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关键词： 三维测量   投影仪标定   系统标定   有理函数拟合  

摘要： 基于数字光栅的结构光三维测量技术凭借其大视场范围、非接触式测量以及较强的灵活性等特点,在生物医学、文物重建、机器人视觉等领域有着广泛的应用。结构光系统标定是实现高精度测量的前提与基础。现阶段,高精度,高效率和高灵活性的系统标定技术仍面临巨大挑战。本文围绕数字光栅投影的结构光系统标定方法中的数字光栅编码、相机与投影仪的标定、以及姿态筛选对于系统标定的影响等瓶颈问题进行相关研究。主要研究内容包括以下方面: (1)基于相位辅助的二阶有理模型投影仪坐标精确映射方法。研究了影响投影仪标定的因素。首先,为了准确提取特征点的位置,利用射影几何中交比不变性对圆心的偏心误差进行校正;其次,使用互补格雷码与相移结合的方式,对传统方法导致的相位展开周期性错位进行校正;最后,考虑到镜头畸变的影响,对有理函数进行修正,利用二阶有理函数直观地表达了相机图像坐标与投影仪图像坐标之间的关系。采用函数拟合方法优化像素坐标位置,实现特征点的亚像素映射。该方法不需要相机标定结果即可完成投影仪标定,避免误差的传递。它具有简单、计算成本低、可靠性高等特点。实验结果证明了每一部分算法的有效性。 (2)基于姿态筛选的结构光系统标定方法。传统的标定算法在采集图像的过程中并未考虑不同姿态对系统标定精度的影响。针对采用二维平面靶标的单目结构光系统标定问题,提出标定姿态选择需要规避的两种情况:1.避免出现靶标平面与相机的成像平面或投影仪的投影平面平行的姿态。2.避免出现只平移或者在靶标平面内变化的姿态。基于此,提出一种靶标图像筛选准则,并对靶标图像旋转角设定自适应阈值,过滤掉情况1中影响标定精度的姿态。使用层次聚类方法避免情况2的姿态,保留有利姿态靶标图像。实验结果表明,使用筛选后的数据集进行系统标定时,标定精度高,对靶标图像筛选有利于保证系统测量精度。

关键词： 高光谱和多光谱图像融合   反问题   正则化方法   张量建模   数值算法  

摘要： 高光谱图像包含丰富的地物光谱信息,因此在灾害监测等领域得到了广泛的应用。然而,由于高光谱成像传感器的限制,观测的高光谱图像的空间分辨率较低,从而影响其后续应用。高光谱和多光谱图像融合旨在利用观测的低分辨率图像求解出具有高空间分辨率和高光谱分辨率的融合图像,为后续应用提供高质量的输入数据。从数学角度看,高光谱和多光谱图像融合问题通常属于严重病态反问题。基于正则化的优化模型和稳定算法是解决此类问题的有效方法。近年来,基于正则化的张量优化模型在刻画高分辨率高光谱图像先验知识方面取得了快速发展和显著成果。然而,仍然存在一些挑战,如对先验知识挖掘不充分等问题。为了解决这些问题,本文充分挖掘高分辨率高光谱图像固有的先验知识,如空间-光谱低秩性、空间-光谱分片平滑性和非局部自相似性。基于这些先验知识,提出了基于正则化的张量优化模型,并设计了高性能的模型求解算法,同时对算法的理论性质进行了分析。具体研究内容包括: 1.提出了一种基于张量子空间表示的迭代正则化融合模型,解决了现有的基于正则化的张量优化模型无法同时兼顾高分辨率高光谱图像的空间-光谱低秩结构和非局部自相似性的问题。该模型利用新兴的张量子空间表示来刻画空间-光谱低秩结构,并在张量子空间表示中的张量系数上引入张量核范数正则项,以约束非局部自相似性。为了求解该模型,设计了一种基于邻近交替最小化框架的算法。在此基础上,提出了一种迭代正则化算法,以解决现有融合方法中忽略低分辨率图像残差信息的问题,并对算法的计算复杂度进行了分析。数值试验结果表明,提出的方法得到了比对比方法更好的融合结果。 2.针对现有张量分解格式无法同时且精确地刻画高分辨率高光谱图像的二维空间和一维光谱结构特征的不足,提出了张量双因子分解格式。在此基础上,建立了一种耦合张量双因子分解的融合模型,设计了一种基于邻近交替最小化框架的算法来求解该模型,并分析了算法的计算复杂度和收敛性。数值试验结果表明,基于张量双因子分解的方法优于基于其他张量分解的方法。 3.为了解决现有基于正则化的张量优化模型忽略高分辨率高光谱图像空间-光谱分片平滑性的问题,提出了一种基于Tucker分解的单向全变分的融合模型。该模型在Tucker分解的三个因子矩阵上引入单向全变分正则项,以约束空间-光谱分片平滑性。为求解该模型,设计了一种基于邻近交替最小化框架的算法,并分析了其计算复杂度和数值收敛性。数值实验结果表明,所提出的方法在融合性能上优于对比方法。 4.针对现有基于稀疏矩阵分解的融合模型对高分辨率高光谱图像的先验知识挖掘不足的问题,提出了一种基于非局部低秩和非局部联合稀疏的系数矩阵估计模型。该模型将高分辨率高光谱图像的非局部自相似性转换为系数矩阵的非局部低秩性和非局部联合稀疏性,并分别引入了矩阵核范数正则项和加权（?）2,1范数正则项进行约束。提出了一种基于交替方向乘子法的算法来求解该模型,并分析了算法的计算复杂度和数值收敛性。数值试验结果表明,所提出的方法优于对比方法。

关键词： 数字光栅投影   自动多曝光融合   强反射物体表面   相机响应曲线   三维形貌重建  

摘要： 随着三维测量技术的发展,数字光栅投影技术因具有实时性、全场景性和非接触性等特点,相较于其它测量方法具有显著优势。但利用数字光栅投影技术对强反射物体表面进行三维重建时,相机获取的光栅条纹图像可能因为被测物表面局部像素点过饱和而导致图像中部分条纹模糊,影响后续解相,造成获取的三维点云数据部分缺失,引入测量误差影响三维重建精度。基于此,本文对数字光栅投影技术进行深入研究,旨在解决强反射物体表面三维重建问题,具体研究和工作如下: 首先,基于数字光栅投影技术对三维点云计算的原理与过程进行分析。选择采用四步相移法和双频外差解相法获取物体表面绝对相位;同时,引入一种高自由度的测量系统模型,简化相机与投影仪之间的约束条件减少测量误差的引入,并完成测量系统模型中各坐标系映射关系的推导,实现被测物表面相位值与相机坐标系下的三维坐标之间的转换,再利用棋盘格标定板进行标定得到坐标映射所需的八个参数,实现三维点云的计算。 其次,通过对强反射物体表面反射模型进行分析,确定其表面受镜面反射波尖的影响导致采集的图像出现局部过明或过暗的现象,造成测量精度下降。基于此,提出一种改进的自动多曝光强反射物体表面三维测量方法,首先通过系统灰度响应曲线确定合适的测量灰度值范围,进而确定曝光时间范围、基准曝光时间和基准点,并根据基准点灰度值随曝光时间的变化拟合相机响应函数,再由响应函数计算出照度值范围从而得到所需的曝光时间和次数;然后,将相机采集的不同曝光时间下光栅条纹图像与投射纯白图像下制作的掩膜图像相乘并进行线性变换叠加,保证原本出现高光区域的附近不会出现新的高光区域;最后通过对数变换调整图像的对比度,提升叠加后光栅条纹图像的暗部细节,得到一组高动态范围的光栅条纹图像。 随后,进行相机和投影仪等测量装置的选型并完成测量平台的搭建和标定;为了验证所提方法的有效性,通过对标准块、水泵压板护套和回程盘这三个强反射物体表面进行三维测量,并将本文方法与其它三种测量方法获得的实验结果进行对比分析,本文方法获得的条纹图像更清晰,点云图像中被测物表面细节更丰富,点云重建率达到99.2%以上;同时,为了验证本文方法三维测量的精确度,选择对阶梯块两平面之间的高度进行测量,测得两平面之间高度的相对误差为+1.108%,满足测量精度要求,确保了测量的准确性;然后采用统计滤波算法去除实验过程中引入的离散噪声点,减少噪声对后续三维重建的影响;最后利用Delaunay三角剖分准则和贪婪投影三角化算法建立三角网格拓扑结构,实现对强反射物体表面三维重建。通过对重建结果的对比分析,可见本文所提方法可以有效实现强反射物体表面三维形貌重建,在工业生产中具有一定的实用价值。 图[50]表[6]参[79]

关键词： 波动方程  

ISBN: (纸本)9787547866405

摘要： 本书通过深入分析，可以发现，由于使用了内部控制，更深入的结果可以获得同步。这不仅使相应的同步理论更加精确和完整，而且提出了一些新的研究课题，使这本专著具有鲜明的特色。

关键词： 微机械陀螺   自动增益控制   锁相环   FPGA   稳幅控制   电磁驱动  

摘要： 微机械陀螺,作为一种惯性传感器,经常被用于角速度的测量。其小巧的体积、低廉的成本、较低的功耗以及高度的集成性,使得它在航空航天、船舶、汽车以及惯性导航等多个领域都得到了广泛的应用。陀螺的质量块只有在驱动方向上保持恒定的位移才能准确的测量角速度,但受限于陀螺制造时的加工工艺、陀螺使用时的工作环境等影响因素,使得陀螺的谐振频率发生变化,驱动位移发生改变,严重影响陀螺的性能,所以需要对陀螺驱动模态进行频率和幅值的闭环控制。本文针对纳米光栅式的微机械陀螺数字闭环驱动电路展开研究,研究内容如下: (1)通过对陀螺动力学模型分析,推导出驱动和检测方向的位移公式,接着,探讨了影响微机械陀螺谐振频率变动和幅值不稳定的因素,说明闭环控制的必要。 (2)介绍了锁相环和自动增益控制,借助simulink环境,对纳米光栅MOEMS陀螺的驱动模态进行了综合仿真,从而验证了闭环控制系统的有效性。 (3)对陀螺电路的硬件系统进行了设计。主要包括:数模转换电路、放大电路、模数转换电路、单端转差分电路等。 (4)对系统的软件程序进行了设计与验证。介绍了系统主要模块的编写思路,并进行了仿真。主要包括ADC采集模块、串口通信模块、CORDIC模块、信号解调模块等。最后对闭环驱动电路进行了实验测试,证明该方法的有效性,并且响应幅值的抖动精度可达到292ppm。

关键词： 非常规储层   渗透率预测   各向异性   关键通路分析   逾渗理论  

摘要： 非常规油气资源的勘探和开发可有效提高能源供应的多样性和稳定性,具有战略性意义,近年来备受关注。作为反映储层渗流能力的重要参数,如何准确获取非常规油气储层的渗透率对于储层评价和油气开发至关重要。关键通路分析(Critical Path Analysis,CPA)方法源于逾渗理论,主要基于电场和渗流场的相似性来建立储层电-渗关系,从而通过工程中较易获得的电法勘探结果来有效预测储层渗透率。但传统的关键通路模型依赖标量表征方法,面对具有复杂孔隙/裂隙结构及较强非均质和各向异性的非常规油气储层时,其预测精度将明显下降。 本研究拟通过张量表征方法,建立一种描述储层岩样各向异性电学和渗流特征的张量关键通路分析(Tensor-based Critical Path Analysis,TCPA)方法。对砂岩和页岩的数字岩心图像进行处理,获得三维数字岩心和孔隙网络模型,通过筛选算法计算临界孔径并构建TCPA方法的表达式。该方法首先定义连通矩阵表征孔隙网络的连通关系和渗流信息,最终由矩阵运算得到临界孔径张量从而预测张量渗透率。比较TCPA方法和传统模型的计算结果,发现新的方法能很好地刻画岩心在不同方向上的电导率-渗透率关系,并能精确预测裂缝等非均质结构对岩心渗透率的影响。另外,为更好刻画岩心样本的各向异性,本文以三角量化图为基础针对不同方向的电特性定义了各向异性程度指标。通过对多组岩心的验证计算,厘定了TCPA方法适用的范围。本论文所提出的TCPA方法有望在非常规油气储层的勘探数据反演、测井数据解释等方面取得实际应用,为工程实践提供新的理论参考。