代谢网络结构特征的生物信息学研究

作为生物信息学的重要研究内容,近年来代谢网络结构特征方面的研究取得了许多成果。回顾了代谢网络的重构和表示方法,重点综述了代谢网络宏观结构特征所蕴含的生物学意义,以及拓扑特征所揭示的网络演化过程和网络稳健性信息,提出了目前研究中仍然存在的问题及可能的解决思路,并对将来的研究趋势进行了阐述。     

多视图三角化中特征点噪声尺度的自适应估算

鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。     

超分辨率重建方法在图像处理中的应用

为提升现有舰载光电探测系统图像的分辨率,通过图像降质及超分辨重建模型对复原图像中伪信息的产生进行了研究,在Lee方法的基础上,提出了采用高斯马尔科夫先验模型对图像重建过程进行约束的方法,实现了正则化参数的自适应计算。实验结果表明:该方法在视觉效果与客观指标上要优于传统方法与Lee方法,具有良好的应用前景。     

结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测

现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。     

基于小波分层连通树结构的信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显改善。     

基于数学形态学的机场跑道自动识别方法

如何自动、正确且快速地从遥感或航拍图片中检测战略目标,是导弹能否准确击中目标的关键,在军事领域具有重要意义.针对机场跑道目标的各种特性,提出一种基于数学形态学形态滤波和形态重构的机场跑道自动识别算法.实验结果表明,该方法识别机场跑道的效果良好.     

基于多尺度压缩感知的信号重构

压缩感知是近几年新兴的采样理论,它指出如果信号在某些基上是可压缩的,那么通过很少的观测即可获得信号的准确重构。当信号采用小波基并在压缩感知的基础上,提出了多尺度压缩感知,数值仿真结果表明多尺度压缩感知可以给出更好的重构效果。     

人机共融的远程态势智能感知系统

针对人与远程无人设备协同精准配合的迫切需求,以机器人操作系统为基础构建了一种人机共融的远程态势感知系统,并开展了实验与分析。该系统以视觉定位技术为基础,以人机感知共融为切入点,通过实时三维场景重建技术与场景一致性融合方法,将无人设备探测到的环境及目标信息进行三维重构,并通过增强现实设备进行显示,与人的视觉信息进行一致性融合,实现无GPS条件下远程无人设备与人所佩戴的增强现实设备之间的协同定位。实验结果表明,系统在近距离时具有较好的人机协同定位准确度,定位精度随着距离的增加而逐渐降低。所构建的系统使无人设备成为人眼的延伸,在不干扰人员正常行动的情况下实现了穿障碍、跨视距的感知能力,在未来信息化作战中可发挥重要作用。     

固连双相机多视图重建测量方法设计

大范围场景光学非接触式测量在工程中具有广泛的应用需求,常规基于单相机的多视图重建测量方法需要在场景中加入尺度基准,图像采集过程复杂、对图像重合度要求高。为此提出一种利用固连双目相机进行多视图重建的方法,既继承多视图重建中测量范围大的优势,同时又无须尺度基准,图像采集过程更简单易实现,数据优化过程中还额外增加了双相机固连约束条件。具体实现过程中,首先标定获取安装在固定杆上的两相机的内参数及固连关系,然后使用双相机对待测量区域采集图像并双目交会获取每一时刻的空间点云。计算相邻时刻点云所在坐标系的转换关系,通过传递将所有时刻图像对应相机位姿以及交会点云统一在指定坐标系下,由光束法平差优化相机位姿及点云坐标,由重建点云坐标即可计算待测尺寸参数及形变信息。经实验验证,在5 m范围内,其测量误差最大3 mm,均值1 mm。该方法可以满足大尺寸物体、大范围场景的测量需求且稳定可靠。     

近似平面场景多视点图像拼接算法

以小型无人机对地观测为应用背景,研究了近似平面场景多视点图像拼接问题。对于已知粗略相机位姿的情况,提出一种融合相机位姿信息和图像特征点对应信息的方法,采用直接稀疏Cholesky分解方法求解拼接全局优化问题。由该方法得到的拼接结果没有全局变形,局部拼接误差也得到了明显的改善。对于相机位姿未知的情况,先采用structure-from-motion(SFM)方法恢复相机姿态和场景稀疏结构信息,再采用稀疏全局调整方法获得最终的图像变换参数。通过沙盘图像和真实的航拍图像拼接实验验证了算法的有效性。