非线性拟合结合交叉参考的迭代虹膜定位方法

首先利用虹膜边缘数据拟合虹膜的初始形状参数 ;然后参考拟合误差的大小舍弃随机噪声与边缘毛刺 ,再进行新的迭代拟合 ,直到拟合平均误差收敛到设定门限以下 ;最后利用标准Hough变换进行小范围精确定位 仿真实验结果表明 :文中提出的算法的性能优于现有文献报道的虹膜定位算法 ,稳定性。

基于定向天线的混合光无线传感网络节点迭代定位方法

针对目前方法对网络节点进行迭代定位时,由于未能利用定向天线算法划分节点信号的接收功率级,导致该方法在进行节点迭代定位时存在定位精度低、节点距离估计误差大、定位效果差的问题,提出基于定向天线的混合光无线传感网络节点迭代定位方法。首先基于定向天线原理划分节点信号的接收功率级,并在网络中确定锚节点;再基于划分的功率级以及锚节点,利用相交度比的迭代算法确定网络的相邻节点,并通过定位单元完成对边界节点的处理;最后通过对节点位置的确定,实现混合光无线传感网络节点的迭代定位。实验结果表明,运用该方法进行节点迭代定位时,定位精度可达90%,在通信距离为20米和100米的情况下,节点距离估计误差分别在5%和10%以内,该方法的定位精度高、节点距离估计误差小、定位效果好。

单幅SAR遥感影像定位的几何分析

在数字高程模型(DEM)支持下的单幅影像迭代定位方法(IPM)是利用单幅遥感影像进行目标定位或修测地图的主要方法.一直以来,SAR影像IPM的几何意义都不甚明了.依据SAR影像距离投影的原理,对SAR影像IPM的计算过程进行了几何分析,提出以地面倾角和起始高程点入射角作为已知量,推导了其近似的收敛条件以及收敛速度计算公式,并分析得到地面倾角和起始高程值是影响SAR影像IPM收敛性和收敛速度的主要因素.最后,分别利用模拟数据和真实数据对几何分析的结论进行了实验验证.实验结果表明,理论分析结论正确合理,有助于深入分析SAR影像上像点与地面点的几何关系.

基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准

提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.

基于迭代观测更新滤波的单站无源定位算法

单站无源定位具有较强的隐蔽性,能够避免多个观测平台之间数据的融合与同步等问题。针对单站无源定位算法性能易受测量误差一致性和初始状态误差等因素影响的问题,文中从线性估计理论出发,提出了一种基于迭代观测更新滤波(IMUF)的单站无源定位算法。首先,将经典的一步离散线性估计器观测更新改写为连续时间上的逐步更新过程,推导了连续逐步状态及其误差矩阵的演化方程,然后进一步离散化得到迭代观测更新方程,并采用Sigma点方法对其中的高斯矩进行近似计算,得到了一种具有类似Kalman滤波运算形式,适用于单站无源定位问题的迭代观测更新滤波算法。仿真试验证明,较之传统算法,该算法能够有效处理非一致性观测误差和大初始状态误差下的性能恶化问题,在滤波收敛性与估计准确性方面更有优势。

基于卷积神经网络的无人机影像与激光点云数据自动化匹配方法

针对无人机影像与激光点云数据异构性过高,无法满足高精度匹配需求的问题,研究基于卷积神经网络的无人机影像与激光点云数据自动化匹配方法。将残差卷积模块应用于卷积神经网络中,利用跳层连接方法连接卷积神经网络的输入层与输出层,通过卷积操作以及池化操作,提取无人机影像与激光点云数据的特征。选取迭代最近点算法,搜寻无人机影像特征点集与激光点云特征点集中的对应点,将对应特征点对的欧氏距离平方和最小,作为匹配的目标函数,选取最小二乘法计算自动化匹配的最优刚体变换参数,实现无人机影像与激光点云数据的自动化匹配。实验结果表明,该方法能够自动化匹配无人机影像与激光点云数据,匹配精度高。

一种基于可视外壳和迭代收缩的生物自发荧光断层成像方法

医学图像处理是医学影像学、图像处理与计算机视觉等相结合的新技术,已经成为医学临床研究和临床实践中的一项强有力工具,特别是在肿瘤疾病方面得到了极其广泛的应用。在众多医学影像成像技术中,获得较大突破的是光学分子影像成像技术。生物自发荧光断层成像是光学分子影像中一种重要的模态,具有高灵敏度和特异性,可以通过探针特异性地标记靶点实现对病灶分布的定位和量化。近年来,世界上不同的研究组织都针对生物自发荧光断层成像进行了研究,其成像理论已初步建立。笔者提出一种新的成像方法,利用多幅二维图像对生物体进行轮廓重建,再利用改进的迭代收缩算法对光源进行重建,同时对小鼠乳腺癌皮下肿瘤进行三维光源重建。

一种适用于长基线水声定位系统的声线修正方法

在水声定位系统中,由于水下沿深度方向存在声速梯度,致使声线发生弯曲.为保证较高的定位精度,必须进行声线修正.提出了一种适用于长基线水声定位系统声线修正的迭代方法,所作的湖上试验研究表明,用此方法进行声线修正效果明显.此方法原则上可适用于其他类型定位系统.

基于RFID的高速公路车辆测速及定位方法

针对现有高速公路管理系统无法对车辆进行实时管理的现状,提出一种对高速公路上车辆进行实时测速及定位的方法。该方法基于射频识别(RFID)技术,通过分析构建移动车辆的定位模型,利用谱估计方法对其多普勒频移进行测量,并针对模型求解中存在的非线性特性,采用牛顿迭代法计算车辆的实时速度及相对坐标以达到测量车速及确定车辆实时位置的目的。仿真实验结果表明,该方法具有运算量小、精度高、实施简单的特点。

一种基于正则化技术的超分辨影像重建方法

超分辨率影像重建已经成为近年来人们广泛研究的热点,利用超分辨率重建技术,可以得到分辨率高于原始影像的重建影像。为此,提出了一个利用多幅具有亚像素位移的低分辨率欠采样影像重建一幅高分辨影像的超分辨率重建方法。该方法利用正则化技术,通过迭代运算解求重建影像的最优解。在迭代过程中,得到的重建影像用于求解下一次迭代的正则化参数,不断的循环迭代,最后求解出重建影像的最优解。对Lena影像进行了处理,并用PSNR影像评价方法对重建影像进行了定量评价。实验结果证明,该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响,当重建比率较大时,仍可得到高质量的高分辨率重建影像。

辅助控制点下快鸟影像定位求解及其精度分析

结合上海地区城市快鸟(QuickBird)高分辨率卫星影像,简述高分辨率影像定位中的通用传感器模型,有理多项式系数模型(RPC).通过在影像上选取均匀分布的50个地面控制点,运用正则化最小二乘迭代法计算得出RPC.然后分2种情况对求解出的PRC改正,即当同时具有原始地面控制点(GCP)和辅助GCP时,应用正则化批处理最小二乘迭代法(BILSR)来改正RPC系数,而当只有辅助GCP时,则使用增量离散卡尔曼滤波方法(IDKF)来改正RPC精度.最后利用40个检测点,设计多种方案的实验并进行分析,以此为基础对BILSR和IDKF法的可行性进行了对比分析,认为辅助控制点的选择应侧重其本身更高的精度而不是单纯从数量上考虑,此外得出城市高分辨率卫星影像几何处理的一些结论.

基于R-D模型的星载SAR影像直接目标定位

针对星载合成孔径雷达对地目标的定位问题,分析了仅利用元数据中的相关参数,根据距离-多普勒模型和地球模型进行对地定位的理论和不同计算方法.系统地提出将现有的基于R-D模型的不同解算方法分为解析和迭代两大类,并对各算法加以介绍和验证,对定位精度作了详尽的比较分析.试验证实了基于R-D模型的两类解算方法的正确性,及其在SAR影像对地目标定位中很好的应用前景.

改进的单目视觉实时定位与测图方法

针对经典单目实时定位与测图(SLAM)采用卡尔曼滤波(EKF)滤波和FAST特征角点所存在的非线性误差和鲁棒性较差的问题,提出了一种改进的单目视觉实时定位与测图方法。该方法采用相机中心的迭代EKF(IEKF)滤波方法,将特征点在当前相机坐标系下表达,并在线性化展开点附近迭代更新,不断逼近最优位置,从而最小化线性化误差;针对特征点跟踪的鲁棒性、高效性及分布不均的问题,选用具有尺度和旋转不变性,且探测和匹配效率更高的ORB特征作为特征角点,并采用一种由探测到筛选阶段的整体网格化处理方法;另外,采用特征点逆深度参数化方法,避免了因深度信息未知而导致的局部地图初始化错误问题,并采用1点随机抽样一致方法(RANSAC)滤波更新方法剔除错误的特征匹配,保证滤波估计的准确与稳定。实验采用外符合精度对算法进行评价,结果表明:新方法具有更强的鲁棒性,绝对定位精度提升至2.24 m,误差轨迹比提升至1.3%,且满足实时性要求,是一种实用性较强的单目视觉实时定位与测图方法。

基于模糊数据库构建的听觉定位方法

针对场景分析方法中因高密度参考点和数据采集带来的离线指纹数据库构建工作量大和在线定位复杂度高的问题,提出了一种基于特征模糊C均值聚类的声音位置指纹数据库构建方法。该方法使用少量位置标定参考点建立的模糊数据库来降低特征匹配的计算量,在使用加权K近邻算法定位的同时,根据定位误差大小采用迭代插值算法矫正定位精度偏低的测试点位置。实验结果表明,该方法相较于传统指纹定位方法在减少了数据库构建开销的同时,显著提高了机器人听觉定位系统的精度和效率。

基于光强迭代的单幅干涉图相位提取方法

提出了一种基于光强迭代的单幅干涉图相位提取方法,实现了对单幅干涉条纹图的高精度相位提取。首先通过对原始干涉图进行预处理得到初始相位;将初始相位引入到干涉条纹图的强度表达式中,利用最小二乘法初步得到背景光和调制光;再将初步估计的背景光和调制光代入最初干涉图的强度表达式中以求解待测相位,比较得到的待测相位和初始相位,若不满足迭代精度要求,则重复上述相位求解过程并实现迭代,若求解的相位与初始相位的均方根差值满足收敛条件,则停止迭代。进行仿真和实验研究,得到的Φ100 mm口径平面元件的测量提取结果与实际相位一致。结果表明,该方法在具有较高检测精度的同时能够有效地保证算法的稳定性。

长基线高精度GNSS相对定位算法

随着云计算和物联网的发展,电子设备对高精度相对位置的需求也日益增加,传统的相对定位算法假设卫星信号到达基准站和移动站是平行的,随着基线长度的增加定位算法会产生较大误差。针对上述问题,根据卫星信号到达基准站和移动站的情况,提出了一种基于三角形的相对定位算法,该方法利用三角形代替传统方法的平行线,利用余弦关系构建单差方程,进一步利用牛顿迭代对方程进行优化求解。仿真结果表明,在长基线的情况下论文所提方法仍可实现高精度定位,克服了传统方法的定位误差大的缺点,在军事和民用领域具有一定的应用价值。

利用三颗导航卫星进行二维定位的解算模型及其仿真解算

给出了用户接收机只收到三颗导航卫星信号时的二维定位解算模型及其解算方法 ,重点介绍了解算方法中接收机概略坐标的求法及利用得到的概略坐标求解接收机位置和钟差 ,并做了仿真解算。从卫星和接收机不同位置的很多次仿真解算结果表明 ,接收机位置和钟差能够极收收敛 ,通常迭代两次就能得到非常好的结果 。

基于MAP-EM的多帧遥感影像超分辨率技术研究

文中把MAP联合求解模型应用到遥感图像序列的超分辨率重建中来,并针对其在边缘保持能力和收敛复杂度方面的局限性,做出如下的改进:运动估计阶段使用SIFT特征算子和光流法相结合提取运动矢量;引入一个二进制掩膜变量,减少模糊边缘效应;迭代重构采用EM算法,使最终结果收敛到一个稳定的最优解。最后的实验结果也表明,针对具有挑战性的低分辨率遥感图像序列的输入,我们的方法可以产生更加清晰和更高分辨率的重建结果。

融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法(FNEA)进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。

无RSM参数的反解RFM求解方法

为实现在无严格传感器模型(RSM)参数的条件下求解反解RFM,提出一种基于正解RFM的反解RFM求解方法。首先通过正解RFM生成虚拟控制格网,建立反解RFM求解流程;然后考虑误差法矩阵病态对求解结果的影响,采用岭参数谱修正迭代与LDLT分解,提升求解的效率和精度;最后以影像立体定位为例,验证了所求解的反解RFM在影像处理中的有效性。实验结果表明:所提方法是对RSM的另一种高精度拟合,在影像立体定位应用中,同正解RFM精度基本相当,且具有更高的立体定位效率,为反解RFM的后续应用提供了良好基础。