摘要：本文讨论了神经网络理论用于优化计算的基本原理,探讨了将这一技术用于监测网优化设计的途径,并通过一个算例验证了这一理论用于形变监测网优化设计的有效性。

摘要：玉兔号安装了一对全景相机,全景相机使用的镜头设计为视场小的长焦距镜头,这种镜头的光线束入射角较小,若采用传统的透视投影模型进行相机检校可能会造成法方程式系数矩阵的病态。针对这一特点,本文提出一种基于正交变换模型的相机检校方法,通过真实数据试验证明,该方法具有很高的精度和稳定性,可以用于对玉兔号月球车的全景相机进行检校。

摘要：嫦娥工程二期要求嫦娥3号的安全降落是最为关键的任务.因此,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,根据经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像,重建原始的高分辨率图像,实现了月球探测器着陆图像的超分辨率重建.算法采用局部Sparse-Land模型,从美国阿波罗计划获取的月球影像、嫦娥1、2号卫星影像和嫦娥工程二期试验中获取的月球探测器图像中提取了大量训练图块,采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典A l和A h的学习,通过求解优化问题,获得待处理低分辨率图块的稀疏表示,并将表示系数用于A h,以生成对应的高分辨率图块.最后,运用最小二乘算法,得到满足重构约束的高分辨率图像.实验验证了算法的有效性,表明其在视觉效果及PSNR和RMSE指标上均优于插值方法和Yang的方法.

摘要：为了更好地满足嫦娥探月工程二期中月球车导航和探测规划任务对图像数据的要求,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,利用经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像,实现了月球车图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse-Land模型,从美国阿波罗计划获取的月面图像、嫦娥二期工程实验中获取的图像以及随机选取的自然图像中提取了大量训练图块,采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Ah和Al的学习,在对待重建图像进行有效分割的基础上,通过求解优化问题获得待处理低分辨率图块的稀疏表示,并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后,运用最小二乘算法,得到满足重构约束的高分辨率图像。实验结果表明,此算法在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。

摘要：针对航空影像中目标提取的困难，提出了一种基于可变模板的航空影像中建筑物提取方法，并针对几种比较典型的建筑物，详细讨论了模板的设计、目标初始参数的获取及模板最优参数求解等几个关键性的问题。采用这种方法进行航空影像中目标的提取时，可以将影像中的多种信息和人的识别能力进行有效的融合，因而能够达到可靠地提取影像中目标的目的。作为一种有效的优化求解方法，模拟退火被用于目标提取的优化过程。为了验证这种方法提取航空影像中目标的能力。

摘要：作为嫦娥四号月面巡视器的科学载荷,全景相机不仅承担着探测月面地质的任务,同时可以用于制图和地形重建,直接服务于巡视器的导航规划工作.在试验场选用一种模型方法用于前期标定实验,但为了后期制图工作的方便往往需要选用另一种模型,基于此,本文提出了一种基于畸变模型参数转换的去畸变方法,技巧性地解决了标定模型和制图模型不一致的问题,并融合支持像点(support points)稠密匹配、空间前方交会、最小二乘光束法平差、离散点云生成、德劳内三角化等多项技术,将全景相机影像用于制图工作.基于月面巡视器在LE00210站点拍摄的全景相机影像,在实验室构建控制场对本文提出的畸变模型参数转换方法进行了可行性和精度测试,结果表明畸变模型转换后定位精度优于1.6 cm,相对距离精度优于4%,并成功应用于嫦娥四号巡视器全景相机制图.

摘要：光束法平差是一种通过高斯牛顿法进行最优估计的方法,在利用相机图像进行巡视器导航定位时起着重要的作用.为获得在缺少足够控制信息的月面环境下的高精度定位信息,提出一种利用列文伯格-马夸尔特算法(LM算法)代替高斯牛顿算法,进行图像光束法平差的巡视器导航定位方法.根据LM算法的核心思想和巡视器图像的构网特征,构建光束法平差模型,并给出了合适的阻尼策略和验后权估计方法.实验结果表明,基于LM算法的光束法平差巡视器导航定位,可以克服高斯牛顿算法适用性弱的缺点,具有较高的定位精度和理想的收敛速率.

摘要：固体纳米孔道因其机械强度高、尺寸可控、易于表面修饰及集成化设计等优点被广泛应用于DNA、RNA和蛋白质等生物分子的检测研究.为了检测单个单链核酸分子,本研究采用电化学刻蚀法可控制备了单个SiN_X固体纳米孔道,通过SiN_X固体纳米孔道限域空间效应增强了纳米孔道与短链核酸分子之间的弱相互作用,从而实现了核酸分子的单分子水平检测.通过研究不同孔径(3.1和8.5 nm)纳米孔道与核酸分子间的弱相互作用差异,有效区分了核酸分子在限域空间内产生的过孔和碰撞两种个体行为,加深了对固体纳米孔道限域空间内核酸分子电化学行为的理解.

摘要：月面巡视探测器导航相机获取的立体影像用于恢复月面地形的空间构型,可以直接服务于巡视器的导航定位工作。影像匹配算法直接关系到地形恢复的精度和可靠性,改进动态规划影像匹配方法兼顾行列双向约束机制增强了视差空间的完备性,并通过动态设立种子点进行分段规划获得整体最优解。实验采用嫦娥二期工程地表试验影像进行论证,通过三角测量重构得到地面点云数据,与其他匹配方法的恢复结果和实地激光扫描地形数据进行了比对,证明了该匹配算法的匹配效率高于传统方法且恢复的点云数据精度可靠,满足于探月工程中巡视器定位导航的需求。

摘要：提出一种基于自检校光束法平差模型的月面巡视探测器导航相机和全景相机的高精度标定算法。详细推导利用二维直接线性变换模型求解相机参数和像片外方位元素初始值的方法;推导利用自检校光束法平差模型求解相机参数和像片外方位元素精确值的方法;最后利用一对工业镜头模拟月面巡视探测器导航相机和全景相机,并获取一组实际数据对算法进行试验,验证该算法的精度和可行性。