基于Terrasolid软件的激光雷达点云数据处理

随着空间数据应用领域的不断扩展,空间数据的获取和处理成为研究学者的热点问题。20世纪70年代机载雷达测量技术以一种主动式、快速、精确的新型遥感测量方法应运而生,本文主要研究激光扫描数据后处理技术中的滤波分类方法,并通过Terrasolid软件进行点云数据处理,结合具体实例进行粗差剔除,滤波分类等操作。在此过程中,通过设定不同的滤波分类参数进行精度比较,以实现最好的滤波分类效果。     

Reconstructing the microstructure of polyimide–silicalite mixed‐matrix membranes and their particle connectivity using FIB‐SEM tomography

Properties of a composite material made of a continuous matrix and particles often depend on microscopic details, such as contacts between particles. Focusing on processing raw focused‐ion beam scanning electron microscope (FIB‐SEM) tomography data, we reconstructed three mixed‐matrix membrane samples made of 6FDA‐ODA polyimide and silicalite‐1 particles. In the first step of image processing, backscattered electron (BSE) and secondary electron (SE) signals were mixed in a ratio that was expected to obtain a segmented 3D image with a realistic volume fraction of silicalite‐1. Second, after spatial alignment of the stacked FIB‐SEM data, the 3D image was smoothed using adaptive median and anisotropic nonlinear diffusion filters. Third, the image was segmented using the power watershed method coupled with a seeding algorithm based on geodesic reconstruction from the markers. If the resulting volume fraction did not match the target value quantified by chemical analysis of the sample, the BSE and SE signals were mixed in another ratio and the procedure was repeated until the target volume fraction was achieved. Otherwise, the segmented 3D image (replica) was accepted and its microstructure was thoroughly characterized with special attention paid to connectivity of the silicalite phase. In terms of the phase connectivity, Monte Carlo simulations based on the pure‐phase permeability values enabled us to calculate the effective permeability tensor, the main diagonal elements of which were compared with the experimental permeability. In line with the hypothesis proposed in our recent paper (?apek, P. et al. (2014) Comput. Mater. Sci. 89 , 142–156), the results confirmed that the existence of particle clusters was a key microstructural feature determining effective permeability.     

卡尔曼滤波在单目相机运动目标定位中的研究*

单目相机运动目标定位是视觉跟踪的基本任务之一,视觉传感器对目标点位置的获取至关重要。根据单目相机针孔模型,将运动目标图像二维坐标,通过几何关系映射为相机坐标系的三维坐标。标定相机高度和旋转参数,在此基础上求得目标位置坐标。当运动目标被遮挡时,以匀变速运动为模型,根据先前位置信息确定加速度和速度,并对加速度进行自适应更新,建立运动目标状态方程,利用卡尔曼滤波算法预测目标位置。以预估位置代替真实位置,继续估计后续运动状态,在预估位置搜索运动目标,实现运动目标遮挡定位跟踪。实验结果表明,该定位方法具有可行性,当运动目标发生遮挡时,能够完成对目标的定位和跟踪。     

自适应窗口形状的中值滤波

中值滤波去除噪声的同时,难免出现含有线形图像的边缘轮廓信息跟随丢失的情况。为了达到滤除图像噪声最大化,有用信息损失最小化的目的,根据图像边缘特征选择或设计了适当大小和形状的窗口来进行中值滤波等操作。一方面,创新性地提出将Hough变换应用到车轮裂缝CT图像的滤波窗口形状的选择上,针对单一方向轮廓的图像,利用Hough变换检测出裂缝的方向,从而采用与裂缝形状相应的窗口对裂缝进行有针对性滤波,将该方法与传统方法进行了对比实验,并将60层滤波后切片图像堆栈得到了三维图像;另一方面,针对含有多个方向轮廓的图像,为了进一步改善滤波效果,提出根据像素梯度设计斜向滤波器,对多方向的线对进行滤波,数据显示经改进方法滤波后图像的峰值信噪比(PSNR)较传统的中值滤波提高了4~6,结构相似性(SSIM)提高了1%~2%左右,最后用683层荞麦切片CT图堆栈得到三维图像,对比滤波前后图像,可知该方法滤波效果良好。     

弹药筒超声自动检测方法与系统

提出了一种基于弹药筒下母线入射的恒定横波折射角方法,实现对不同规格弹药筒的微细裂纹检测,通过仿真和实验验证检测的可靠性。设计了用于弹药筒等小径筒体的多工位高速超声自动化检测系统,分析检测系统中缺陷信号和干扰信号的特征,提出一种扫描信号滤波报警算法,最终实现了弹药筒上料、检测、分选全过程自动化。结果表明,该系统能检测的最小缺陷深度为0.05 mm,检测速度可达1 200件/h,误判率仅为1％。     

基于可学习EKF的高超声速飞行器航迹估计

临近空间高超声速目标因具有高速、大机动、全球到达的特点,已成为国防安全的一类新型威胁.此类目标具有非惯性的航迹形式、并可进行复杂的策略性机动,给其航迹估计带来了新的挑战.为应对目标的机动特性,提升航迹估计性能,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出了基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计方法.首先,通过分析目标机动特性,建立了参数化的目标机动模型.然后,考虑目标复杂机动特性对航迹估计造成的影响,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出了可学习扩展卡尔曼滤波方法.通过使用已有航迹数据进行训练,所嵌入的两个循环神经网络,可发现目标机动的隐含规律,并对目标复杂机动所引起参数与模型不确定性的进行在线识别与动态补偿.最后,以某临近空间高超声速目标的航迹估计为例,选取典型机动场景,对所提出方法与EKF、AEKF等传统方法进行了对比分析. 分析结果表明,所提出的可学习扩展卡尔曼滤波方法可有效应对目标复杂的机动,具有比EKF、AEKF方法更高的估计精度和更优的估计动态性能.     

密钥共享下跨用户密文数据去重挖掘方法

针对当前密文数据去重挖掘方法存在去重效果较差、特征聚合能力低的问题,提出一种密钥共享下跨用户密文数据去重挖掘方法.结合非线性统计序列分析方法对密钥共享下跨用户密文数据的统计特征进行采样,通过识别不同领域的统计特征进行密文数据的线性编码设计,抽取密钥共享下跨用户密文数据的平均互信息特征量.采用匹配滤波方法实现密钥共享下跨用户密文数据的去重处理.仿真结果表明,采用该方法的去重效果较好,特征聚合能力较强.     

多尺度SE-Xception服装图像分类

应用当前较新颖且分类性能靠前的卷积神经网络Xception作为基础网络结构,尝试采用多尺度的深度可分离卷积来提升模型特征信息的丰富度,在模型中嵌入SE-Net模块增强有用特征通道,减弱无用特征通道. 实验结果表明：提出的多尺度SE-Xception模型在2种噪声程度不同的服装数据集中均取得不错表现;ACS数据集的平均分类准确率为78.34%,分别高于VGG-16、ResNet-50和Xception模型8.52%、4.81%、3.69%;验证了多尺度SE-Xception模型具有更好的特征提取能力,能够提取到更多的服装信息,从而提高服装图像分类效果,一定程度上解决了特征尺度单一、信息丰富度低的问题.     

基于自适应比例修正无迹卡尔曼滤波的目标定位估计算法

针对无线传感器网络中基于接收信号指示强度(RSSI)定位系统在精确性和实时性方面存在的问题,提出了一种基于自适应比例修正无迹卡尔曼滤波(ASUKF) 的定位估计算法。通过分析RSSI 定位模型的特点,将定位问题转化为非线性系统估计问题。该算法在滤波过程中采用比例修正对称采样策略,并利用次优Sage-Husa 估计器实时处理系统噪声的统计特性,对目标位置和信道参数进行同时估计解算。实验及仿真结果表明,与标准UKF 估计算法相比,新算法有效减小了状态估计误差,提高了滤波的稳定性,定位精度更为准确。     

改进型中值滤波在图像处理中的应用

去噪处理是图像处理中较为重要的环节,处理的好坏将直接影响后续工作;介绍了中值滤波的滤波特点,针对标准中值滤波在图像去噪和保护细节上的缺陷,提出了一种改进的中值滤波算法,通过软件仿真,结果表明：该算法在有效地去除脉冲噪声的同时,很好地保护了边缘细节,较标准中值滤波具有更优良的滤波效果。