一种应用于噪声点分布密集环境下的噪声点识别算法

为了提高DBSCAN及其改进算法在噪声点分布密集环境下的噪声点识别率,通过结合PageRank算法思想及噪声数据分布密集的特点,构造簇间投票映射函数,提出了簇间投票噪声点识别算法-NoiseRank 。实验结果表明,在噪声点分布密集环境下,NoiseRank算法比DBSCAN算法具有更高的噪声点识别率。     

基于点分布模型的3D模型拟合方法

针对传统方法构建的患者病患部位的3D解剖结构模型与测试样本拟合效果较差的问题,提出基于点分布模型的3D模型拟合方法（3DMFB-PDM）. 对训练样本集进行数据处理,使模板样本与目标样本对齐,减小训练样本由于旋转及尺度变化产生的不利影响;在训练样本间建立对应关系,用正态分布表示患者的点分布模型;计算测试样本中的特征点与点分布模型中对应点间的距离,通过引入Mahalanobis距离和转换非线性方程组,使点间距最小.根据最小间距不断调整点分布模型的形状参数,使点分布模型与测试样本拟合.选取30组左侧股骨作为训练样本集实验验证3DMFB-PDM的有效性,结果表明引入附加项后的拟合误差小于未引入附加项的拟合误差. 将 3DMFB-PDM与其他3种方法进行对比,结果显示3DMFB-PDM的拟合误差最小,表明3DMFB-PDM能够有效地将患者病患部位的3D解剖结构模型与测试样本拟合.     

基于双视点立体系统的特征点匹配物体跟踪算法研究

在双视点立体系统中,运动物体跟踪是计算机视觉中一个热门的研究领域.为了精确地获得运动物体的像素点,我们提出了一个新的物体跟踪算法:首先计算运动物体的特征点,然后对其进行匹配,最后连接匹配的特征点并形成轨迹.算法在分辨率为640×480和768×576的视频文件中进行.结果表明:与L-K光流法相比,新算法可以更鲁棒性地检测运动物体并获得更精确的运动轨迹.     

标准偏差的标准偏差有多大相对误差

通过计算 ,验证了标准偏差的标准偏差公式误差很小。在n =3 ,4,5 ,相对误差E =7 9% ,5 0 % ,3 6% ;当n≥ 14 ,E≤ 1%     

基于特征点匹配的图像拼接方法

在对现有图像拼接方法进行研究的基础上,提出一种基于特征点匹配的图像拼接方法。采用对图像质量与光照等因素具有较强鲁棒性以及丰富匹配信息的尺度不变特征变换匹配算法对特征点进行提取和匹配,使用随机抽样一致性去粗算法求得两幅图像间的H矩阵初值,并运用迭代精炼算法求出H矩阵的精确值,利用摄像头预先拍摄好的固定角度的图像来得到转换角度的H矩阵,从而将均具有角度差的两幅图像调整至垂直拍摄的平面,最后根据尺度不变特征变换匹配算法及投影算法将调整后的两幅图像拼接。实验表明,本方法简单易行,可降低具有角度差的两幅图像拼接后的边缘变形,从而改善拼接质量。     

基于推广Bayes方法的软土变形参数的估计和优化

岩土参数具有很大的离散性,故对其进行概率统计分析,并加以估计和优化是非常必要的。以本地区软土的变形参数—压缩模量为例,介绍在获得大样本参数的条件下,进行概率分布拟合的χ2检验法,并以此为先验分布,用推广Bayes法对具体工程小样本进行处理,得到后验分布的参数。计算结果表明,后验分布的参数合理有效,达到了估计和优化的目的。     

基于三维特征点模型的人脸表情识别算法

提出了一种基于三维特征点模型匹配的人脸表情识别算法.首先,以混合树结构建模不同姿态脸部特征组合,实现特征点定位,并建立脸部三维几何特征模型;然后,基于广义普鲁克分析原理对特征点模型进行归一化计算,并建立具有鲁棒性的匹配特征;最后,采用支持向量机实现表情的训练和识别.通过对BU-3DFE数据库中6种脸部表情的测试,表明该算法能够达到很好的识别效果.     

基于多级结构相似度的快速指纹匹配算法

首先对指纹中的每个细节点定义具有很好区分度的子结构,根据这些子结构计算相似度并筛选出可能的参考点对。然后利用它们之间的边角关系等结构信息实施奖惩得分制度,根据事先设定的阈值,得分较高的参考点对被保留进行最终的全局匹配并计算匹配得分,两幅指纹的最终的匹配得分就是这些分数的最大值。实验结果表明,本文提出的匹配算法在性能下降可以忽略的情况下能够大幅度降低匹配时间。     

基于非中心X2伽马模型的杂波仿真研究

随着现代雷达系统的发展,出现了杂波幅度不服从瑞利分布的情况。对数正态和韦布尔分布是在对雷达数据进行拟合的基础上提出来的,但是它们并不能对其物理成因做出解释。非中心χ2伽马分布(NG)能很好地解释雷达杂波的物理成因,本文通过理论分析,建立了归一化杂波模型。同时对NG、对数正态、韦布尔3种分布进行比较,证明NG分布可以用来模拟后两种分布,并对NG分布的产生过程进行了计算机模拟,得到了有价值的仿真结果。     

激光点云中典型地物分割方法

摘　要: 对于激光点云中的典型地物, 传统点云分割算法由于其适用性不同, 且分割阈值较难设置, 易出现过分割或欠分割现象。针对此问题, 通过分析不同算法的原理及适用性, 提出基于区域增长与欧氏聚类相结合的点云分割方法。该方法通过区域增长将激光点云中的典型地物分为树、杆类及建筑类, 再分别对这两大类地物设置不同阈值, 采用欧氏聚类算法将个体单独分割开来。实验结果表明, 本文方法能将树、杆状物、建筑物等典型地物分割开, 同时解决了因阈值设置不合理而出现的过分割或欠分割问题。     

一种基于多重单应引导的特征点匹配算法研究

针对复杂地形低空遥感影像特征匹配难的问题,提出了一种多重单应引导的特征点匹配算法.算法首先提取影像中的SIFT特征点并进行NN粗匹配,再经ransac算法鲁棒估计单应矩阵,并给定视差阈值,由单应矩阵进行引导匹配,直到数目稳定为止,对剩余特征点重复以上匹配过程,直到ransac估计超限为止,最后对单应估计的匹配对进一步由ransac算法鲁棒估计基础矩阵对应的内点,利用LM算法对内点求解最优基础矩阵获得更精确的匹配点.实验证明,采用文章算法进行特征点匹配,可以有效提高匹配点数量和可靠性,为快速生成高分辨率数字地面模型提供一种新的技术途径.     

一种基于置信传播的全局立体匹配算法

针对局部立体匹配算法匹配速度慢、误匹配率高,对遮挡区、无纹理区较敏感等特点,提出了一种基于置信传播的全局立体匹配算法.通过距离变换算法优化消息计算,双边图技术进行消息迭代更新,使用分块更新的多尺度置信传播,在不影响计算精确度的情况下降低了消息更新的时间复杂度.最后通过左右一致性检测实现遮挡检测并进行遮挡填充,对于遮挡剔除之后产生的水平条纹进行了中值滤波处理.实验结果表明,改进的置信传播算法在速度上具有明显的优势,同时也获得了良好的视差图效果.     

一类有色噪声干扰系统的辅助模型多新息辨识方法

针对一种有色噪声干扰系统,把标量新息扩展为向量新息（即多新息）,将最小二乘算法、随机梯度算法分别和辅助模型方法结合,提出了基于辅助模型的多新息最小二乘算法和基于辅助模型的多新息随机梯度算法。与传统最小二乘算法和随机梯度算法相比,所提出的算法可有效提高收敛速度和辨识精度,其中基于辅助模型的多新息随机梯度算法比基于辅助模型的多新息最小二乘算法计算量少、收敛速度快。仿真例子验证了算法的有效性。     

基于混合t聚类的鲁棒非刚体点匹配

针对非刚体形状控制点匹配中存在的对应性和有偏性问题,提出一个基于混合t聚类的鲁棒点匹配模型。该模型结合了混合t分布聚类和薄片样条匹配各自的优点,混合t聚类充分利用t分布的小样本和较大尾迹优势取得局部聚类的鲁棒性,并可方便地引入新的成员分布概率建模局外点,解决全局的鲁棒性;薄片样条能完全分解非刚体映射的仿射和非仿射变换。实验证明,利用确定性退火和EM(期望最大化)迭代技术,对模型中的鲁棒聚类和非刚体点匹配进行联合优化,可以有效解决非刚体点匹配的对应性和有偏性问题;通过在退火过程中应用一个模型选择准则,可以进一步提高匹配的精度,对比结果证实了该模型的鲁棒性。     

一种根据传播环境分类校正传播模型的方法

充分利用从电子地图获取的相关参数,提出了一种根据传播环境分类校正传播模型的方法. 实验与仿真证明,不恰当地校正传播模型可给路径损耗预测带来较大误差,误差均值达30?dB以上. 而根据传播环境分类校正传播模型的方法满足了合理校正传播模型,提高路径损耗预测准确性的目的,较之常用模型及任意选择的校正后模型,使用该方法分类校正的传播模型对路径损耗预测的准确性提高了6～30dB.     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播（BP：Belief Propagation）的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

基于空间透视相关点的摄像机标定方法

摄影测量中,相机标定具有很重要的作用,它是图像识别、3D感知及目标姿态计算的基础.传统的标定算法具有算法简单、线形计算、适应性强的特点,然而由于相机标定模块的复杂性和不确定性,传统标定算法不能很好地体现其优越性.本文根据应用实践,采用空间透视标定模块,将传统的标定算法所需要的标定点和空间透视点对应,得到了较好的标定结果.该标定模块的结构信息可准确地获得标定点的世界坐标值,有效地防止了实际测量中先期标定点的确定所引入的误差.     

基于孔隙介质BISQ模型的震电慢纵波传播特性

目前的Pride震电理论不能准确地预测震电波的耦合特性和频散特性。为了更合理地反应震电耦合波波场的特征,本文基于包含Biot流动和喷射流动两种机制的BISQ模型,结合毛管模型中渗流场和电流场耦合理论,对Pride震电耦合理论进行了修正,进而对震电耦合波的传播特性进行了定量模拟。分析结果表明:特征喷射流长度对震电横波无影响;BISQ模型预测的震电快纵波传播速度比Pride理论预测的传播速度慢,BISQ模型的震电慢纵波衰减更显著,这表明BISQ模型比Pride震电理论更有效地预测了震电耦合波的衰减和频散。随着特征喷射流长度的增大,震电慢纵波的低频极限相速度减小,但不趋于零,这与Pride理论预测的不同。在低频区,BISQ模型预测的震电耦合波电场强度与固相速度之比的模值对特征喷射流长度非常敏感。     

城市居住小区点源噪声空间扩散模拟分析

研究在点源噪声影响下住宅小区部分建筑的噪声空间分布状况.以环境点源噪声为研究对象,基于三维空间模拟的方式,揭示了点源噪声扩散的空间分布特征.结果实现了对住宅楼多个楼层各特征点噪声值直观、全面、整体的把握,为环境噪声评估及环境噪声的分析、防治等提供了科学依据.     

基于高斯噪声的HLSM稳健性多变点检验

提出了一种基于窗口滑动的Hodges-Lehmann检验的方法——Hodges-Lehmann Scan,能够同时估计高斯噪声的时间序列数据中多变点的位置和数量。利用Hodges-Lehmann Scan方法（HLSM）把在全局序列中估计多变点的问题转化成在局部窗口中推断单变点。通过数值模拟表明,对比基于PELT和Binary Segmentation两种经典的方法,所提出的HLSM不仅能够精确估计出变点的数量和位置,并且在同方差与异方差的高斯噪声下,以及有异常值时,显示更好稳健性。最后将提出的HLSM应用于交通数据中,通过实例进一步说明方法的实用性。