远距离多源图像融合系统实时配准设计

为了实现全天候多波段远距离实时图像监控,设计了具有微光、红外和可见光融合的光学前端,对多源图像进行实时配准研究。在平行光轴的基础上,通过计算不同视场图像的成像视差,计算仿射变换需要的参数,采用双线性内插算法弥补红外在成像方面与可见光图像的差别,将红外图像的变换制作成查找表存储在图像处理器DM642中,系统通过硬件查找表可以快速实现不同图像的配准变换,实现同步视频的实时配准与融合。实验表明:该设计能够准确地实现多源图像的实时配准,系统经过图像配准、图像融合和伪彩变换处理后的时间约为24.3 ms,系统探测距离大于3 km。     

基于遗传算法的多车体机器人路径规划方法

带拖车的移动机器人系统是一种复杂的多车体系统,在不同的转弯角度下所需的路径宽度也不同,其路径规划是个难题;在给出带拖车轮式移动机器人稳态和暂态过程运动学方程的基础上,推导得出了多车体移动机器人在最大转弯情况下所需的最大路径宽度,并将之定义为等效尺寸;应用遗传算法,提出了基于等效尺寸的多车体移动机器人的路径规划方法;首先通过等效尺寸的多步障碍扩张,对障碍物的临近区域和狭窄通道进行可行性约束的分析;然后应用遗传算法进行全局的路径规划,将路径的长度和宽度综合在适应度函数之中;在一定程度上,多车体移动机器人的路径规划问题得到解决;文章通过建立三维网格化地图,对障碍物的临近区域和狭窄的瓶颈通道区域进行了可行性约束的描述,遗传算法在较复杂的环境中实现了良好的避障,并得到了相对较短的有效路径。     

动态随机最短路径算法研究

静态最短路径问题已经得到很好解决, 然而现实中的网络大多具有动态性和随机性. 网络弧和节点的状态及耗费不仅具有不确定性且相互关联, 弧和节点的耗费都服从一定的概率分布, 因此把最短路径问题看作是一个动态随机优化问题更具有一般性. 文中分析了网络弧和节点的动态随机特性及其相互关系, 定义了动态随机最短路径; 给出了动态随机最短路径优化数学模型, 提出了一种动态随机最短路径遗传算法; 针对网络的拓扑特性设计了高效合理的遗传算子. 实验结果表明, 文中提出的模型和算法能有效地解决动态随机最短路径问题, 可以运用到交通、通信等网络的网络流随机优化问题中.     

小波图像融合在太赫兹无损检测中的应用

玻璃纤维增强复合材料被广泛应用于航天、航空及其他军民各领域,它在制备和使用过程中通常会出现多个缺陷。太赫兹时域光谱成像技术有望成为玻璃纤维增强复合材料无损检测的有力补充手段。在太赫兹时域光谱成像过程中,可以选取时域或频域波形中的不同参数来进行成像。对于不同的缺陷,能够有效地对其进行检测的参数是不一样的。采用基于小波分解的图像融合方法将多幅不同参数获取的太赫兹反射图像结合起来,得到一幅包含所有缺陷信息的新图像。研究表明,基于小波分解的图像融合方法在太赫兹无损检测中的应用,能够获取单一参数成像无法检测的缺陷信息,为复合材料太赫兹图像后期处理提供了新的技术方法。     

非线性耗散对亚稳态系统量子衰变速率的影响

发展了一种快速傅里叶变换路径积分方法，研究非线性耗散系统的量子衰变速率，得到了Bounce轨道的作用量S_B，即衰变速率的指数因子.在系统与环境存在非线性耦合f(x)=tanh［λ(x-x_b)］的情形下，发现其对衰变速率具有抑制作用.指数因子随温度T的关系不再满足S_B=a［1-b(T/T_c)²］法则；与通常的线性耗散情形相比，跨越温度T_c回升，即系统更早地进入穿透区域. 关键词： 量子衰变 非线性耦合 路径积分 快速傅里叶变换     

基于二代curvelet变换的图像融合研究

曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力.将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现.因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对多聚焦图像进行了实验,采用均方误差、偏差指数和相关系数对融合结果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较,实验结果表明该方法除分解2层时与小波性能相当,取其他分解层数时均获得更好的融合效果.     

基于数学形态学的数字全息再现像融合方法

针对数字全息中不同再现距离获得的携带不同聚焦信息的再现像, 提出了一种基于数学形态学的多聚焦再现像融合方法, 以有效扩展成像景深。首先通过小波-Controulet变换获得源图像的高频和低频分量;然后, 针对数字全息中含散斑噪声的特点, 对高频分量采用基于数学形态学区域能量的方法进行融合, 对低频分量采用加权对比度法进行融合;最后, 将融合系数反变换得到融合图像。通过对算法的有效性分析和实验验证, 将本文提出的方法与不加入数学形态学的融合方法进行了对比研究。结果表明, 基于数学形态学的融合方法能充分抑制散斑噪声的影响, 保留更多细节信息, 有效扩展了成像景深范围达11.5 cm。其中, 对于表面粗糙且信息量较少的骰子, 基于数学形态学方法的空间梯度算子提高了11.8%, 熵值提高了2.7%;对于表面光滑且信息量较多的硬币, 其空间梯度算子提高了13.6%, 熵值提高了2.8%。     

基于无信息变量消除法与岭极限学习机的新型变量选择方法：以CO气体浓度反演为例

变量选择是光谱分析领域一个重要的组成部分。为了克服传统区间选择法的缺点与不足,基于无信息变量消除法和岭极限学习机提出一种新型的变量选择与评价方法。首先,利用无信息变量消除法剔除整个光谱区间中无信息的波长点;其次,为了解决传统建模方法(偏最小二乘法、BP神经网络等)存在的共线性问题,采用岭极限学习机方法建立回归模型;最后,最佳的特征光谱波长点组合利用特征选择路径图和稀疏度-误差折中曲线进行确定。CO气体的浓度反演实验结果表明：(1)利用无信息变量消除法可以有效筛选出最能表征CO气体透过光谱的特征波长点;(2)岭极限学习机方法具有快速建模、避免共线性和高精度等优点(CO气体浓度反演模型的决定系数可达0.995);(3)特征选择路径图和稀疏度-误差折中曲线可以直观地帮助用户寻找出最佳的特征波长点组合。     

变厚度多边形蜂窝结构的超声C扫描检测方法

为了解决变厚度多边形蜂窝结构超声波检测难和检测效率低的问题,采用了灵敏度补偿和多边形扫查路径规划相结合的超声C扫描方法进行检测。在扫查检测过程中,一是根据构件厚度变化进行灵敏度补偿,消除因厚度变化而引起的超声信号衰减对检测结果的影响;二是根据构件几何形状对此类构件进行多边形扫查路径规划,减少探头的空扫描范围,提高检测效率。试验结果表明:该检测方法能准确、高效地检出变厚度多边形蜂窝结构中的缺陷。     

光量子开关

<正>经典信息网络中数据包通过路由器被准确地发送至收信地址。同样,在量子信息网络中,信息在网络节点间的准确传输也需要量子开关(量子路由器)。光子系统是量子通信和量子计算中常用的信息载体,因此光量子开关需要在不破坏光子所携带信息的情况下控制光子的传输路径。最近,以色列雷霍沃特的魏茨曼科学研究所Barak Dayan小组的一项研究有望解决这一问题。他们设计了一个光量子开关,实验原理如图1所示。通过控制耦合于微球光学谐振腔的铷原子量子