基于IACPSO算法的摄像机镜头畸变校正

针对摄像机镜头畸变的非线性问题,提出一种基于改进的混沌变异自适应双粒子群优化(IACPSO)算法的畸变校正方法.IACPSO算法用两个独立的粒子群进行协同优化:种群一采用固定的惯性权重,同时利用立方映射混沌因子对进化过程中出现的停滞粒子进行扰动;种群二采用自适应的惯性权重,以适应度值为依据来动态调整惯性权重的大小,取两个种群进化过程中发现的最优粒子作为全局最优解.为了验证IACPSO算法在镜头畸变校正问题上的性能,将其与多种粒子群优化算法进行对比.仿真实验结果表明,IACPSO算法在求解过程中具有较强的鲁棒性,在低噪声下,其校正性能优于其他粒子群算法.最后,运用两组校正实例进一步验证所提出方法的有效性.     

轴承表面缺陷类型识别算法

针对生产和装配过程中轴承表面缺陷检测传统方法的不足,提出一种新的轴承表面缺陷类型识别算法。首先改进 Canny 算子以提高轮廓识别度,将 Sift 算法应用于缺陷区域提取,对轴承表面缺陷图像和无缺陷图像进行 Sift 图像匹配以定位缺陷区域,运用像素点的异或运算以精确提取缺陷区域。选择部分 Hu 矩值和几何特征值准确描述缺陷区域,将其作为 BP 神经网络算法的输入,从而最终识别出缺陷类型。实验表明,该方法提高了识别率,且具有非接触、速度快、精度高和抗干扰能力强等优点,较好地实现了轴承表面缺陷类型的检测。     

朴素差分进化算法

针对变异算子学习方式的单一性,提出一种朴素变异算子,其基本思想是向优秀的个体靠近,同时远离较差个体,其实现方式是设计一种缩放因子调整策略,如果三个随机个体在某维上比较接近,则缩放因子变小,反之变大.在实验过程中通过平均适应度评价次数、成功运行次数和加速比等指标表明,基于朴素变异算子的差分进化算法能有效提高算法的收敛速度和健壮性.     

铁路编组站动态配流的约束传播和多点构建性搜索的混合算法

为了提高动态配流模型的通用性和稳定性,基于约束程序累积调度和字典序多目标优化,以作业之间实施逻辑和优先级关系、班计划和列车编组计划要求、资源容量限制等为约束,按照配流成功的出发列车优先级总和最大、车辆平均中停时最小和资源利用率最高3个目标的优先级,建立适应于不同解体方式的动态配流字典序多目标累积调度的3层模型.为提高算法效率,设计了约束传播和多点构建性搜索混合的带初始解迭代算法,每层先通过约束传播算法化简模型,再通过带约束传播的多点构建性搜索算法快速求解,以决策出优化的作业排程和配流方案.实验表明,模型扩展性更强、更稳定、更符合现场实际;算法效率高,能够满足现场对计划编制和调整的实施性需求.     

可组合的描述符泄露类型检查

应用程序通过操作系统的系统调用对文件描述符进行操作并管理文件资源。如果应用程序对资源描述符的管理出现错误并发生描述符泄漏,会严重影响系统的可用性。据此,提出了一种检查程序是否会导致描述符泄漏的类型系统,给出了描述符操作方法的语义和类型约束,证明了类型系统的可靠性定理。此外,还初步讨论了该类型系统在并发程序下的扩展。     

1秒采集的三维头像摄影系统

为了实现高精度、快速度、低成本的三维头像建模,提出一个人体头部的三维摄影系统.该系统能够1 s采集用户的三维信息,3 min内建立照片真实感的三维模型.通过配置多目RGB-Depth相机摄影系统,保证1 s内完成对人体头部的全方位数据采集,进而对所得到的点云数据进行数据增强、配准、表面重建和着色,最终生成高逼真的三维头像模型.     

结构动力数值仿真两级并行计算系统开发及应用

根据分布式存储并行计算机的体系结构特点,设计了一个结构动力数值仿真两级并行计算系统.首先通过两级分区为并行计算准备数据,并将数据分布式存储在各节点的局部存储器上;在结构动力分析过程中,通过进一步缩减问题规模和有效地提高通信效率大幅度减少了界面方程求解时间以及系统求解总时间.文中详细阐述了该系统工作原理、并行计算流程和系统实现的相关软件开发工具.最后通过典型数值算例验证了该系统的有效性.     

基于最大后验概率-马尔科夫随机场的二进制体数据优化

许多三维重建算法的结果以二进制体数据的形式给出,然而直接从中抽取等值面会造成阶梯化、锯齿化等走样现象.为此提出基于最大后验概率?马尔科夫随机场的二进制体数据优化方法.假设目标数据是随机变量并具有马尔科夫性,通过计算其最大后验概率推导了通用的优化公式,以及在常用模型下的优化公式;在此基础上,用户可选择不同的先验模型和观察模型来预测数据最有可能的取值,并将其作为优化结果.实验结果表明,文中方法可用于二进制体数据的可视化,光顺,去噪,修复等.     

基于多端元混合光谱模型与Landsat影像的北京不透水层动态研究

中国正在经历快速地城市化过程,及时又准确地掌握城市化过程对我国社会经济发展具有重要的实际意义。以Landsat-TM和ETM+为主要数据源,通过多端元光谱混合分析法(MESMA)提取北京建成区不透水层的时空演变信息。在Ridd的V-I-S(植被—不透水层—土壤)概念模型框架下,基于最小噪音变换(MNF)将TM或ETM+的6个光谱波段转换成MNF空间,并定义4种端元光谱分别代表植被、高反射率地表、低反射率地表和土壤,同时构建北京建成区端元光谱数据库。然后在MATLAB软件包中实现MESMA模型程序,依次提取北京市6个时段的不透水层信息。研究结果表明:MESMA方法能够提高植被、土壤和不透水层提取精度,相对误差分别为14.6%、17.3%和11.9%。研究结论充分说明MESMA方法应用到一个时间序列的中分辨率多光谱遥感影像是非常有效的。MESMA光谱分解方法能高效实现北京城市动态变化和城市扩张的监测。     

西南地区不同山地环境梯度叶面积指数遥感反演

叶面积指数(LAI)遥感估算是植被定量遥感研究的热点之一,监测植被LAI时空变化对于研究陆地生态系统碳循环及全球变化等具有非常重要的意义。在我国西南山区设置10个50km×50km的观测样区作为研究区,其中包括5个森林生态系统样区、3个农田生态系统样区和2个草地生态系统样区。分别获取不同优势植被类型LAI地面实测数据,结合同期获取的遥感数据,考虑地形因素影响,基于偏最小二乘原理分别构建各样区LAI遥感估算模型,并采用交叉验证的方式对模型精度进行评价。结果表明:考虑了海拔、坡度和坡向等地形因子的森林LAI遥感反演模型与未考虑地形变量的模型相比,其验证精度有所提高,R2由0.30~0.75提高至0.50~0.80,RMSE由0.52~0.93m2/m2降低至0.48~0.89m2/m2;所有样区优势植被类型LAI反演模型验证R2在0.40~0.80之间,RMSE在0.22~0.89m2/m2之间。发展的LAI遥感估算方法有助于认知山地植被LAI反演的地形效应问题,可为进一步的山地植被长势监测提供科学依据。