基于DEM的星载SAR图像模拟以及用于图像精校正

根据星载SAR的距离-多普勒成像原理对DEM的三维位置点进行成像几何位置的计算,然后根据经验公式给出了雷达后向散射系数的模拟方法。针对DEM格网间隔和SAR图像分辨率的不同,以及由于侧视成像雷达的特点而导致山区的迎坡和背坡模拟图像点密度不均匀等问题,采用了基于DEM格网点内插的算法。最后应用模拟的SAR图像和真实图像匹配来实现星载SAR图像的几何精校正处理。通过采用RADARSAT的实际图像进行了图像的模拟和几何校正,证明了方法的可行性。     

多分辨率重采样实时解压缩硬件系统研制

主要介绍基于多分辨率重采样算法的图像实时解压缩硬件系统体系结构的设计，首先描述多分辨率重采样算法的解压流程；而后提出实现多分辨率重采样解压算法的超大规模集成电路结构；最后以可编程序门列成功实现，实验表明，解压缩硬件系统数据处理速度快，满足图像恢复实时性要求。     

基于特征点集的匹配算法应用于卫星姿态确定

综合了灰度与几何特征匹配方法,依据局部纹理能量分布选取特征点集,并利用特征点集的几何约束关系构建了可描述图像整体特征的模板.通过逐步求精方法实现了实时图像与基准图像的匹配.首先通过特征点集匹配进行粗搜索;然后通过精搜索以及角度校正得到实时图像中目标偏移旋转量.该特征点集算法与传统图像匹配算法相比较,在保证精度的基础上能提高匹配速度,且具有一定的旋转不变性和抗噪性.仿真实验证明了该算法的可行性.      

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

多分辨率重采样压缩算法硬件系统体系结构研究

主要介绍基于多分辨率重采样算法的图像实时压缩系统体系结构设计。文章首先简要描述多分辨率重采样图像压缩算法 ,然后探讨以硬件系统实现该算法所可能采取的多种不同体系结构。在分析比较各种体系结构特点基础上 ,重点阐述以大规模专用集成电路作为系统核心的体系结构 ;为完成多分辨率重采样图像压缩专用集成电路设计 ,对压缩算法进行了并行化、模块化、层次化处理 ,提出实现多分辨率重采样图像压缩算法的超大规模集成电路结构 ,并且以可编程序门阵列实现。实验结果表明 ,以该结构实现的硬件压缩系统 ,在保证恢复图像质量前提下 ,体积小、质量轻、功耗低、数据处理速度快 ,在原理上 ,满足星载环境对图像压缩系统的质量与处理速度要求     

基于俯冲模型的SAR成像处理和几何校正

针对高速俯冲状态下斜视SAR(Synthetic Aperture Radar)高分辨率成像处理和几何校正方法进行研究,建立了通用的SAR空间几何模型,在此基础上推导了俯冲状态下的等效斜视距离模型,并给出相应的回波信号数学模型.根据高速俯冲SAR的信号特点,采用Burst工作模式,利用改进的ECS(Extended Chirp Scaling)成像算法进行成像处理,给出了成像处理流程和相位补偿因子表达式.根据距离方程和多普勒定位方程组推导了针对ECS成像算法的几何校正计算公式.计算机仿真结果表明,改进ECS算法能够对俯冲模式SAR进行高分辨率成像处理,并对斜视SAR具有较好的处理能力,提出的几何校正方法能够很好地修正几何失真.      

星载SAR滑动聚束模式三步扩展算法

针对星载SAR(Synthetic Aperture Radar)滑动聚束成像模式,结合空间几何模型沿距离向对混合度因子进行了分析及修正.在此基础上研究了单点目标及全场景的多普勒带宽,并通过数学推导验证了两步成像处理算法克服频域混叠的有效性.通过进一步深入研究指出了两步成像算法的局限性,即对脉冲重复频率的选择具有较高的要求,否则在方位向图像域造成混叠.针对两步成像算法的缺陷提出三步扩展成像处理算法,在方位向聚焦后通过选择合适的deramp因子完成方位向的重采样,克服了方位向图像域的混叠,并研究了第三步deramp操作对方位向时域展宽的影响.最后通过仿真验证了三步成像处理算法的优越性.     

基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

基于方位向多通道星载ScanSAR的MCECS算法

针对如何实现星载合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)超宽测绘带的问题,对多通道星载SAR扫描模式开展研究.在分析该模式特点的基础上提出了实现超宽测绘带的方法,并推导了多通道扫描模式成像处理算法(MCECS,Multiple Channels Extended Chirp Scaling).该算法利用内定标数据校正通道间的幅相不一致性,通过滤波方法完成了方位向非均匀采样信号的重构.在采用修正的天线长度进行"扇贝效应"校正以及精确聚焦处理后,通过求解四次方程的方法对图像进行快速地理编码,并完成图像的拼接.最后利用计算机仿真验证了算法的有效性.      

小天体软着陆中的地面特征区域提取与跟踪算法

考虑到自主导航过程中的特征区域检测与跟踪问题,提出了一种新的跟踪算法。该算法是基于DIMES框架。首先,对在软着陆过程中拍摄的行星表面图像进行亮度均衡化,对处理后的图像进行二值化;然后,对二值化特征区域进行模板匹配找出高度相关位置点;最后,根据特征区域之间的几何关系确定特征区域的搜索范围,再分别提取这些相关点所代表区域的特征向量,并且与模板的特征向量进行相似性分析从而找到相似性最大的位置点。通过两组小行星表面图片进行分析验证得到了较好的效果。     

用计算机进行国土卫星图象几何校正的方法研究

文章介绍了在主机为VAX11-750的S600图象处理系统上,如何提高畸变图象几何精处理的速度以及应用软件的开发;重点介绍了大地控制点引进和控制点文件形成、拟合多项式系数的求解及网络法高速再采样的三个主要软件模块.     

生物工程微操作机器人视觉系统的研究

针对生物工程领域显微操作的要求和特点,设计并实现了一个显微视觉系统.该系统采用基于相关系数的模板匹配算法和基于形态学运算的识别算法,能同时获得至少3个目标的二维位置信息.这两种算法均可由能够用硬件并行实现的离散卷积运算来实现,从而能够快速地计算目标的位置信息,实现了实时视觉伺服控制.实验结果表明视觉伺服控制能有效地提高系统的性能;视觉系统能够满足实时控制的要求.     

虚拟座舱中的三维音响

对可提供三维空间听觉信息并增强人在虚拟环境中沉浸感的双耳声做了介绍。从声音传播、被感知角度,对双耳声的数学模型做了推导。由于头部相关传递函数和单声道的声音信号卷积可生成双耳声,因此对头部相关传递函数做了较详细的阐述。对长时间声音信号的卷积算法中的重叠保留法做了论述,对可仿真声源平滑运动的交叉衰减技术做了介绍,最后对虚拟座舱中的一种三维音响生成方案做了设计。     

基于混沌粒子群优化的北斗/GPS组合导航选星算法

全球卫星导航系统（GNSS）接收机在接收信号的过程中会受到诸如建筑物遮挡、信号干扰等因素的影响,无法得到全部可见星。为减轻多星座组合接收机的处理负担,研究利用部分可见卫星进行定位的快速选星算法,提出了一种基于混沌粒子群优化（CPSO）的北斗/GPS组合导航选星算法。首先,对当前历元时刻可见卫星进行连续编码,按照选星数目分组,每个分组视为一个粒子。然后,通过混沌映射初始化粒子种群,选取几何精度因子（GDOP）作为评价粒子优劣的适应度函数;粒子通过粒子群优化算法的速度-位移模型更新自身位置,逐渐趋近空间卫星几何分布较好的卫星组合全局最优解。最后,采集北斗/GPS实际数据对选星算法进行仿真验证和性能比较,结果表明,所提算法在选星颗数多于5颗时,单次选星耗时为遍历法选星的37.5%,选星结果的几何精度因子计算误差在0~0.6之间。该算法可适用于北斗/GPS组合导航定位不同选星颗数的情况。      

基于Stolt插值的近场三维雷达合成孔径成像

提出了一种准单站模式雷达以步进频方式工作条件下微波三维全息成像算法,克服了传统成像算法要求远场条件的限制,通过对雷达接收目标回波数据进行合成孔径处理,提高了雷达成像的分辨力以及雷达对目标的探测能力.采用一种新的Stolt插值实现方法,提高插值精度、减少插值的计算时间,通过插值,可以利用快速傅里叶变换来实现目标三维图像的快速重构.给出了实验和模拟目标的三维图像重构结果,表明基于该插值方式的三维图像重构算法可以重构出目标的三维像,实现对目标的探测并具有良好的分辨率.      

基于嵌入式FPGA加速ORB算法的遥感影像配准方法

卫星上计算资源有限，星载嵌入式处理器处理遥感影像的配准时通常需要很长的时间。可编程逻辑门阵列（FPGA）利用其内部可编程器件可用于加速图像处理。提出了一种基于Xilinx公司的ZYNQ芯片加速ORB算法的遥感影像配准方法，可用于3000×3000像素尺寸的卫星图像配准，缩短了计算耗时，提升了ORB算法的计算能效比。利用FPGA能够实现真正的并行计算电路，实现ORB算法多支路单层流水线的并行计算结构。采用软硬件结合的方法实现架构，能够处理不同分辨率的图像，可灵活配置特征点的数量。基于设计的加速ORB配准方法，获得了较高准确率。与软件实现相比,OVS-1A遥感影像偏移精度损失低于0.05个像元;GF.4遥感影像偏移精度损失小于0.9个像元。将ORB配准算法流程应用在ZYNQ7020上，耗时减少了57.50%。     

基于深度迁移学习的航天器故障诊断

随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问题提出一种基于深度迁移学习的航天器故障诊断方法,为在轨航天器实时故障诊断提供了可行方法.首先,对航天器运行数据进行预处理,将多维时域信号转换为二维图像信号;其次,搭建基于残差网络的故障诊断深度学习框架,并利用地面测试数据与其他航天器在轨运行数据对网络进行预训练;进而,为了实现当前在轨航天器实时故障诊断,本文采用迁移学习自适应方法,设计网络联合分布自适应代价函数,对故障诊断模型进行参数重调,使模型适应当前在轨航天器故障诊断任务.仿真结果表明,所提出的基于深度迁移学习的故障诊断方法可以快速准确的诊断出航天器故障.     

基于球几何特征的摄像机内参分步标定方法

在摄像机标定过程中,球形靶标对图像数量、拍摄角度要求小,能够适应遮挡环境,在使用中具有明显优势.在分析球投影模型几何性质的基础上,提出一种利用球靶标分步标定摄像机内部参数的方法.该方法通过拍摄一幅包含空间中2个不同位置球体的图像,得到图像中的2条投影二次曲线;利用2条投影二次曲线的对称轴和公切线计算球心投影点,通过投影二次曲线的对称轴确定图像主点坐标,根据球心投影点和图像主点的位置关系求解归一化焦距;利用整体优化算法得到内参标定结果.仿真数据实验分析了引入测量误差的主要因素,实物标定结果与平面方格靶标方法相比误差在5%之内,重复测量结果稳定.      

典型二次曲面实时成象的改进算法

在旋转的空间几何模型的Ｐｈｏｎｇ光照模型分析基础上，基于以往的二次曲面等灰度理论，提出了一种新的镜面反射模型和投影等灰度线生成算法，该算法很好地解决了典型二次曲面在三维空间旋转任意角度之后实时地生成Ｐｈｏｎｇ模型光照图象，为二次曲面图元接拼形体奠定了良好的基础。