后处理在数字抠像中的应用与解析

数字抠像是将一幅图像中的前景物体与背景进行分离的问题,它的关键在于Alpha通道的计算.以往通过采样方法求得的Alpha中,由于采用逐点计算的离散化方式,求解出的Alpha通常不连续,并且包含很多噪声,因而需要对Alpha进行后处理,这不仅会增强Alpha在视觉上的平滑性,而且能够进一步提高Alpha的精确度.在目前国际上,有关数字抠像后处理领域已经进行了许多研究,但缺少相关的综述性文献,并且对后处理后的Alpha如何进行定量的评价也仍未系统解决.本文首先将数字抠像中的后处理方法分为2类:与仿射类方法相结合的方式及自平滑方式,其次,对两类方法进行了全面的总结和梳理,并对方法的优缺点进行了分析,对将来研究方向提出了建议,最后,针对后处理后的Alpha结果进行了全面的量化比较,弥补了传统方法基本上仅在视觉层面上进行比较的缺陷.

人工蜂群算法的无人机航路规划与平滑

航路规划是无人机(UAV)作战任务规划系统的关键组成部分,目标是在适当的时间内为UAV计算出最优或次最优的飞行航路.人工蜂群(ABC)算法是一种最新发展的模拟昆虫王国中蜜蜂群体寻找优良蜜源的群体智能优化算法.采用人工蜂群算法完成无人机的平滑航路规划,首先阐述了人工蜂群算法的基本原理,然后将无人机航路规划问题通过建模转换成为一个多维函数优化问题,利用人工蜂群算法的优势,找到多维函数的最优解,最后对优化后的航路进行了平滑,使UAV对规划后的航路可飞.仿真实验结果表明,此方法可有效规划出航路,且所规划的航路可飞.

基于互相关矢量重构的解相干算法研究

针对相干信号源的波达方向角估计问题,提出了一种能有效解相干的互相关矢量Toeplitz算法。该算法利用了阵列接收数据互相关矢量的内在关系实现了相干源的完全解相干,在相干系数等于1的情况下,不损失阵列孔径,不需要通过空间平滑和加权。相对常规的空间平滑类算法,该方法实现简单,运算量小、鲁棒性好、估计精度高。通过仿真试验证明了该方法的有效性。

离焦状态下的模糊掌纹识别

针对掌纹识别时非接触信号采集可能出现的离焦状态会导致掌纹模糊,从而降低识别系统性能的问题,提出了一种基于稳定特征的模糊掌纹识别方法。建立了掌纹的离焦退化数学模型;在分析模糊机理的基础上,使用拉普拉斯平滑变换提取模糊掌纹的低频系数作为稳定特征,利用特征向量之间的欧式距离进行匹配和判别。文中给出了算法的步骤,并通过实验确定了需要选取的低频系数的个数。在建立的SUT-D模糊掌纹库上进行了识别测试,结果表明本文算法的等误率可达17.101 7%,与传统的DCT变换及Eigen Palm,Palm Code等8种典型识别方法比较,等误率最高可降低7.908 4%。这些结果显示本文方法不但能够提升识别效果,而且特征维数较低,改善了模糊掌纹识别系统的性能。

基于SRTM的三维电网走廊高程平滑方法

三维电网走廊是智能数字电网的基础,通过LiDAR(light detection and ranging)系统可以快速获取带状的电网走廊数字高程模型DEM和数字正射影像DOM,但所得的走廊数据宽度有限,不利于电网数据的管理。提出了一种基于全球航天飞机雷达测图计划SRTM(shuttle radar topography mission)背景数据与LiDAR高分辨走廊数据融合构建大范围三维电网走廊地理环境的方法。首先分析了SRTM数据与LiDAR走廊DEM数据融合存在的问题,其次提出了二者融合的处理流程和平滑方法,最后对南方某省电网的高精度LiDAR走廊数据和SRTM背景数据进行融合实验分析。结果表明,走廊高程平滑精度可达1 m以内,平滑处理后的电网走廊数据很好地融入了SRTM数据中。

基于经验模态分解-支持向量机的滑坡位移预测方法研究

滑坡位移时间序列在外因的影响下呈现出单调非平稳的曲线特征,利用经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)将滑坡累计位移分解为周期项和趋势项,建立支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)-布朗单一参数指数平滑(Browns Single Parameter Exponential Smoothing,Browns)模型对滑坡位移进行预测。以三峡库区木鱼包滑坡为例,首先在考虑降雨量和库水位等影响因子的基础上,采用SVR模型对周期项位移进行预测;然后采用Browns模型对趋势项位移进行预测;最后通过时间序列加法模型得到滑坡累计位移预测值,计算得到测试样本的平均绝对误差为13.31mm,均方根误差和判定系数分别为16.6mm和0.83。通过对比分析,结果表明:基于EMD与SVR-Browns模型的滑坡位移预测精度明显优于SVR模型和Browns模型,证明该模型是一种有效的滑坡位移预测方法。

基于卡尔曼滤波和RTS事后平滑的GNSS共视时间比对算法

基于GNSS时间比对是时间同步、授时等的关键,是校正GNSS接收设备时间差、改进其设计和性能的重要措施。针对GNSS信号传播过程中的电离层时延和对流层时延问题,以及地球自转效应对信号和卫星位置解算的影响,将卡尔曼滤波和RTS事后平滑相结合,以提高时间比对精度。算法结果表明:对流层延时、电流曾延时、地球自转效应等链路延时、可提高公示时间比对精度;并且卡尔曼滤波和RTS事后平滑相结合的事后共视算法的精度可以达到2 ns。

应用曲线分群预测的电动汽车充电设施规划方法

针对电动汽车公共充电设施的建设规划问题,以充电设施的建设数量满足电动汽车的充电需求为目标,建立电动汽车充电需求预测模型。采用基于充电电量曲线聚类的分群预测方法,应用霍普金斯统计量评估曲线聚类趋势,结合肘方法(elbow method)来选择合理的聚类数;考察各类典型充电电量曲线趋势和扰动方面的特征并选取适用的预测算法(Holt-Winters指数平滑、ARIMA模型),有效提高了电动汽车充电需求预测的准确性。采用某市15个行政区县的电动汽车充电数据进行实例分析,分析结果表明,利用此模型对电动汽车公用充电设施的充电需求进行预测,准确量化公共充电设施的建设规模,提高了公共充电设施投放的针对性。

基于ADS-B的航空器测高系统误差评估方法

针对基于广播式自动相关监视(ADS-B)数据的航空器高度保持性能监控中测高系统误差准确评估问题,提出了基于核平滑和混合正态分布模型的数据平滑和拟合分析方法。提出了ADS-B信息低分辨率高度数据的核平滑方法,通过比较分析得到了数据平滑的最优窗宽,基于实测数据的分析证明了该方法对于航空器测高系统误差评价的有效性。针对航空器使用的2套独立的测高学设备具有不同的高度保持性能分布特征的问题,提出了基于混合正态分布模型的拟合分析方法,实测结果表明,该方法可以准确拟合航空器测高系统误差的双峰特征。本文所提出的方法已经在中国RVSM航空器高度保持性能的实际分析中使用,分析结果满足国际民航组织的相关要求。

基于模糊控制的风光储发电系统输出功率平滑控制

鉴于太阳日照和风能的间歇性和随机性使光伏发电和风力发电输出功率随日照强度的变化而波动,在分析了光伏发电特性、风力发电特性和飞轮储能特性的基础上,提出一种基于模糊控制的风光储混合发电系统输出功率平滑控制方案。以某典型日为算例,仿真观察和分析风光储混合发电系统的飞轮转速、输出功率及平滑因数,并与无飞轮储能系统、简单飞轮储能系统两种情况进行比较。仿真结果显示,基于模糊控制的风光储混合发电系统输出功率得到平滑控制,平滑因数约6×10-9,几乎可忽略不计。仿真结果表明所提控制方法能有效抑制风光储混合发电系统输出功率的波动。

相关信号DOA估计的超分辨算法及其改进

常见的超分辨算法,如MUSIC算法、Capon算法等,只能对非相关信号到达角进行估计,无法分辨两个相关回波信号。介绍的d-MUSIC算法解决了这个问题,文中给出了这种算法的适用范围和空间谱特性,提出增加泰勒展开阶数的方法来提高算法的测角精度。

带Poisson跳和杠杆效应的资产价格时点波动非参数估计

本文采用时间序列核平滑技术和跳消除方法,对带Poisson跳和杠杆效应的资产格时点波动(Spot Volatility)进行估计。采用随机阵列极限理论,证明了估计量存在杠杆效应时的一致性和渐进正态性,采用门限方法消除资产价格中Poisson跳对时点波动估计的影响,对现有文献中资产价格连续并且无杠杆效应假设下的时点波动估计量进行了实质性改进和推广。本文分析估计量的有限样本偏差并给出了纠偏的方法。蒙特卡洛模拟表明,本文给出的估计量明显优于文献中现有估计量。

网格修补的特征配准方法

目的网格重建和编辑会产生几何特征缺失的模型,填补这些空洞具有重要的意义。为了克服复杂曲面修补中网格融合难以配准的问题,提出了环驱动球坐标结合基于曲率及法向ICP(iterative closest point)迭代配准的网格修补方法。方法首先用户查找合适的源网格面片放入空洞处周围;然后对目标网格空洞环建立B样条曲线,将带修补网格包边界置于B样条曲线上,构架环驱动球坐标,将源网格变形初步配准目标网格空洞周围领域;最后使用Laplacian光顺并基于网格曲率及法向进行ICP迭代配准,使源网格与目标网格光滑拼接融合。结果该方法能够有效修补网格空洞缺失的细节特征,并且拼接处光滑连续。结论环驱动球坐标配准避免了网格变形的包围网格笼子构造,再通过ICP迭代精确配准网格,和以往的网格修补方法相比,该方法能够很好地修补网格空洞处细节特征。