匹配追踪算法)重构出所需的原始入射源照射下的电流系数. 通过与传统矩量法的计算结果对比, 表明本文所提算法能够在保证计算精度的前提下, 明显减少计算时间, 提高计算效率.     

基于测量不确定度的视觉惯性自适应融合算法

针对环境复杂的工业现场定位精度低、适应性差、鲁棒性低等问题,提出一种基于测量不确定度的视觉惯性自适应融合算法,分析基于隐函数模型的视觉定位测量不确定度,并依据视觉定位测量不确定度自适应调整卡尔曼滤波模型中的参数,校正视觉观测偏差,增强视觉惯性融合定位算法在不同观测条件下的鲁棒性。利用精密三轴转台及激光跟踪仪T-mac位姿测量系统对所提融合定位算法的定位精度进行实验验证。实验结果表明,相比传统扩展卡尔曼滤波方法,所提方法能满足视觉观测较差条件下的准确定位需求。     

绝对方位问题封闭形式最优估计的快速算法

提出一种快速的绝对方位问题算法,通过最小二乘法构造目标函数,对目标函数中的旋转矩阵和平移向量进行分离,利用矩阵的Fobenius范数、行列式以及伴随矩阵等构造旋转矩阵和平移向量封闭形式的最优估计。这种算法具有较高的计算精度和抗噪声性能,并且避免了目前常用算法中的奇异值分解运算,从而提高了计算速度。数学实验结果表明,在计算精度与抗噪声能力上与目前性能最优的Umeyama算法相当,同时计算速度较之有大幅提升,尤其适用于对实时性要求较高的领域。     

基于SIFT算法及阈值筛选的点云配准技术研究

随着三维测量技术应用领域的逐渐拓宽，点云数据处理技术的需求日益迫切，而多视点点云配准，是其中的基础技术环节。在此针对传统ICP算法鲁棒性差、对迭代初值敏感、计算效率低等缺点，提出一种SIFT算法与阈值筛选相结合的点云配准算法。在参考点云和待配准点云中，通过计算SIFT关键点及各点主曲率，获得初始匹配点集；然后根据相似三角形阈值和法向量夹角阈值，进一步优化点对间的旋转平移关系。实验结果证明，相对于传统算法，改进算法能够以更短的时间来获得准确的配准效果，并且其自动化程度高以及能有效提高点云配准的效率和精度。     

单光子探测三维点云与可见光图像融合处理算法研究

为了提升光电系统对于目标的探测识别能力,实现单光子探测三维点云数据和二维可见光图像的融合处理,提出了单光子探测成像系统的融合处理算法,采用直接线性变换方法并利用同名特征点的选取和间接平差算法解决了融合处理过程中的参数标定问题。通过实验数据进行融合处理算法验证,实现了分辨率1024×768像素单光子探测三维点云和二维可见光图像的像素级融合处理。实验结果表明,提出的融合处理算法能够有效实现三维、二维图像的融合。     

抗JPEG压缩和几何攻击的鲁棒零水印算法

针对数字图像传输时经常面临JPEG压缩和几何攻击,提出一种抗JPEG压缩和几何攻击的鲁棒零水印算法.将原始图像分割成互不重叠的子块,对每个子块进行奇异值分解,对奇异值矩阵进行harr小波变换,通过比较相邻两个子块奇异值矩阵小波低频逼近子带对角线元素的均值大小关系产生零水印序列.数学理论分析表明:通过比较相邻两个子块奇异值矩阵所有奇异值的均值大小关系产生零水印序列,算法实质上没有对原始图像做任何改动,具有非常好的不可见性.实验结果表明,该算法在抵抗JPEG压缩和旋转、尺寸缩放、随机删除行列、偏移行列、打印-扫描几种几何攻击表现出比较强的鲁棒性.     

Sphere-based calibration method for trinocular vision sensor

A new method to calibrate a trinocular vision sensor is proposed and two main tasks are finished in this paper, i.e. to determine the transformation matrix between each two cameras and the trifocal tensor of the trinocular vision sensor. A flexible sphere target with several spherical circles is designed. As the isotropy of a sphere, trifocal tensor of the three cameras can be determined exactly from the feature on the sphere target. Then the fundamental matrix between each two cameras can be obtained. Easily, compatible rotation matrix and translation matrix can be deduced base on the singular value decomposition of the fundamental matrix. In our proposed calibration method, image points are not requested one-to-one correspondence. When image points locates in the same feature are obtained, the transformation matrix between each two cameras with the trifocal tensor of trinocular vision sensor can be determined. Experiment results show that the proposed calibration method can obtain precise results, including measurement and matching results. The root mean square error of distance is 0.026 mm with regard to the view field of about 200×200 mm and the feature matching of three images is strict. As a sphere projection is not concerned with its orientation, the calibration method is robust and with an easy operation. Moreover, our calibration method also provides a new approach to obtain the trifocal tensor.     

光学加工过程中高次非球面的三坐标测量数据处理

三坐标轮廓检测是大口径高次非球面确定性加工过程中的主要面形测量手段。由于原始三坐标数据包含较大的检测误差,无法直接应用于加工过程,本文提出了一组数据处理算法对误差进行全面去除。首先,对获取的检测数据采用基于球心曲面重建的测头半径补偿算法进行测头半径误差补偿,然后对补偿后数据进行坐标系旋转平移误差去除,最后对提取的检测面形残差进行基于KNN的残差噪点过滤。其中,提出的基于球心曲面重建的测头半径补偿算法通过引入一个高精度的测头球心包络面拟合模型,来计算各检测点的测头半径补偿向量,仿真实验证明:算法补偿精度达到RMS<4 nm;提出的基于KNN的残差噪点过滤算法,通过采用插值方法提高样本空间密度和优化噪声度量值的计算,提高了噪点的识别敏感度并实现了噪点的自动化去除。最终根据整个误差清理算法构建了检测点云处理软件,应用实践表明其有效提高了镜面加工过程中检测点云的数据处理精度和效率。     

基于奇异值分解和中位数绝对偏差的拉曼成像数据去噪方法

拉曼成像是一种无损伤、无需标记的光谱成像技术,它可以提供样品的不同组分的分子指纹信息以及空间分布特征,相比其他成像技术有着更重要的应用。但是拉曼散射的截面积小,灵敏度低,加上在很多实验中为了观察某些组分的动态分布而缩短扫描时间,导致最终得到的成像数据被噪声干扰,因此往往需要对信号进行去噪处理。常规的算法一般都是基于一个给定的数学模型对光谱进行处理,容易造成过滤波,使得信号失真;另外,在处理拉曼成像数据时,常规算法往往是对数据进行逐条光谱去噪,从而忽略了多条光谱之间的相互关系,导致最终的拉曼图像仍然受许多噪点干扰。因此,提出了一种基于奇异值分解和中位数绝对偏差的拉曼成像的信号处理方法,用于拉曼成像数据的去噪处理。该方法首先对拉曼成像数据进行奇异值分解,获得一个奇异值矩阵与两个正交矩阵;然后通过中位数绝对偏差法对奇异值矩阵中的各奇异值进行离群值检测,选取前k个被连续标记的离群值作为要保留的奇异值,并将其余的奇异值赋值为零,得到新的奇异值矩阵;最后用新的奇异值矩阵与两个正交矩阵重新求解得到去噪后的拉曼成像数据。实验中,首先验证了中位数绝对偏差法确定前k个奇异值的正确性,其次分别从处理后的图像质量和信号波形两方面对比了该算法与常规算法的去噪效果。结果证明,中位数绝对偏差法可以快速地确定出合理的k值大小,而且,依据该k值处理后的成像数据不仅在成像质量上消除了大量的噪点,使得组分的空间分布特征清晰可见,也在信号波形上较完美地保留了微小谱峰,并恢复光谱信号。该算法不同于常规算法,能同时对整个拉曼成像数据进行处理,并保留光谱之间的统计特征,是一种更加有效的拉曼成像数据的去噪方法。     

一类离散时间广义系统的迭代学习控制

针对一类离散时间广义系统,提出了一种离散迭代学习控制算法.首先,通过非奇异变换将离散时间广义系统分解为正常离散状态方程和代数方程的形式.然后,利用上一次迭代学习获得的前一时刻误差和当前时刻误差来修正上一次的控制量,从而获得下一次迭代学习的新控制量,并对算法的收敛性进行了理论证明,给出了算法收敛的充分条件.研究结果表明,所提算法能够在有限时间区间内实现系统状态对期望状态的完全跟踪.最后,通过仿真算例进一步验证了所提算法的有效性.     

多模调制曲面超精密加工轨迹优化技术

研究了采用单点金刚石超精密车削加工技术(SPDT)加工多模调制曲面过程中的刀具轨迹优化方法,首先,分析了SPDT方法加工多模调制曲面的基本原理;其次,理论分析了平行弦双圆弧插补算法的基本原理,推导了插补误差计算公式。在此基础上,提出采用插补步长伸缩变化方式实现了插补误差的动态控制,并获得了完整的插补计算公式;最后,采用Matlab软件对该插补算法进行了实例仿真分析,并分别与直线插补算法和固定步长双圆弧插补算法进行了对比分析,结果表明,该方法能在保证插补允差的前提下最大程度的减少插补区间数,从而有助于提高加工效率和延长刀具寿命。该方法在调制靶金属模板的制备中获得了广泛应用。