为了解决量子图像处理中的图像增强问题, 提出了一种基于灰度级-彩色变换法的量子图像伪彩色编码方法。基于通用量子图像表示(GQIR) 模型, 对热金属码分段函数进行量子化, 并给出了该算法实现的量子线路图, 该量子线路设计分为量子 R 变换器、量子 G 变换器和量子 B 变换器三部分, 总的量子线路图所用基本量子门数为 2947。相比于经典伪彩色编码, 量子图像伪彩色编码基于量子态的叠加性和相干性, 实现了空间复杂度和时间复杂度的指数级降低。仿真实验结果表明该算法具有可行性。

针对多智能体系统的有限时间包容控制只是将跟随者控制在领导者的凸包内, 没有对跟随者实现一致性控制的问题, 提出一种分段函数形式的有限时间收敛的包容一致性控制算法; 另外, 考虑到速度信息未知情况, 设计了速度观测器用来估计速度信息, 并通过李雅普诺夫第二定理和齐次性有限时间稳定性定理分别证明了领导者能对跟随者实现有限时间包容控制, 且跟随者能够实现有限时间一致。最后通过大量的数值仿真证明了控制算法的有效性。

激光强度值会受到大气环境、激光测距值、目标物特性等因素的影响,同类目标物的激光强度值产生较大的偏差。为了消除扫描距离对地面扫描激光强度的影响,以激光雷达测距方程为基础,设计了同种材料、不同距离与点云反射强度的实验,通过实验得出了激光扫描距离与点云激光强度之间的变化关系和数学模型,并将实验数据修正效果较好的模型(如泰勒插值多项式模型、分段多项式模型、分段高斯函数与多项式混合模型)用于实例点云激光强度的修正,结果显示,泰勒插值多项式模型修正效果最好,可以有效地消除距离因素引起的点云强度偏差,使同类目标的激光强度趋于一致,异类目标的激光强度差异明显。

在互补学习实时跟踪算法(Staple)中,方向梯度直方图(HOG)特征与颜色直方图采用的融合系数均为固定值0.3,在不同特征下相融时易造成目标丢失的问题。基于此,提出一种基于目标概率模型的自适应融合互补学习实时跟踪算法(amStaple),该算法使用分段函数得出自适应融合系数。分别在OTB-2013与OTB-100基准视频集上对所提算法进行实验测试,最终的实验结果显示,本文算法极大地提升了跟踪器性能,与Staple相比,在两个基准数据集上其精度分别高出6.52%与3.32%,成功率分别高出4.89%与3.11%。本文算法较为简单,且在与同时期优秀算法的定性与定量比较中表现较优。为解决本文提出的算法在基准视频部分属性上表现欠佳的问题,在本文算法的基础上增加判定条件,提出了amStaple1算法。

基于相位映射的三维传感技术对几何形状和拓扑结构复杂或表面梯度很大的物体进行绝对相位测量及相位重建仍然是一个困难的问题。近年来国际上提出了一种时间维度相位重建算法可以对此提供一种解决方案。然而，该算法对结构光照明系统提出了很高的要求，当系统无法满足算法要求时，重建结果存在严重的噪声。针对这一问题，提出了一种利用分段函数构造的相位解码的时空重建算法。该算法在相位重建过程中同时考虑时间维度和空间维度相位的相对关系，使得空间频率非严格按指数增长的条纹序列可以得到正确的重建，消除了跳变边界的相位模糊问题，从而可以更加有效地解决深度表面不连续和存在相互孤立物表面拓扑结构的景物相位重建问题。实验结果证明了此算法的可行性和有效性。