基于快速骨架提取的三维目标识别(英文)

针对三维目标识别问题,提出了一种基于快速骨架提取的方法。根据骨架所反映的目标拓扑结构,建立了不同目标局部结构之间的对应关系;而在对应的局部曲线段上,采用基于曲线配准的方法进行匹配;以各个局部匹配的成本之和评估不同目标的相似性.这种方法在目标出现一定程度的视觉变形时仍具有较好的识别效果,同时避免了基于曲线方法的匹配目标的局部,而忽略局部之间相互的空间组织的缺点所造成的误匹配.算例结果表明这种算法对于三维目标有较好的识别效果.     

基于非均匀采样的多模型红外三维目标跟踪

针对红外三维目标跟踪过程中目标姿态变化导致跟踪器失效的问题,提出了一种基于非均匀采样的多模型方法.首先用若干个原型视图表征三维目标,将这些原型视图对应的原型形状作为目标的多模型形状表示,并建立了这些原型形状之间的转移概率矩阵.在粒子滤波框架下,以对数极坐标变换下的原型视图中目标的灰度分布特征作为参考目标模型.通过对形状转移概率采样,实现了样本形状的转移与传播.此方法提高了跟踪器对于姿态变化的鲁棒性,同时具有非均匀采样特性的对数极坐标变换可以抑制图像尺度、旋转造成的畸变,并起到压缩周边的计算量的作用.仿真结果表明,这种算法对三维目标有较好的跟踪效果.     

激光陀螺光电探测器光窗的设计

用平面波计算拍频条纹间距时,因激光器中存在衍射效应,且实际光强分布为高斯型,故给光电探测器光窗尺寸计算带来很大误差(40%),导致系统不能正常工作。为此,以高斯光束为基础,利用光电探测器测得2路信号的相位差,通过数值计算得到2束光拍频条纹间距,由此计算得到理想相位差光电探测器的尺寸。最后,用实验验证了该设计方法的可行性,为RLG光电探测器光窗尺寸的设计提供了一种简单准确的方法。     

超光滑表面的形成与抛光时间之间的关系研究

由于加工超光滑表面的古典法对加工者的经验要求较高,而且不同的加工者对抛光时间长短的控制也有较大的差别,因而下盘时机的准确判断将会对超光滑表面的加工质量产生严重的影响。为此,对所加工的全反射棱镜的超光滑表面抛光不同的时间,并在全反射条件下,根据全反射棱镜背向散射光斑的大小和亮暗的程度来判断所加工超光滑表面加工质量的检测方法,最终给出超光滑表面的抛光质量随抛光时间的变化。在实验结果的基础上得出了抛光质量随抛光时间交替变化的基本规律,并根据加工经验总结出了超光滑表面加工过程中的注意事项和判断下盘时机的基本方法。     

高精度角度加工技术研究

激光陀螺不仅对合光棱镜角度精度有极高的要求,而且对角度和尺寸的一致性有严格的限制。为了加工这种高精度角度光学元件,提出通过手修工装母体复制出成盘加工工装,再复制出光学零件的加工方法,并分析了测角仪的测量精度、面形之间的匹配误差和平行的测量误差所引入的角度加工误差情况,提高了面形加工的平面度,避免了局部不规则现象,控制了温差对面形变化的影响。另外通过降低平行测量的误差以及减小闭合角度之间的叠加误差等具体措施也可以提高光学元件加工效率和角度加工精度。     

一种快速的目标骨架提取算法

提出了一种已知骨架点邻域骨架点的判别准则,首先确定邻域骨架点的大致位置,根据图像离散化的特性在大致位置附近进行骨架点的精确判断,据此可以直接判别初始骨架点邻域的骨架点,以此生成目标的整个骨架结构.同时利用曲线演化与最大圆弦长的方法进行骨架的多尺度控制.算例研究表明:该算法保证了目标骨架的连通性与单像素性,而对骨架的多尺度控制能较好地表示图像中的视觉重要成分,且算法的运算复杂度是骨架点数级的,大大提高了运算速度,为将目标骨架应用于实时目标识别提供了支持.     

Size-dependent exchange bias in single phase Mn_3O_4 nanoparticles

Glassy magnetic behavior and exchange bias phenomena are observed in single phase Mn_3O_4 nanoparticles.Dynamics scaling analysis of the ac susceptibility and the Henkel plot indicate that the observed glassy behavior at low temperature can be understood by taking into account the intrinsic behavior of the individual particles consisting of a ferrimagnetic(FIM) core and a spin-glass surface layer.Field-cooled magnetization hysteresis loops display both horizontal and vertical shifts.Dependence of the exchange bias field(H_E) on the cooling field shows an almost undamped feature up to 70 kOe,indicating the stable exchange bias state in Mn_3O_4.H_E increases as the particle size decreases due to the higher surface/volume ratio.The occurrence of the exchange bias can be attributed to the pinning effect of the frozen spin-glass surface layer upon the FIM core.     

基于快速骨架提取的三维目标识别

针对三维目标识别问题,提出了一种基于快速骨架提取的方法。根据骨架所反映的目标拓扑结构,建立了不同目标局部结构之间的对应关系;而在对应的局部曲线段上,采用基于曲线配准的方法进行匹配;以各个局部匹配的成本之和评估不同目标的相似性.这种方法在目标出现一定程度的视觉变形时仍具有较好的识别效果,同时避免了基于曲线方法的匹配目标的局部,而忽略局部之间相互的空间组织的缺点所造成的误匹配.算例结果表明这种算法对于三维目标有较好的识别效果.     

基于局部小波矩的易混淆三维目标识别

使用多视点特性视图方法进行易混淆三维目标识别时,由于目标具有相似的轮廓,必须辅以局部特征提取以提高识别率.传统的小渡矩仅具有径向区间上的局部性,不具有角度区间上的局部性,因此提取的特征不能较好地分辨易混淆目标.利用信息采样方法,首先获得目标视图的先验信息,将目标视图分为若干个区域,由贝叶斯后验估计,分别计算基于这些区域的后验信息,然后比较其与先验信息的差异,即可获得视图中最具有分辨力的局部区域,计算这个区域上的小波矩,即可获得具有一定角度区间上的局部小波矩.研究表明,与传统的局部特征提取方法相比,这种新算法提取的局部特征具有更好的局部性,可以有效地应用于易混淆三维目标识别.