恶劣天气下的仿生偏振定向方法

针对偏振光导航在恶劣天气下精度显著下降的问题，提出了一种可以在恶劣天气下基于大气偏振模式的定向算法。与现有方法相比，首次将三维块匹配与canny边缘检测结合的思想应用于修复被不同天气破坏的偏振角度图像中。具体而言，将偏振角度图像的修复分为噪声粗处理和边缘提取处理去噪两部分。在噪声粗处理阶段采用三维块匹配算法,在边缘提取处理去噪部分，利用canny边缘检测算法对偏振角度图像进行二次去噪。实验结果表明，该方法不仅能够提高晴朗天空下的定向精度，而且能够显著提升在阴天、沙尘、雾霾等恶劣天气条件下的导航定向精度，即使在偏振角图像对称∞模式被破坏的情况下，航向角精度仍可由9.4470°提高到1.6859°。     

基于大气偏振模式对称性的定向算法

为了实现载体三维运动姿态下的大气偏振模式表征,探究了载体非水平运动条件下的偏振光定向机理。利用一阶Rayleigh散射特性,融合微惯性信息,提出了一种适用于载体三维运动的大气偏振模式对称定向算法。首先,建立了大气偏振模式仿真模型,求得不同水平角下大气偏振模式分布;其次,采用基于梯度计算与定点约束下直线拟合的方法准确提取大气偏振模式分布的对称线,计算偏振角梯度分布,使用定点约束与最小二乘法对特征点进行直线拟合得到对称线;最后,融合微惯性提供的水平角信息,建立了三维运动条件下的对称大气偏振模式定向模型。对所提出的算法进行了实验测试,当载体俯仰角为10°时,融合水平角的三维定向结果均方根误差从5.4592°减小至1.3741°。     

一种基于改进太阳子午线拟合方法的仿生偏振光定向系统

为设计一种自主性强、精度高、抗电磁干扰能力强的定向系统,以昆虫获取大气偏振模式的感知机理为基础,设计了一种新型的成像式仿生偏振光定向系统.该系统使用具有微偏振阵列结构的CMOS相机作为主要的偏振信息采集设备,使用DSP/ARM架构的NVIDIA JETSON TX2嵌入式处理器进行信息解算,具有体积小、运算能力强等优点.通过研究大气偏振模式中偏振度和偏振角图像的对称性,针对已有航向角解算方法在太阳子午线提取精度方面的不足,设计了一种对称轴粗提取之后通过连续旋转法精确提取太阳子午线的算法,最终实现定向精度0.3335°,在最小二乘对称轴粗提取法的基础上定向精度提升了19.05％.     

面向地面无人平台的仿生偏振光定向算法

仿生偏振光定向为地面无人平台提供了一种新型的低成本、小型化定向方式。设计了一种基于微阵列式偏振光栅的仿生光罗盘,实现了一种加权平均的偏振光定向算法,分析了大气偏振模式误差、太阳位置误差、偏振光传感器误差和水平姿态角误差等因素对航向角估计精度的影响。实验结果表明,动态车载条件下定向误差小于0.5°。     

一种基于边缘特征的改进ORB算法

ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差（Otsu）的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。     

基于EMD-TFPF的仿生偏振光罗盘去噪方法

为了提高仿生偏振光罗盘定向精度,降低罗盘在进行航向角测量时存在的高斯白噪声,基于经验模态分解(EMD)和时频峰值滤波(TFPF),设计了一种用于仿生偏振光罗盘的EMD-TFPF联合去噪方法.在去噪过程中,首先将含噪声的航向角信号分解为不同的模态,对不同模态采用不同窗长进行时频峰值滤波,进而改善了单一窗长去噪对有用信号造成的衰减,有效提高了去噪算法的自适应能力.经过机载实验验证,采用该方法去噪后的仿生偏振光罗盘可以实现定向精度0.3259°,比原始信号精度提升了18.4％.     

一种无人机罗差修正方法

栽体磁场的干扰是导致地磁导航精度较低的主要因素,在对无人机载体磁场干扰地磁场产生的地磁测量误差简要分析的基础上,将小姿态时地磁匹配导航采用的12系数误差补偿模型引入一种无人机地磁定向导航的罗差修正.在静态条件下,利用无磁转台分别获取无人机在±30°姿态角范围内有无干扰源的磁测数据.实验数据分析表明,通过补偿,栽体航向角在±5°范围内其误差均方差由2.174°下降到0.350°,其余角度下航向角误差均方差则由2.282°下降到0.732°,满足无人机在大角度姿态飞行时航向稳定度优于±3°的要求.     

基于局部大气偏振特性的仿生导航方法

目前主流的偏振导航算法中，思路通常为通过对全天域偏振图像的获取拟合出太阳子午线或中性点的位置，进而判断导航方向。现提出一种新的导航方向获取算法，可在小视场条件下，通过对太阳方向矢量的拟合判断导航方向。在此基础上进行了计算机仿真和室外实验，利用偏振相机获取了天顶区域大气偏振分布模式；利用斯托克斯矢量分析法解算出了大气偏振模式的分布情况，包括其中偏振度和偏振角的信息，初步证实了解算算法在实际情况下的可行性和精度，导航精度可达到0.2°左右。     

基于变分理论的局部自适应高保真图像去噪算法

针对现有的图像去噪模型不能很好保留图像边缘及纹理的缺点,在变分理论的基础上提出了改进的局部自适应图像去噪算法,该算法基于图像局部特性计算保真参数,利用小波变换进行噪声方差估计,采用小的自适应窗确定保真参数,并利用该高保真去噪算法对叠加高斯噪声的图像进行了降噪处理,结果显示比全局变分采用最速下降自动选择保真参数的去噪效果要好,峰值信噪比(PSNR)在不同高斯噪声背景下都有0.2-0.5dB的提升。     

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

A multiscale transform denoising method of the bionic polarized light compass for improving the unmanned aerial vehicle navigation accuracy

In recent years, the bionic polarized light compass has been widely studied for the unmanned aerial vehicle navigation. However, it is found from the obtained investigation results that a polarized light compass with a sensitive and high dynamic range polarimeter still provides inferior output precision of the heading angle due to the presence of the noise generating from the compass.The noise is existed not only in the angle of the polarization image acquired by polarimeters but also in the out...     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

一种改进的星图降噪算法研究

在星敏感器的使用过程中，由于外界环境的影响及传感器自身的限制，拍摄出来的星图不可避免地存在一些噪声，因此对星图进行去噪处理是一项非常重要的工作。针对传统高斯模板滤波存在的引入邻域噪声、无法自行根据星图特性修正等造成去噪效果不好的问题，提出了一种改进的星图降噪算法。该方法在滤波前先进行坏点剔除工作，并采用高斯低通滤波与高通滤波结合的方式对图像进行处理，在抑制噪声的同时有效地保留了星点信号。通过阐述星敏感器的工作原理，分析星图的噪声特性，对星图滤波去噪算法进行研究，并进行模拟星图影像提取星点坐标实验。结果表明：使用该算法进行滤波比传统的高斯滤波算法提取的质心坐标精确度更高，较传统方法横坐标提高0.00538个像素点，纵坐标提高0.0077个像素点，证实了图像处理算法的有效性。     

基于边缘相似性的异源图像匹配

异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一。对于成像机理差别较大的异源图像,如SAR图像和可见光图像,采用传统的异源图像匹配算法难以得到满意结果。本文提出一种基于边缘相似性的异源图像匹配方法,首先分别提取待匹配图像的边缘特征点集;然后计算基准图的边缘距离场;最后基于边缘相似性模型,通过实时图边缘图和基准图边缘距离场计算边缘相似度,寻找相似度最大的变换参数即为最终匹配参数。采用SAR与可见光图对方法进行了测试,结果表明,这种方法能够快速可靠地实现异源图像匹配。