光在不同浓度介质中散射传输的偏振特性分析

文中以典型偏振蒙特卡罗模型为基础,引入了一种介质浓度系数的表征方法,设计实现了一个光在不同浓度介质中散射传输的三维仿真系统,分析了引入浓度系数方法的可行性,并讨论了光在不同浓度介质中散射传输的偏振特性影响.仿真实验结果表明,文中方法实现了散射介质浓度的表征.散射介质浓度对斯托克斯矢量各分量强度和偏振度有着直接影响;斯托克斯矢量各分量的强度随散射介质浓度增加呈近似指数衰减;光在散射介质中传输后,偏振度随浓度系数变化总体趋势呈"倒N"型.     

基于智能相机的高速三维表面信息获取

为了大幅度提高三维信息获取速度,提出了一种基于智能相机和激光三角法的高速三维信息获取与表面重建的系统,介绍了该系统的硬件架构和信号处理。实验结果表明,采用数字信号处理器和并行处理方式,该系统获取三维表面信息速度可达5600点/s以上。     

相干光学系统实现Hough变换

本文介绍了在图像处理、模式识别领域中常用的Hough变换（HT），推导出了HT与傅里叶变换之间的关系，通过对光的传播、傅里叶光学及物镜变化的研究，实现了短的、节省的Hough物镜。     

与不变量有关的幺正变换方法和三次量子化宇宙波函数的演化

首先在推广了的量子不变量理论的基础上建立了与不变量有关的立正变换方法,并用此方法研究了三次量子化宇宙波函数的演化,求得了系统的相因子、波函数.并通过构造相干态求得了Wheeler—Dewitt方程的解以及由三次量子化引起的相对量子起伏.     

基于高斯统计模型的场景分类及 约束机制新方法

 针对场景分类问题,提出了一种基于高斯统计模型的方法,无需手动标记特征表示的场景类别信息,通过无监督聚类和高斯模型的参数学习建立场景语义和"基元"信息的概率对应关系,实验结果说明,提出的方法较其他有监督的场景分类方法高效,与复杂层状模型下的分类结果非常近似.同时,初步研究了场景分类对目标分析的约束机制,通过实验证明场景信息能为目标分析提供有效的先验知识,限定不同场景下目标出现的可能性,提高了目标分类的准确性.     

结合光场深度估计和大气散射模型的图像去雾方法

目前大部分基于物理模型的图像去雾算法存在复原图像色彩失真和天空边界区域出现光晕效应的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种将光场深度计算与大气散射模型相结合的图像去雾方法.该方法通过光场极平面图像计算得到场景深度,将场景深度信息计算所得的透射率与暗通道透射率融合得到最终透射率.同时利用场景深度对天空边界进行判定,单独对天空区域进行处理.在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,本文提出的方法在峰值信噪比以及结构相似性上均有提升.同时对去雾之后的图像的色彩保真度以及光晕效应的抑制方面都取得了较好的结果 .     

联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法

针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在三类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合三类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,所提方法不仅能够提高视频行人再识别的识别率,还具有丰富和完整的行人特征表示能力。     

多分类器融合的指纹全局特征协同识别

指纹识别是生物特征识别中的热点,指纹全局特征识别具有明显的优势,但是单一分类器一般不能取得满意的识别效果。本文采用贝叶斯理论分析了常见的积、和、中值以及投票多分类器融合方法,并根据实际的选举情形,对投票法进行了2种改进。然后对3种指纹全局特征协同识别分类器:灰度值、主分量以及方向场分类器进行决策层融合,并采用了一种崭新而高效的协同模式识别方法。对FVC2002指纹库的实验表明:该方法具有较好的分类性能,预处理与特征提取简单、计算复杂度低、识别速度快、对污损指纹具有可靠的识别率、鲁棒性强,而且应用于身份认证中也取得了较好的认证效果。     

基于模糊认知图的机器人高层规划研究

本文采用模糊认知图模拟机器人在复杂环境下的动态行为,来对机器人进行高层规划.基于模糊认知图的机器人高层规划系统不仅在一定程度上克服了基于符号机器人规划存在的不适用于含有许多独立子问题或子系统的大系统及机器人之间的合作与协调机制较难寻找等问题,而且还能有效克服基于进化机器人、基于神经网络机器人进行动态行为规划时算法和实现的高度复杂性、需要大量的训练样本及时间、易产生干扰等问题.实验表明把模糊认知图应用到机器人高层规划系统能较好的解决以上问题,且具有简单、鲁棒等特点.     

反馈调节的局部正则化鲁棒光流估计

提出了一种引入反馈调节机制的新局部鲁棒光流场计算思想.该思想结合局部法和全局法的特点,首先划分整场为有公共边界的子块,定义距离来判断每个点的子块归属,然后在每个子块内进行光流约束和平滑约束正则化的优化计算.将光流约束中的光强残差作为控制参量,衡量光流准确度的峰值信噪比作为输出,经反馈处理,调节控制参量使光流估计准确度趋向最优.实验结果表明,这种新的结合反馈调节机制局部光流场计算法能使光流准确度获得提升.