基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准

为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.     

基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

提出了基于修正的尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。     

基于曲率图的颅骨点云配准方法

为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出一种基于曲率图的颅骨点云配准方法。首先对颅骨点云提取以特征点为中心并且包含其相邻点的三维形状块,将所有点投影到二维平面上;将投影点量化到二维支撑区域的相应单元中,并将其加权曲率编码为曲率分布图来构造特征点的区域曲率图描述符;然后基于区域曲率图描述符匹配具有相似局部形状的点来建立匹配点对,采用奇异值分解方法计算颅骨点云间的刚体变换关系,实现颅骨粗配准;最后通过引入动态迭代系数对迭代最近点(ICP)算法进行改进,使用改进的ICP算法实现颅骨的细配准。实验结果表明,所提粗配准方法是一种有效的初始配准方法。与ICP算法相比,改进的ICP算法在配准精度和收敛速度上分别提高了约11%和37%,配准耗时降低了约34%。为了验证所提方法的普适性,还采用兔子点云模型进行验证,结果显示改进的ICP算法的配准效果优于ICP算法。     

基于压缩感知与尺度不变特征变换的图像配准算法

尺度不变特征变换(SIFT)算法是图像配准中一种用来描述局部特征最稳健,使用最广泛的方法。针对存在关键点特征描述向量维数较高,算法计算复杂的问题,提出了一种基于稀疏随机投影(SRP)与SIFT相结合的图像配准算法,该算法把压缩感知理论的稀疏特征表示概念引入SIFT算法中,即SRP-SIFT,用稀疏特征表示方法对SIFT关键点特征向量进行提取,再使用相应的L1距离度量进行特征向量的匹配。对新算法和相关SIFT算法进行了图像配准实验,实验结果表明,SRP-SIFT算法对包含复杂结构内容的图像配准性能优于传统SIFT算法,配准效率与几种改进的SIFT算法相当,但运算速度比传统SIFT算法和几种改进的SIFT算法有明显提高。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降。提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。     

基于非采样Contourlet变换高分辨率遥感图像配准

为了提高高分辨率遥感图像配准的精确度,将非采样Contourlet变换应用于高分辨率遥感图像配准算法中.首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换.利用非采样Contourlet变换的平移不变性在变换域提取图像的边缘并选择合适的阈值准确地得到图像的边缘特征点.然后利用归一化互相关匹配法和概率支撑法对特征点进行匹配.最后通过三角形局部变换映射甬数实现图像配准.实验结果表明,该方法更能准确地提取高分辨率遥感图像的特征点,大大提高了正确匹配的概率,与基于小波方法的图像配准效果相比有更高的准确性和稳健性.     

基于线性不变矩的特征图象配准算法研究

针对图象差异较大的光学图象与合成孔径雷达图象(SAR)的特点,设计了一种基于特征的图象配准的算法,包括特征提取、匹配、控制点选取、变换系数计算和误差计算等步骤.在特征提取中,对于雷达图象需要进行预处理并采用LOG提取图象轮廓.在匹配算法中,以线性不变矩作为特征量,对现有基于图象轮廓特征的匹配算法进行了改进.采用上海浦东地区的Radarsat-1S2模式图象与LandsatTM-5波段图象作为待配准图象.实验结果表明,该方法可以较好地完成光学图象与SAR图象的配准,有着较高的应用价值.     

基于分层优化策略的颅骨点云配准算法

颅骨配准是颅面复原过程中的重要步骤之一,颅骨配准的精度直接影响着颅面复原结果的好坏。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出一种基于分层优化策略的颅骨点云配准算法,将配准过程分为粗配准和细配准两个过程,分别采用不同的优化策略进行优化。首先基于点的邻域提取几何特征,从而得到由平均曲率、高斯曲率、法向量夹角和主曲率构成的特征向量;进一步通过距离函数计算特征相似性来建立匹配点对,并采用k-means算法剔除误匹配点对;然后使用四元数法计算颅骨点云间的刚体变换关系,实现颅骨粗配准;最后通过引入k-维(k-d)树和加入几何特征约束对迭代最近点(ICP)算法进行改进,使用改进的ICP算法实现颅骨的精确配准。实验结果表明:粗配准过程采用k-means算法剔除误匹配点对的优化策略和细配准过程加入k-d树与几何特征约束的优化策略都是有效的。与ICP算法相比,本文算法的匹配率和配准精度分别提高了约17%和51%,算法耗时减少了约31%。与其他经典配准算法和改进的ICP算法相比,本文算法的配准效率是最优的。为了验证本文算法的普适性,还采用兵马俑碎片数据进行验证,本文算法也取得了较好的效果和最优的性能。...     

基于边缘与SURF算子的SAR与可见光图像配准方法

鉴于SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像的成像机理存在很大差别,使得其同名特征的提取和配准十分困难,但在某些情况下,这两类图像的边缘存在一定的相关性。提出一种基于边缘与SURF(speed-up robust feature)算子的图像配准方法。通过适当预处理增强图像间的共性,采用综合性能比较好的Canny算子提取两幅图像共有的边缘特征,在边缘图像的基础上提取SURF特征;通过比值提纯法进行特征点粗匹配,RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点,计算仿射变换模型从而实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明:该算法的正确匹配率为100%,均方根误差为0.852个像素,配准精度达到亚像素水平。     

一种稳健的特征点配准算法

为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度归一化互相关(Normalized cross correlation,NCC),通过双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样符合法(Random sample consensus,RANSAC)来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确匹配特征点对实现图像的配准。实验表明,该方法能够快速准确地提取两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,两幅图像光照不一致、重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配情形下,仍能有效地实现图像的配准。     

基于特征匹配的快速鲁棒数字稳像

针对手持移动摄像装置拍摄视频序列相邻帧间存在平移、小角度旋转运动,而且易受噪声、光照变化的影响等问题,提出一种基于优化Oriented FAST and rotated BRIEF(ORB)特征匹配的实时鲁棒电子稳像算法。对相邻帧预处理后用Oriented FAST算子检测特征点,再用Rotated BRIEF描述提取的特征点并采用近邻汉明距离匹配特征点对,然后采用级联滤波去除误匹配点对,最后使用迭代最小二乘法(ILSM)拟合模型参量进行运动补偿实现稳像。图像匹配测试和稳像实验结果表明:基于改进的ORB算法的电子稳像方法补偿每一帧的时间均小于0.1 s,定位精度可达亚像素级,能有效补偿帧间平移旋转运动,而且对噪声和光照变化有较强鲁棒性。经稳像处理后,实拍视频质量明显提高,峰值信噪比（PSNR）平均提高了10 db。     

Determination of edge correspondence using color codes for one-shot shape acquisition

A robust method for measuring 3D shapes is proposed, in which only one stripe pattern image is required. To determine edge correspondence, we match color codes instead of edge codes because the former are more stable and immune to the standard deviation of the Gaussian filter in edge detection and width of the color band. The color code is identified by K-means. This method exhibits huge advantages in adaptability and automation over thresholding techniques. The proposed decoding method is compared with two well-known algorithms, dynamic programming and multi-pass dynamic programming. Using ground truth, we evaluate the performance of the methods in measuring three different objects. Quantitative and qualitative comparisons are shown in the experiments, and results affirm that our method is effective and robust.     

杨氏模量实验的改进

杨氏模量测定实验的关键是对钢丝微小伸长量的测量,利用差动电容传感器将微小伸长量变换为电量,研究得出,微小伸长量与电路输出的电压成线性关系,利用模拟实验,测出理论计算与实验数据之间符合的非常好,这种测量方法还可以利用计算机对数据进行处理。     

基于固态功率控制器的器载配电器的BIT设计技术研究[BT)]

航空航天飞行器发展迅速,用电设备数量增多,飞行任务复杂性增大,对飞行器配电系统的智能程度以及可靠性提出更高要求。配电器是配电系统的核心设备,为飞行器所有用电负载设备分配电能,其性能的优劣直接影响到飞行任务的成败,BIT（Built-In Test）技术是一种能够显著改善系统或设备测试性能和诊断能力的重要手段。研究了以固态功率控制器为核心器件的配电系统总体方案,对固态功率控制器的故障模式与测试方法进行了分析,给出了测试点设计和优选方法,通过故障诊断能力计算结果表明BIT设计技术可提高配电系统的可靠性和智能化程度。     

空间光学遥感器控制器机电热一体化设计

根据空间电子设备机电热一体化设计思想,设计了高分辨率空间光学遥感器的控制器,以验证一体化设计的优势和效果。概括了空间电子设备的一体化设计流程。针对空间光学遥感器控制器的研制提出了相应的一体化设计原则。说明了控制器的各电路板和大功率元器件的设计方案。通过热、力学仿真分析和试验手段对设计方案进行了验证。结果表明:控制器元器件的最高壳温在51℃以内,整机的前三阶模态均高于100Hz。设计方案完全满足热控、刚度等设计指标要求。     

An improved FSL-FIRST pipeline for subcortical gray matter segmentation to study abnormal brain anatomy using quantitative susceptibility mapping (QSM)

Accurate and robust segmentation of subcortical gray matter (SGM) nuclei is required in many neuroimaging applications. FMRIB's Integrated Registration and Segmentation Tool (FIRST) is one of the most popular software tools for automated subcortical segmentation based on T₁-weighted (T1w) images. In this work, we demonstrate that FIRST tends to produce inaccurate SGM segmentation results in the case of abnormal brain anatomy, such as present in atrophied brains, due to a poor spatial match of the subcortical structures with the training data in the MNI space as well as due to insufficient contrast of SGM structures on T1w images. Consequently, such deviations from the average brain anatomy may introduce analysis bias in clinical studies, which may not always be obvious and potentially remain unidentified. To improve the segmentation of subcortical nuclei, we propose to use FIRST in combination with a special Hybrid image Contrast (HC) and Non-Linear (nl) registration module (HC-nlFIRST), where the hybrid image contrast is derived from T1w images and magnetic susceptibility maps to create subcortical contrast that is similar to that in the Montreal Neurological Institute (MNI) template. In our approach, a nonlinear registration replaces FIRST's default linear registration, yielding a more accurate alignment of the input data to the MNI template. We evaluated our method on 82 subjects with particularly abnormal brain anatomy, selected from a database of > 2000 clinical cases. Qualitative and quantitative analyses revealed that HC-nlFIRST provides improved segmentation compared to the default FIRST method.     

用电像法求电荷与导体间作用力时应注意的一个问题

本文通过对点电荷与导体球壳间作用力的直接计算，发现用电像法求电荷与导体间作用力时存在的一个问题，若对此作出附加条件，可以得到它们的等效性．     

基于旋转SURF算子的图像配准新方法

针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象,从而造成的旋转,模糊和光照变化适应性较差的不足,提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法。该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度,引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能,保证新的检测算子与原算法较好的结合,同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化。仿真结果表明,该方法不仅保留了算法的速度优势,缩短了配准时间,而且在图像模糊变换,光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升,此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高。     

Two-stage optimization of lens grinding parameters for multi-quality target combining Taguchi method and neural network software

In this paper we present an efficient two-stage method combining the merits of the Taguchi method and neural network software to achieve nonlinear fine optimal lens grinding parameters for both the roughness and the curvature deviation robust over a wide range of lens refraction power. Discrete and rough optimal grinding parameters for roughness and for curvature deviation are first obtained respectively using the Taguchi method with an L₁₈ orthogonal array. Then all the experimental data of the 18 experiments are used as input training data for neural network software to obtain a set of compromised nonlinear accurate optimal parameters for the roughness and the curvature deviation. Results of confirmation experiments using these final parameters show that lens surfaces ground with polishers ranging in curvature from −7:00 to +7.00D are robust in desired quality targets.     

自适应参考图像的可见光与热红外彩色图像融合算法

可见光与红外热图像的彩色图像融合技术是现今国内外高性能夜视技术发展的重要方向之一,该技术有效提高了人们对目标的探测和场景理解能力。目前常用的色彩传递算法多属于基于单幅参考图像的全局色彩传递算法,彩色融合图像的色调受到参考图像的影响较大,在实际应用中难以保证对各类场景的适应性。针对常规YUV空间色彩传递彩色图像融合算法的环境适应性问题,通过对植物、城镇和海天三类典型场景的分类与统计,发现了典型场景在UV通道的均值和标准差具有的较为明显的分类特性,由此提出了一种基于UV通道均值和标准差的自适应参考图像构造方法,使得可见光与热红外彩色图像融合算法具有较常规算法更好的环境适应性,融合图像的色彩具有较好的自然感,且算法处理量较小,对现有实时硬件融合处理算法的运算速度影响不大,是一种环境适应性强的自然感彩色融合处理算法。