空间点集卷包裹算法的优化实现

凸包计算是计算几何研究中的基本问题之一 ,在许多领域均有应用。本文对求解空间点集凸包的卷包裹算法的实现问题进行了讨论。提出了 2点优化措施 ,并解决了实现中可能出现的共面点及由此带来的退化问题。

基于快速傅里叶变换的相位解包裹算法

为了能够同时处理含有较强噪声和欠采样区域的包裹相位图,对基于快速傅里叶变换的4种典型相位解包裹算法的速度、准确性及适用范围等相关问题进行了深入的研究,并且通过计算机模拟分析了该类算法中的4种经典算法的抗噪能力和处理含有欠采样情况的能力。结果表明,对于含有强噪声的数据,基于四次快速傅里叶变换算法的效果最好,基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最差;对于含有欠采样的数据,基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最好,基于四次快速傅里叶变换算法次之;对同时含有噪声和欠采样区域的实验数据,基于四次快速傅里叶变换的相位解包裹算法精度最高。

像面数字全息显微中的相位解包裹算法研究

为了快速准确地恢复出由像面数字全息显微术(IPDHM)得到的被测样品准确的相位分布,采用理论分析和实验验证相结合的方法,对5种相位解包裹算法的速度、准确性及适用范围等相关问题进行了研究。结果表明:对由IPDHM得到的含有欠采样区域的包裹相位图进行相位展开时,基于横向剪切的最小二乘法效果最好、速度最快;利用枝切法和质量导向图法处理的结果存在"拉线"和未展开区域,造成严重的解包裹错误;利用基于离散余弦变换(DCT)的最小二乘法和预条件共轭梯度法会使欠采样区域的误差进行传递,使得解包裹相位产生较大误差。因此,基于横向剪切干涉的最小二乘法是目前IPDHM中的最优相位解包裹算法。

运用泽尼特多项式的相位去包裹算法

提出了一种新的相位去包裹算法，主要针对光学光滑表面以及由于少数低调制度点、散斑点、噪声或灰尘（以下简称误差点）引起的去包裹失败的情形。该算法运用泽尼特（Ｚｅｒｎｉｋｅ）多项式对误差点区域进行拟合，通过一定阈值的设置，将误差点清除并予以拟合，具有计算快速的特点。

基于一维快速傅里叶变换的相位去包裹算法

提出了一种新的相位去包裹算法，主要针对那些条纹数少，条纹质量相对较好，仅仅是由于少数低调制度点、散斑点、噪声或灰尘引起的去包裹失败的情形。该算法基于一维ＦＦＴ（快速傅里叶变换），简单且易于实现。

基于GPU的数字全息快速解包裹算法

在数字全息的再现过程中,需要对大量相位包裹图像进行解包裹处理,因此加快解包裹算法的运行速度是实现数字全息实时成像应用的关键。研究了基于GPU的快速相位解包裹算法。将无权最小二乘解包裹算法的主要计算过程转移到GPU中并行运算,并记录解包裹程序所需的时间。研究结果表明,与CPU独立运算相比,基于GPU的最小二乘解包裹算法运行速度得到了显著地提高,对于尺寸为512pixels×512pixels的包裹相位图,解包裹速度提高了10倍。

区域判别路径相关解包裹算法

在条纹投影三维重构系统中,需要对得到的初始相位进行解包裹才能得到真实的三维图像。路径相关算法是一类十分重要的相位解包裹算法,可以精确无误地还原物体表面的形状和结构,但现有的路径相关算法受相位图噪声的限制,容易在图像质量差或者梯度大处出现奇点,无法找到相应的还原路径。为此,提出一种能够解出精确相位,并且可以忽略噪声点和补偿断层的新型算法。通过理论分析给出实物图和包裹相位图,然后应用本方法还原出物体的真实相位信息,最后用相位再包裹法作为算法精确度的评估标准,验证本方法的可行性和优越性。

改进的包裹圆算法提取建筑立面轮廓

针对包裹圆算法仅对密度均匀的点云有较好的适应性,当点的密度分布不均匀或点的密度未知时,包裹圆算法难以确定包裹圆半径及其内部点个数的阈值等问题,本文提出了改进的包裹圆算法,以方位角为基准将包裹圆划分为若干区域,以每个区域内是否都存在点为条件,判断各个点是否为边界点。经建筑物立面点云边缘点提取实验研究表明:改进算法提取边缘点效果好于包裹圆算法;当点云规模较大时,处理速度优于包裹圆算法,且提取三维点云时能更好地保留其三维特征。

干涉图去包裹位相的二次校正

相位去包裹是移相干涉技术中关键的组成部分。一些去包裹算法在处理具有较多无效成像点的干涉图时,会在处理结果中引入较大的算法误差。提出了通过对去包裹位相进行二次校正的方法,实现去包裹位相算法误差的有效消除。文中通过基于DCT变换的最小二乘去包裹算法为例进行了说明,并通过一光学平晶表面的处理结果对方法进行了验证。

基于Zernike多项式的自适应包裹卡尔曼相位解缠

为了在噪声干扰下准确提取干涉图中的相位信息,提出了一种基于Zernike多项式拟合的自适应包裹卡尔曼滤波相位解缠算法。该方法将相位图建模为Zernike多项式的线性拟合,采用相位图二次差分加权策略的包裹卡尔曼滤波器准确计算拟合系数,利用预测值和量测值的新息自适应地调整量测噪声协方差矩阵且无需根据干涉图设置不同的观测噪声。实验仿真和实测结果表明,所提方法能够有效地处理干涉条纹中的噪声,并能准确地恢复出相位信息,对于受噪声干扰的干涉图的相位解缠性能优于最小二乘算法和Kalman算法,具有鲁棒性好、无需预滤波和人工干预的优点。

小波消噪在三维测量轮廓术中的应用

在测量轮廓术中 ,噪声的影响会给测量得到的光强数据带来误差 ,通过带有误差的光强数据恢复出来的物体轮廓数据也有误差 ,而且 ,较高的噪声会让轮廓术中的相位解包裹算法失效 .文中提出先利用小波进行前期处理 ,消除去噪声 ,再进行恢复其轮廓 .计算机模拟结果表明 ,和传统的频域滤波相比 ,应用小波消噪的方法可以使相位误差大为减小 。

基于相对调制度的非方形干涉图处理方法

以相对调制度作为判据 ,划分干涉图中的有效点和无效点 ,并据此进行加权 ,采用加权最小二乘算法进行去包裹处理。采用这种方法可以有效减小包裹位相中坏点或无信息点对有效点去包裹位相的影响。以移相式干涉仪为例 ,给出了相对调制度的计算方法 ,简述了加权最小二乘去包裹算法的原理 ,并通过光学盘片的处理结果验证方法的正确性。

基于机载LiDAR数据的建筑物屋顶边界提取

针对机载Li DAR点云数据提出了一种建筑物屋顶边界提取方法。首先,将建筑物屋顶激光点云投影至XOY平面上,对屋顶点云构建网孔,初步提取建筑物边缘点云并去除部分孤立点;然后,采用改进的带距离控制的卷包裹算法对角点进行提取,根据相邻房屋边缘点一侧不存在激光点的性质,对边缘点云进行二次提取;最后,对房屋边线上的点云采用最小二乘直线拟合方法分别拟合屋顶各边线,并对拟合后的边线进行规则化及扩展,还原建筑物边界线。相比于基于不规则三角网模型的边缘提取方法,采用本文算法获得了更多边缘点,并且避免了凸包性缺陷导致对建筑物边缘提取造成的关键边缘点遗漏问题,对各种形状建筑物均有较强适应性,且运行效率更高。

基于FPGA的位相测量轮廓术设计与实现

在介绍位相测量轮廓术原理的基础上,提出了基于FPGA的位相测量轮廓术的设计方法;由LCD投影仪、CCD摄像头、FPGA开发板(DE2)等组成硬件装置,研究PMP系统定标的数学模型,提出了直接定标的方法,得出高度和相位之间的映射关系,并且研究了相位展开算法和光栅图像的投影、采集及预处理方法,最后对三维物体的重建方法进行了讨论;该系统实现了同时控制投影和采集光栅图像,具有系统标定、图像处理和分析等多种功能。

数字相移技术用于不连续复杂物体的三维面形测量

提出了一种检测不连续复杂三维物体面形的技术,即数字相移技术结合查找表双频解包裹算法,用于不连续复杂物体的面形测量。首先介绍了数字相移技术和查找表双频解包裹算法的基本原理,然后通过实验实现了对不连续复杂物体的三维面形测量。结果验证了所提出的测量方案的有效性。

一种从机载LiDAR点云获取建筑物外部轮廓的方法

利用点云的滤波、带距离控制的卷包裹算法以及复杂多边形的简化等一系列的算法对测区的机载LiDAR数据进行运算和处理,最终得到描述建筑物在不同高度时的外部轮廓多边形,为基于影像和辅助数据相结合的遥感影像阴影区域提取方法提供有效的辅助数据源。

基于自适应广义回归神经网络的链路质量评估

为选择合适的链路质量参数,进一步提高链路质量评估的性能和泛化能力、降低时间复杂度,确定链路质量参数的备选集M CS={μ,r,σ2},其中μ={μlqi,μrssi,μsnr},r={r lqi,r rssi,r snr},σ2={σ2 lqi,σ2 rssi,σ2 snr};提出包裹式链路质量参数选取算法,采用自适应广义回归神经网络(adaptive general regression neural network,AGRNN)评价各备选子集的重要性,选择链路质量参数;借助广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)在分类以及时间上的优势,提出基于AGRNN的链路质量评估模型,该模型为每个链路质量参数分配不同的光滑因子,采用误差反向传播的思想对其进行自适应修正;采用准确率、召回率、泛化误差和计算时间评价链路质量评估模型.室内、公园和公路场景下的实验表明:与基于多项式法、随机森林、支持向量分类器的链路质量评估模型相比,基于AGRNN的链路质量评估模型具有更优的评估性能和更好的泛化能力以及更低的时间复杂度.

对基于图像分割与合并的相位展开算法的改进

为了提高基于图像分割与合并的相位展开算法的精度,对已有的一种算法进行多方面改进,采取区域不等分措施,使得区域信息完整、准确再现;针对不同区域的噪声及欠采样情况,分别采取不同的相位展开算法;对分块合并时重叠区域进行加权叠加处理。利用仿真和实测数据对算法进行了验证,结果表明,改进算法能更准确、快速地恢复出被测物体的相位信息。改进后的算法不但适合于超大规模图像的相位展开,也适合于部分区域条纹过密的包裹相位图的展开。

相位图去包裹方法及其进展

近年来付立叶变换法和相移法在辅助光学测量中得到了广泛的应用,但处理后的相位图一般包裹在[-π,π)间,要获得正确的物理变化信息,需要对原始相位图进行去包裹运算。相位去包裹算法主要有传统算法、分割线算法、最小二乘算法、细胞自动机算法、付立叶变换算法、质量导向图算法等。本文较详细地阐述了几种相位去包裹算法的数学模型和基本原理及其最新进展,分析了各自的优缺点及其适用范围。

MEMS三维静动态测试系统

采用集成频闪成像、计算机微视觉和显微干涉技术,研制了微机电系统(MEMS)三维静动态测试系统。系统可进行MEMS面内刚体运动、表面形貌、垂向变形和离面运动的测量。对于面内运动测量,提出了基于立方样条插值的亚像素步长相关模板匹配算法,从MEMS视觉图中提取面内位移,匹配精度为0.02 pixels。对于离面运动测量,采用Hariharan 5步相移干涉(PSI)算法和去包裹算法,离面运动测量分辨率可达1 nm。通过对Si微压力传感器膜和Si微陀螺仪的静动态测试,验证了系统的适用性和可靠性。