一种融合深度信息的火星局部地表图像立体匹配方法

针对火星局部地表形貌原始自然、色彩单一和纹理相似度高难以实现双目精确定位的问题,提出一种融合深度信息的火星局部地表图像立体匹配方法.利用空间金字塔特征提取模块聚合不同尺度和位置的上下文信息,然后通过分层立体匹配架构构建多尺度的匹配代价卷,用条件代价卷归一化代替批量归一化层,在立体匹配网络的代价正则化阶段以深度信息为条件调制匹配代价卷特征,从而降低计算量,提升推理速度,并生成高精度的视差图.最终利用感兴趣目标的视差值并结合相机的基线参数,得到目标点在指定坐标系下的三维坐标从而实现定位任务.在火星模拟场数据集上的视差图达到了三像素误差小于0.017％,通过与GCNet+ CCVNorm等方法的结果进行比较,表明所提出方法在火星局部地表下的优势.     

大场景深度范围下的角度校验立体匹配算法

针对三维扫描系统开发过程中遇到的大场景深度范围下标志点误匹配率较高的问题,对基于单应性约束的双目立体匹配算法进行研究,从理论上推导出匹配误差与场景深度和工作距离比值间的数学关系,明确该算法的适用条件。为提高场景深度与工作距离比值较大时的匹配正确率,提出一种基于角度校验的双目立体匹配算法,首先通过极线约束获得初始匹配点对,然后通过计算角差异度校验得到最终正确匹配点对,实验表明所提出的方法能够达到良好的匹配效果。     

一种基于核回归的改进型图像去噪方法

为了消除图像处理中的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出了一种基于核回归的图像去噪算法。该方法的基本思想是在经典方法以像素位置决定权值的基础上,引入像素灰度值。即核函数在计算权值时考虑两个因素:空间距离和灰度距离。通过计算控制核来做到自适应,最后引入一个迭代过程。实验结果表明该算法能够在滤除图像中的高频噪声的同时尽可能保留了图像的细节特征,获得了较为理想的去噪效果。     

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

空基伪卫星组网部署的航路规划算法

针对以临近空间飞艇为平台的空基伪卫星组网问题,提出了一种空基伪卫星从初始位置到目标位置进行组网部署的航路规划算法。首先,通过梳理空基伪卫星组网的性能指标,设计了基于距离和几何精度因子（GDOP）的航路规划代价函数;然后,对航路规划的约束条件进行了分析,在稀疏A*算法的基础上,设计了距离代价和GDOP代价权重可自适应调整的空基伪卫星航路规划算法,并对规划出的航路采用Dubins曲线进行平滑;最后,通过仿真实验,对提出的航路规划算法进行了验证。仿真实验结果表明,航路规划算法在GDOP较恶劣的情况下,能够有效地在后续的航路规划中降低GDOP代价,提高用户定位精度;而在GDOP较为良好时,则可以增加距离代价的权重,在航路规划时使伪卫星尽快向目标位置收敛,减少时间消耗。      

基于行程累加的目标标记硬件加速算法

针对目标标记算法的长耗时、大延迟严重影响目标跟踪的效果和实时性问题,提出了快速的基于行程累加的目标标记硬件加速算法.通过对像素进行行程编码,按照定义的累加规则对相邻行的行程进行累加运算,避免了标号冲突的发生,无需建立等价表,实现了一遍扫描完成连通域标记和连通域特征的计算.实验结果表明提出的算法资源占用较少,输出延迟小,与软件算法相比具有很高的加速比,有利于后续目标跟踪的高速实时处理.     

着陆避障中双目立体匹配方法与仿真

摘要： 在着陆避障过程中，利用双目相机拍得的图片进行立体匹配得到稠密的地形高程图是一种有效的方式.文中对绝对误差之和(sum of absolute differences, SAD)、全Census变换以及稀疏Census变换立体匹配方法原理进行说明，针对SAD算法无法处理左右图像亮度不一致的情况提出了对匹配窗口进行灰度规范化以及加入LOG滤波的改进措施，并且对上述方法分别应用数据库图像和沙盘拍图进行仿真测试及比较，从匹配错误率和实时性的角度分析各算法在地外星体着陆这种特殊场景中的使用性能.     

自适应RLS算法及其在SINS／SAR组合导航中的应用

在捷联惯导（SINS）／合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中,SAR的匹配定位信息往往数量有限,而且时间间隔互不相等。提出一种自适应递推最小二乘（RLS）算法用于组合导航。该算法将正交性原理应用于最小二乘算法中,通过构造自适应渐消因子,实现时变参数的自适应估计,给出了自适应RLS算法的递推公式,并从理论上分析了该算法的收敛性。仿真结果验证了自适应RLS算法用于SINS／SAR组合导航系统的可行性和有效性。     

基于未加权区域采样的直线反走样算法

直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳.     

基于未加权区域采样的直线反走样算法

直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳.     

基于四元数理论的彩色图像脉冲噪声开关滤波

根据四元数单位变换理论定义了一种新的描述彩色图像像素点间差异的距离,该距离可以同时描述两个彩色像素点在强度和色度上的差异.利用该距离和图像边缘的结构性与方向性,构造了一种基于四元数的开关型彩色图像脉冲噪声滤波器.该滤波器对像素点进行4个方向上的噪声检测并仅对检测为噪声的像素点进行滤波.实验表明:该滤波器能够在去除彩色图像中的相关和非相关噪声的同时保护图像细节,同时具有比传统方法更快的执行速度.     

基于离散系数改进的VWKNN位置指纹定位算法

位置指纹算法是研究室内定位技术的主要方法,其中在线阶段的匹配算法是影响室内定位精度的主要因素之一。目前,在线阶段的匹配算法有最近邻算法、K近邻算法以及加权K近邻算法。其中,最近邻算法和K近邻算法都没有考虑到不同参考点和待定位点之间的欧氏距离对定位精度的影响,而加权K近邻算法虽然考虑到了欧氏距离对定位精度的影响,对最终的定位结果采用欧氏距离归一化处理进行加权,却没有考虑到AP信号的波动性对定位结果也会产生很大的影响。因此,针对在线阶段的匹配算法作出改进,提出了基于离散系数改进的加权K近邻算法。在离线阶段建立位置指纹数据库,在在线阶段使用离散系数来反映各AP信号的稳定性,进而对待定位点与参考点之间的欧氏距离进行加权,计算出所有的加权欧氏距离后,从中选取距离最近的k个参考点,估算出待定位点的物理位置。实验结果表明:基于离散系数改进的加权K近邻算法可以实现平均定位精度比K近邻算法提高15%~17%,较加权K近邻算法提高了11%~13%的定位效果。      

融合邻域色差的PSPNet对遥感影像的分割

传统的遥感影像语义分割利用影像的光谱特性,将具有相似值的像素进行归类,但无法区分具有不同光谱的同一类对象.针对这一问题,提出将邻域的色差信息和原始图像一起输入PSPNet网络中的方法.先将RGB变换到LAB空间,然后采用CIELAB公式计算出每一个像素与周围8个邻域像素的色差值,取平均值作为该像素的邻域色差值.在WHU...     

一种基于图像特征点提取及匹配的方法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算法的特性进行了分析,并以visual studio 2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现;最后以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征匹配,并对不同的近邻比进行比较,给出了建议值.通过3组实验图像的匹配结果表明,SIFT算法提取的特征对图像缩放、旋转、亮度变化的匹配正确率都等于或接近100%,证明了SIFT算法提取的特征点有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别以及图像重建等领域.      

考虑能量最优的集群航天器避碰规划

针对传统集群聚集算法在航天器集群规划应用中存在燃料消耗大、不均衡以及耗时过长等问题,提出了向心聚集的能量最优聚类避碰算法。该算法首先基于集群相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了自适应的向心聚集的能量最优模型;在此基础上,对于耗时较长且碰撞的问题,提出一种基于能量最优的聚类避碰算法,以模块间安全距离矢量作为避碰约束,将能量消耗作为聚类算法指标进行改进。仿真验证表明,该算法可以自适应选取集群聚类的中心,有效避免碰撞,减少集群聚集总能量的消耗以及模块间能量消耗的不均衡性,使得工质消耗达到全局最优,且耗时仅有常规遗传算法的万分之一。该算法为集群快速安全聚集提供了思路。     

家庭安全监控的实时异常检测与分类算法

同时具有好的实时性和稳健性是基于视频的安全监控系统异常检测算法的难点问题.在家庭安全监控系统中同时利用像素的亮度分量和色度分量检测变化像素,解决摄像镜头由于大尺寸对象闯入引起的图像背景变化造成运动对象检测失败的问题;提出一种实时运动对象分类算法,综合利用开关灯检测、运动距离分析和皮肤探测多种方法,区分是否出现影响家庭安全的事件;提出3关键值背景维护算法,用于消除背景振动像素,减少虚假报警.实验表明,本文异常探测算法对视频监控系统异常探测和消除虚假异常报警具有较好的实时性和稳健性.      

基于运动增强和颜色分布比对的运动目标检测

为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法.采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域; 提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标.算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性.多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.