用于多通道单分子定位的高精度图像配准方法

单分子定位技术可以绕过光学系统的衍射限制,在生物样品的单粒子追踪和超分辨显微成像中得到了广泛应用.多通道单分子定位采用多个成像通道,可以实现对不同目标的同时追踪或多色超分辨成像,也可以提升单粒子追踪的轴向深度或实现更高的定位精度和密度.但各通道图像间的差异会影响协同定位或定量分析,因此图像配准是其图像数据预处理的关键环节;且由于单分子定位精度高,其对多通道图像配准精度的要求也很高.现有技术一般采用基于控制点的配准方法,且多采用复杂而精密的方式来获取基准物网格图像用于定位得到控制点对,以实现高精度图像配准,对样品或实验设备要求高,难以直接推广.为此,本文基于局部非线性变换和误匹配点剔除,发展了一种可以直接采用随机分布荧光珠样品作为基准物的高精度图像配准方法,通过在特征匹配和变换模型参数估计的过程中对控制点进行监测和迭代筛选,以剔除因单分子定位不准确或精度差而导致未精确匹配的控制点对,从而消除以随机分布荧光珠样品作为基准物时对于控制点准确获取和精确匹配所带来的不良影响,同时采用基于局部加权平均的二阶多项式拟合进行变换模型参数估计,以更好地适用于不同通道间存在局部非线性形变的情形.结果表明,采用该方法只需要3次迭代,就可以将未准确定位和精确匹配的控制点对找到并剔除,从而实现更准确的变换模型参数估计,将配准精度提高一个数量级,在图像局部非线性形变情况严重的正交像散双通道单分子定位成像系统中实现了约6 nm的配准精度.

配网继电保护定值失配点校核系统优化研究

为提升配网继电保护定值失配点校核精度、提高失配点校核效果,研究设计基于保护重要度的配网继电保护定值失配点校核系统。提取继电保护相关信息,通过EMS一体化装置下发校核指令,故障计算模块按照校核指令,确定故障范围,在数据管理模块内存储继电保护相关信息与故障信息等;校核模块通过调取存储的信息,计算故障范围内失配点保护重要度,结合校核规则,生成校核报告,整定计算模块依据校核报告,生成失配点保护定值单,下发至系统维护模块,实现失配点校核。实验结果表明,该系统可有效实现失配点校核,继电保护定值失配点校核精度最高可达98.3%,具备较优的校核效果。

基于多点频调制的反利用波形设计和优化处理

常规的雷达线性调频及编码波形易被无源非合作雷达利用,目前的雷达波形设计中均未考虑到波形被利用的问题。针对该问题,提出一种基于多点频调制的反利用波形。波形设计上,利用minimax方法设计出匹配滤波后具有多假目标的特殊频率编码波形,再对该波形进行多点频调制破坏匹配滤波的副瓣性能。在进行波形处理时,根据波形的先验知识,首先通过预先设计的陷波器进行去多点频调制,然后通过多约束条件下的凸优化方法进行失配滤波器设计,再采用设计的失配滤波器系数进行失配滤波,消除假目标的影响,降低副瓣水平,获得良好的探测指标。通过仿真分析了该波形在匹配滤波时副瓣水平高,存在多个假目标可混淆真目标的距离信息的特性,难以被无源非合作雷达利用,而优化处理可获得良好探测性能。

基于FDR和时频脉冲转换的长电缆缺陷极性识别研究

为解决采用频域反射技术进行长电缆缺陷检测时,其结果易受低频段数据缺失占比的影响,而难以判断电缆缺陷极性的问题,该文提出一种基于频域反射技术的电缆阻抗失配点时频脉冲转换算法以实现缺陷的定位和极性判别。首先,采用2阶Nuttall自卷积窗的快速傅里叶计算方法对不同类型的电缆阻抗失配点进行定位。其次,提出电缆阻抗失配点时频脉冲转换算法,利用高斯窄带包络信号良好的频段调节能力和时频特性,详细阐述了时频脉冲的参数设计和极性判断方法。之后,运用仿真,对不同类型的阻抗失配点进行时频脉冲转换,验证了该算法的有效性。最后,采用该算法对实验室含接头长1500m的10k V XLPE电缆进行实验验证。仿真和实验结果表明:时频脉冲转换算法可以有效地定位长电缆阻抗失配点并且实现不同类型阻抗失配点的极性识别;同时,不同长度电缆阻抗失配点的时频脉冲转换结果不受低频段数据缺失占比的影响,有效提高了长电缆阻抗失配点的极性识别率。

模块化串联分布式光伏低压直流并网的效率优化控制策略

为解决分布式光伏在局部阴影下输出功率下降的缺点,提出一种改进型模块化串联分布式光伏低压直流并网系统效率优化策略。重点分析基于分布式最大功率跟踪串联输出光伏系统的输出特性,表明系统在一定电压范围内都能输出最大功率,然后通过理论分析对比电压在指定范围内波动和电压均衡两种情况下的系统传输效率。最后在Matlab/Simulink环境中搭建系统级仿真模型,结果表明提出的效率优化控制策略能够在不增加系统硬件成本的基础上有效减少传输功率损耗,增加系统的发电效率。

高精度模数转换器通道之间的时间误差校准算法研究

为避免模数转换器数字输出信号出现明显的滞后现象,实现对信号传输误差的有效弥补,提出了高精度模数转换器通道之间的时间误差校准算法。基于增益误差、失配误差、采样误差等3个指标,分析高精度模数转换器通道之间的主要时间误差参量。根据过零点数量,求解增益失配系数,确定动态校准指标数值,进而完成对时间误差参量的实时校准。对比实验结果表明,与TIADC时间误差校准算法相比,高精度模数转换器通道之间的时间误差校准算法能够实现对信号传输误差的有效补偿。

景象匹配/惯性组合导航精确修正算法

为了能使景象匹配辅助导航系统在工作时实现对惯导的最优修正,在景象匹配辅助导航系统对惯导修正过程中,引入了卡尔曼滤波技术,并设计了相应的景象匹配/惯性组合导航算法。但在景象匹配过程中会不可避免的会出现匹配错误、匹配精度不够等问题,为此,基于景象匹配过程中载体机动性能规律,提出了飞行航迹近似为直线的误匹配点剔除方法。利用Visual C++编写完成了景象匹配辅助/惯性组合导航仿真演示系统,对所提出的方法进行了仿真实验。多次实验证明提出的方法能够起到很好的匹配修正效果,具有重要的实际应用价值。

景像匹配误匹配点的剔除算法

景像匹配过程的复杂性不可避免地会产生误匹配点 .基于巡航导弹机动性能的规律 ,巡航导弹飞越一个匹配区得到的各个匹配点的拟合曲线具有一定的变化规律 .据此 ,提出了景像匹配误匹配点剔除的 3种算法 :(1)基于匹配点拟合曲线曲率较小的算法 ;(2 )基于匹配点拟合曲线为直线的算法 ;(3)利用惯性导航短时间测量距离的精确性剔除误匹配点的方法 .采用试飞试验数据对这 3种算法进行仿真验证的结果表明 ,这 3种算法在相应条件下 ,均能有效地剔除误匹配点 ,并能满足景像匹配实时性的要求 .

基于区域重叠核加权Hu矩的SIFT误匹配点剔除算法

针对尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法在特征点匹配时容易出现误匹配现象,提出了一种基于区域重叠核加权Hu矩的SIFT误匹配点剔除算法。该算法首先通过对SIFT描述子区域内的重叠4邻域计算Hu矩,生成能够描述纹理特征与轮廓特征的种子点描述子;其次,根据描述子的区域特点利用核函数对种子点描述子进行加权,生成63维区域重叠核加权Hu矩描述子;最后用巴氏(Bhattacharyya)系数计算归一化后描述子的相似度,并剔除相似度较小的匹配点。将该算法与其他3种算法进行对比,实验结果表明,该算法的鲁棒性最强,实时性较高,综合性能最优。

采用结构相似度和几何约束原理的影像误匹配剔除算法

针对影像匹配中存在误匹配点问题,提出了一种结构相似度(SSIM)理论的影像误匹配剔除算法,从亮度、对比度、结构三个方面建模得到一个相似性度量作为影像误匹配点剔除准则。该算法首先对匹配点邻域窗口计算其结构相似度,剔除结构相似度小于阈值的匹配点,然后对利用结构相似度理论难于剔除的误匹配点,再根据匹配点在影像空间几何分布特征来进一步进行剔除。通过与现有的基于RANSAC影像误匹配点剔除算法和基于灰度相关影像误匹配点剔除算法进行比较实验,结果表明本文算法能取得较好的误匹配点剔除效果,其综合性能优于其他两种误匹配点剔除算法,且时效性也较RANSAC算法好。

一种区间限定预检测的误配点剔除算法

在图像拼接中,误配点剔除是关键的一步.为了提高误匹配点的剔除效率,提出了一种快速的误配点剔除算法.算法针对图像序列特点,在随机抽样一致算法的基础上,首先对匹配点进行排序,采用分段随机法选点以及建立变换矩阵;其次运用区间限定的预检测模型,对通过检测的变换矩阵进行全局检验得到内点集;最后使用最小二乘法修正变换矩阵.与传统算法相比,该算法具有更低的时间复杂度、更高的计算精度和更好的稳定性,在数据质量较差情况下效果更加明显.

视觉导航特征点匹配及误匹配剔除算法

飞行器视觉导航中图像的复杂性对特征点匹配提出了很高的要求。根据图像HSV色彩空间各分量固有的稳定性提出了一种新的特征点不变向量生成方法,以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征点的相似度量将该算法提取的特征应用于图像特征点匹配;为了降低特征点描述向量的维数,提高匹配的实时性,采用了主成分分析(PCA)方法。针对误匹配问题,提出了一种利用惯性导航系统的输出信息进行误匹配特征点检测的方法。最后,通过实验证明,所提出的色彩匹配方法可以提高匹配的准确率,并且通过将PCA方法与上述方法结合不仅可以保持匹配的准确性还能降低计算的复杂度;所提出的误匹配检测方法可以较好的剔除误匹配点并能满足实时性的要求,这为视觉导航提供了一种可靠性更高的特征点匹配方法。

基于改进AKAZE的特征匹配算法及应用

徽派建筑群的代表性构件样本量大,且由于相同类型构件外观造型相似,仅花纹图案有所区别,所以导致难以判断所采集图像的归属。提出了G-AKAZE方法用于特征匹配,有效提升了匹配速度和精确度,并将其用于徽派建筑图像数据的匹配。首先非线性方法构造尺度空间,并用快速显示扩散数学框架FED来快速求解偏微分方程,再用Hessian矩阵进行特征点检测,根据特征点获取主方向并旋转图像,通过采样网格的像素完成尺度自适应,最后将图像网格化,去除误判点完成特征匹配。此方法能快速且准确地对目标图像进行特征匹配,实验使用前期采集的徽派建筑图像数据,在匹配速度和匹配对数两方面的表现优于同类特征匹配方法。

失配点啮合齿面的安装误差敏感特性

研究了失配点接触齿面在安装误差作用下的啮合特性，导出了误差向量与名义计算点微分标形的关系以及安装误差对齿面接触特性的影响系数．证明了失配点啮合齿面的误差补偿特性．文中提出的误差分析理论可用来优化公差组合，在不提高加工精度的前提下大大改善齿轮副的啮合质量．

无人机影像的同名点匹配

与传统航空摄影测量相比,无人机所获取的影像存在更大、更复杂的几何变形问题,而且由于摄影比例尺大,影像在某些地物的局部纹理变化少。这些因素导致无人机影像的匹配存在更大的难度,出现误匹配的同名点对数目也会增多。首先根据Harris算子提取并匹配特征点,提出了基于多边形匹配来探测并剔除误匹配同名点的方法,从距离、角度以及权重等方面考虑同名点匹配的可靠性,通过实验统计出不同区域剔除的误匹配同名点数目、运算速度以及匹配正确率,验证了该方法的可行性。

基于双向重投影的双目视觉里程计

针对视觉里程计中的特征点漂移与累积误差问题,提出一种基于双向重投影的双目视觉里程计方法。为降低特征点匹配的高错误率及改善匹配效率,提出一种改进的随机采样一致(RANSAC)算法。该算法依据特征点寿命长短、环形匹配、优质匹配等方法选取优质特征点以降低特征点样本容量,从而改善RANSAC算法的效率;为抑制视觉里程计累积误差、提升位姿估计精度,提出一种双向重投影的位姿估计算法,该方法通过解算下一帧图像中的最小化重投影误差得到相机位姿以更新空间点集,更新后的空间点重新投影至当前帧图像以提升位姿解算精度。最后利用KITTI数据集进行了仿真。结果表明该算法的150 m内定位误差在X方向小于1 m,在Z方向小于0.9 m;相对于ORB-SLAM2算法,定位精度提升了约20%,系统的稳定性更好,有效削弱了累积误差,验证了该算法的正确性与可行性。

基于分布式最大功率跟踪的光伏系统输出特性分析

分布式最大功率跟踪(DMPPT)光伏系统可以有效地抑制实际环境中因为光照不均影响所造成的产电率下降的问题。以DMPPT的光伏系统为研究对象,针对多个分布式最大功率跟踪模块组网的优化问题,基于系统静态输出特性对多个光伏优化模块级联的结构进行了分析,提出了一种新型的DMPPT光伏系统结构。通过分析和研究,阐明了光照条件、系统结构及单个光伏优化模块本身限压值、限流值等参数与光伏阵列最大输出功率之间的关系。所提出的新型DMPPT光伏系统结构可以保证在不同的光照条件下每块光伏板都可以工作在各自的最大功率点,该结构有效地提高了光伏阵列在失配问题下产电率,并且适用于高电压母线系统。最后搭建了实验平台,通过硬件实验平台验证了所提出的新型DMPPT光伏系统结构对光伏系统产电率的优化效果。

基于相关面后处理的可能误匹配点剔除方法

在景象匹配过程中,各种成像畸变使真实匹配位置往往偏离相关面的最大峰值处,导致传统的"最大峰值决策"匹配算法产生误匹配。本文通过分析成像畸变对相关面的影响及真实匹配位置处相关峰所具有的特征,提出了一种基于相关面后处理的可靠景象匹配方法。该方法以相关峰的融合特征作为匹配依据,通过计算相关面上多个局部极大峰融合特征值的差异程度来判断实测图的可匹配性,放弃易被误匹配的实测图,保留可信度高的实测图的匹配结果。在红外、可见光、SAR图像上的仿真结果表明,所提方法在丢弃少量帧的情况下,能够剔除传统"最大峰值决策法"的多数误匹配点,正确匹配概率有了明显的提高。

光伏/变流器直流模块化结构级联运行方案及优化控制

光伏直流模块化结构能各自独立实现最大功率点跟踪(MPPT),减少由于模块之间运行失配而导致的功率损失。但级联运行的方式常由于DC变流器的变换比率限制导致并不是所有太阳能模组都能运行在最佳功率位置。考虑光伏模组最佳工作电流(MPP电流)与短路电流之间的近似比例匹配,在电流步长足够精确以及模组参数I0和Rs在线辨识或有离线策略依据的情况下,实际运行功率裕度可由工作电流与最佳MPP电流之间的功率积分计算得出。所提出的光伏实际运行裕度定量评估方法,可用以解决失配场景下的级联结构2级控制(功率控制和电压控制)运行点优化问题。重点考察了一些典型失配场景,仿真结果也证实了功率裕度评估方法及工况运行矫正的有效性。

基于聚焦线索的数字图像误匹配点剔除仿真

当前方法对数字图像误匹配点剔除未引用离散马尔可夫随机能量,不能直接与待估计图像匹配,导致数字图像匹配正确率低、误剔除率高、均误检率高,提出基于聚焦线索的数字图像误匹配点剔除方法。按照模糊聚焦线索对数字图像的深度信息进行估计,通过高斯函数对数字图像深度信息做模糊处理,对数字图像深度信息提取;引用离散马尔可夫随机能量,凸显图像的分布特征,与待估计图像直接匹配,利用交叉双边滤波法对数字图像深度滤波;在此基础上,利用双向匹配策略对数字图像的特征点进行匹配,并根据视差约束条件来剔除数字图像的误匹配点,实现了对数字图像误匹配点的剔除。实验结果表明,在对数字图像误匹配点进行剔除时,提出方法数字图像匹配正确率较高、误剔除率和数字图像平均误检率较低,验证了提出方法良好的性能。