针对网络安全态势预测, 为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度, 提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先, 改进GAPSO中的惯性权重和学习因子, 通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数自适应; 其次, 针对GAPSO中人为设定的固定交叉率和变异率, 提出一种自适应交叉和变异策略; 最后, 以IGAPSO优化ELM的初始权值和偏差。IGAPSO既保证了种群的多样性, 又提高了算法的收敛速度。通过仿真实验对比得出: IGAPSO-ELM对网络安全态势预测拟合度可达0.99, 收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。

相位测量轮廓术是获取物体表面三维形貌信息的最有效方法之一,但是对于表面反射率变化较大的物体,传统的条纹投影技术难以使高反射率和低反射率的区域都能实现高精度的形貌测量。针对这一问题,提出一种基于递归的自适应条纹投影方法。该算法能够分析采集图像中亮度饱和及亮度不足的像素点,并根据坐标映射关系自适应地调整投影图案的亮度,使各像素投影亮度经二分递归后趋近于最佳投影亮度,达到避免饱和及提高信噪比的目的。实验结果表明,所提方法能够准确实现投影亮度的调整,仅需少量的递归过程,就能纠正99.3%投影亮度不合理的像素点,在改善高动态范围表面的三维显示效果的同时提高了其三维形貌的测量精度。

针对现有无人机自组网(UANET)媒体接入控制协议统计优先级的多址接入协议(SPMA)中存在的满载门限计算过程收敛慢, 满载门限不能随信道承载能力自适应变化的问题, 文章提出了一种低时延UANET阈值自适应接入协议。采用信道满载门限快速收敛机制, 使系统开机后的阈值计算时间缩短, 降低了初始阶段堆积数据的传输时延, 同时采用满载门限自适应调整机制, 使系统能在外部信道环境发生变化时自适应调整信道的满载门限, 从而使信道承载能力与实际的信道负载相匹配, 当信道承载能力下降时通过调整满载门限在维持吞吐量不变的同时提高了数据传输成功率, 降低了数据传输时延。仿真结果表明, 该协议在UANET中消息平均时延、成功率和信道利用率等方面的性能优于现有UANET SPMA。

相机标定是机器人视觉系统中实现精确定位的重要前提,针对传统相机标定精度不高的问题,提出基于改进粒子群算法的相机标定优化方法。该方法以张正友标定方法获得相机内参初始值,在不同迭代阶段实现对惯性参数非线性自适应调整,以平衡局部和全局搜索能力;对社会和自身学习率采用不同迭代阶段正余弦变化的动态自调整策略,进一步提高全局搜索能力与后期搜索精度;在粒子群快要陷入局部最优时,采用驱散机制扩大粒子群所在空间范围,避免算法过早收敛。实验结果表明,所提相机标定方法与传统标定方法相比具有较高的精度和较好的可重复性。

针对现有的静脉成像系统的易受到成像环境和受试者个体差异的影响, 实际成像效果不理想的问题。从增强静脉图像信息的角度出发, 设计了一种可以进行亮度自适应调节的双波长近红外静脉成像系统光源, 同时使用双波长融合算法对不同波长下采集到的图像进行融合。实验结果表明: 在设计实现的双波长近红外静脉成像系统中, 光源能够根据个体皮肤和静脉差异进行自适应光强调节, 为静脉采集装置提供均匀良好的照明;融合后的双波长静脉图像信息丰富度提升, 能够为静脉辅助穿刺和静脉身份识别奠定良好基础。

为使立体图像在3D显示时有更好的立体视觉效果和舒适度,提出一种针对立体图像水平视差的自适应调整方法来提高立体显示效果。通过特征点匹配获取拍摄场景的深度分布信息,提取最大深度和最小深度,结合当前的基线以及人眼可接受的最大视差和最小视差重新调整基线,直到获取合适的基线,从而保证拍摄场景在舒适立体成像区内成像。所提方法不会引起任何立体图像失真。为验证该方法对视差的控制效果,设计并完成了相应的实验。实验结果表明,该方法能够自适应调整视差,实现强烈的立体视觉效果。

基于条带边缘的结构光编码策略生成投影图案,提出一种新的结构光技术,用于减少相机捕获图案中的过度饱和区域。在一次测量中,为避免图像饱和,在高、低两种曝光时间下捕获结构光图像。高曝光是为获得黑暗区域的高质量图像,低曝光是为获取饱和区域的高质量图像。此外,在低曝光阶段,通过拟合非线性函数来估计投影图像与捕获图像之间的强度关系,进而自适应调整相机捕获图像中饱和像素对应于投影图像中像素点的强度。将两次曝光采集到的图像融合成一组信噪比较高的条纹图像,并对新图像进行解码,从而实现精确的三维测量。实验结果表明,所提出的结构光技术对反射率变化范围较大的物体表面,甚至对不锈钢表面,具有较高的测量精度。

针对传统直方图均衡算法存在过增强、图像细节表现不稳定等现象, 提出了一种基于变异系数反馈调整控制的自适应双平台直方图均衡化算法。该算法在反馈控制原理的基础上, 引入了一个直方图归一化变异系数作为反馈参数, 用来不断修正平台阈值与期望值之间的偏差, 从而自适应地获得最优双平台阈值。定性定量实验结果表明, 本文所提出的红外图像均衡化算法在不同场景的增强效果中表现良好且稳定。

为提高多路高速串行图像数据传输在航天应用中的FPGA IO利用率, 同时克服接收到的多路并行恢复数据相对相位不确定性问题,采用时钟分路器同时为多路TLK2711和FPGA提供低抖动时钟。对于串行数据发送, 采用FPGA内部的数字时钟管理单元(DCM)对发送数据的相位进行调整, 并采用TLK2711的内部环回功能进行发送数据和时钟相位的动态自适应调整。对于串行数据接收, 采用高速异步数据缓存将多路相对相位不确定的数据调理为参考相同时钟, 最终转换为满足Camera Link接口协议的图像数据。实验结果表明, 采用时钟分路器可大大降低时钟抖动, 该传输系统工作稳定可靠, 最大传输速率可达6.8 Gbit/s。此方法可大大提高FPGA内部的资源利用率, 实现多路并行恢复数据的相对确定相位, 满足多通道基于TLK2711的高速串行数据的高稳定传输要求。

卡尔曼算法在目标跟踪、风向预测、非均匀性矫正领域都有着广泛应用。提出了用卡尔曼算法进行线列相机扫描灰度值的预测。根据线列探测器的实时扫描, 得出了灰度直方图的变化, 并将这一过程归一化到卡尔曼公式中; 用递推法快速测出了下一时间灰度的统计分布, 间接预测了积分时间, 最终达到了红外线列探测器动态范围自适应控制的目的。采用多幅8 bit图像为不同场景提供仿真环境, 最终快速稳定地预测出了下一阶段的灰度分布统计图。结果为红外线列相机扫描提供了智能化解决方案。