基于亚像素边缘检测的高精度圆孔参数测量方法研究

为改善用机器视觉对圆孔参数测量结果,减小误差,在利用圆形标定板标定像素当量的基础上,对一种基于亚像素边缘检测的高精度圆孔参数测量方法进行了研究。用改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法对边缘点作进一步的细化和筛选,用7×7模板替代原5×5模板,设计新阈值判断标准检测亚像素边缘,再对检测到的边缘点偏离像素进行抑制以获得更精确的图像边缘点;用最小二乘法进行圆形拟合获得圆形参数。给出了改进算法的基本步骤。用实验讨论了在自然光条件下,相机曝光亮度,以及相机与被测物体距离对测量结果的影响。结果表明:改进的方法对环境适应性强,易实现,曝光亮度30~50时测量精度较好;相机与物体距离50~60cm时,测量精度可达0.02mm。该法在高精度的工业检测中有广泛的应用前景。     

基于鲁棒估计的捕获段面目标图像处理

深空探测捕获段导航图像为含轮廓面目标图像，目标质心与光心并不重合，传统加权质心方法无法有效提取目标视线。文章通过最小平方中值法对提取的面目标导航图像真实边缘轮廓进行椭圆鲁棒拟合，该方法能够有效估计出目标中心视线，同时能够抑制由于目标表面坑洞等纹理特征引起的误差，对伪边缘、拍摄噪声均不敏感。最后，通过大量仿真与真实图像处理，对算法进行验证。结果表明，用文中方法估计的目标中心投影点坐标精度优于0.1个像素，视线误差优于1×10-4rad，方法具有极高的鲁棒性，对捕获段图像处理有一定的参考价值。     

一种用于无人机航空相机标定的角点检测算法

在实现无人机航空相机的高精度标定中,模板图像中角点提取的精度是至关重要的因素。为了实现高精度角点的提取,以及亚像素角点像素的修正,提出了基于Hessian矩阵的X型角点形状算子的亚像素角点提取方法。实验分析验证,该方法提取精度较高,提取过程简单,计算量小,大大简化了标定过程。     

基于联邦卡尔曼滤波的月球车自主导航方法

月球车自主导航系统是其完成月球探测任务的基础和关键,因此针对月球车导航的特殊要求设计了一种基于天文导航与航位推算相结合的月球车自主导航方法.首先根据月球车运动模型建立了系统的状态方程,然后利用太阳敏感器测量的太阳高度和方位角为观测信息建立了天文子导航系统,以航位推算系统输出的航向角速率和月球车行进距离为观测信息建立了DR子导航系统,并采用了联邦卡尔曼滤波实现导航信息的最优估计和信息综合以增加导航系统的可靠性和容错能力.最后,通过计算机仿真证明该方法具有很好的位置和航向估计精度,同时该方法有效提高了月球车导航系统的可靠性和容错能力,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的方法.     

月球车视觉系统的一种匹配算法

针对月球车立体视觉系统对匹配速度和准确度要求较高的特点，提出了一种基于特征约束的区域匹配算法。该算法用多尺度小波变换实现边缘提取和降噪，采用多特征匹配、双向匹配、部分二次采样、选取图像子集等技术保证匹配的速度和精度。最后对匹配结果进行滤波，进一步提高匹配的准确性。     

图像传感器辐射损伤对光通信系统跟瞄精度的影响分析

卫星光通信系统中的图像传感器在空间辐射环境中会因辐射损伤导致成像噪声增大,从而在确定光斑质心时产生偏差,影响系统跟瞄精度。文章基于典型器件地面辐照试验数据分析结果,利用灰度质心算法对不同尺寸模拟缺陷光斑的质心偏差量进行计算,并分析质心偏差对系统跟瞄精度的影响。结果表明:光斑的质心偏移与辐射产生缺陷像素的数量和位置均相关;增大光斑尺寸可减小质心偏差。最后,从抗辐射损伤能力角度为系统光斑尺寸选取提出约束条件要求。     

基于多结构元素的遥感图像去噪及边缘检测方法

边缘检测是遥感图像处理的一个重要方面。利用数学形态学原理，提出了一种基于多结构元素的遥感图像边缘检测方法。首先采用基于视觉模型的边缘阈值得到灰度突变像素点，然后利用几种具有代表性的结构元素对这些像素点进行形态学腐蚀操作以区分真实像点和噪声点，将噪声点去除并通过伪中值滤波填补像素值，最后得到图像边缘。实验结果表明，该算法能够在保持图像边缘细节的前提下，很好地滤除图像中的孤立噪声点，在检测精度和抗噪声性能方面都优于传统的形态学算法。     

应用相位相关法的TDICCD空间相机像移测量方法

空间相机亚像素精度的像移高精度测量是一项技术难题。文章针对高分辨率TDICCD空间相机的成像特点提出一种直接测量像移的方法,该方法利用高速图像传感器获取图像序列,然后采用基于局部上采样的相位相关法来测定亚像素像移变化曲线。Matlab软件的仿真实验结果表明,该方法对图像噪声和灰度变化有很高的容忍度,其测量精度在图像信噪比高于10dB时优于0.1个像元。     

一种高超星图高精度半盲复原算法

针对高超声速飞行器在平流层内应用天文导航时受气动光学效应及运动模糊影响后难以观星和高精度导航的问题，提出一种基于正则化思想的高超星图半盲复原算法。该算法首先针对高超星图的特点进行去噪与星点初提取等预处理操作，接着从图像中提出可用的模糊核信息，并通过融合达到去噪的目的。然后结合天文图像灰度及梯度的稀疏先验分布特性，提出一种针对高超星图的正则化非盲复原模型，利用分裂布雷格曼迭代法等算法迭代估计清晰图像。将本算法与传统星图复原算法、其他最新正则化复原算法进行星图复原与导航效果比较，结果表明本算法复原效果最佳，且能明显改善星点识别正确率及质心坐标计算精度，可用于大幅提高超声速飞行器在平流层中的天文导航适应性及导航精度。     

月球车立体视觉的一种标定与三维重建算法

为提高月球车视觉系统的摄像机标定和图像的三维重建精度,提出了一种基于多平面标定点的改进Tsai氏两步法,用线性重建算法对标定和匹配结果进行空间景物点的重建,根据最小二乘曲面拟合原理拟合视场区域的基本轮廓。对一标定模板的标定和图形的三维重建结果表明,该算法的精度高、速度快,可用于月球车立体视觉系统。     

基于梯度特征的图像自动分割方法

利用遥感图像进行海上目标检测、监视的关键技术是实现海陆分离，从而为目标检测、监视减少不必要的处理工作。传统的采用阈值分割方法分离陆地，但是这种方法对于陆地上灰度级较低区域容易造成误分割。而且，很显然的不能够充分利用图像中的灰度变化信息，即梯度。为此提出了一种基于梯度特征的海陆分割算法。首先利用边缘检测提取图像的梯度特征，梯度特征对灰度级并不敏感而对梯度的变化敏感，对于陆地灰度级较低的区域也能够提取边缘。对得到的边缘进行形态学处理，利用设定的面积阈值将图像分为主体陆地区域和孤立陆地区域，进一步可以屏蔽陆地。实验结果表明，该方法可以较好的分割陆地中阴暗区域，对于未经辐射校正图像有较好的适用性，并且有较快的处理速度。     

基于Shape-from-Shading的月球表面三维形状恢复算法研究

提出了一种基于Shape-from-Shading的月球表面三维形状恢复算法。首先分析了在太阳光照射下月球表面成像模型,建立了使用Lommel-Seeliger反射模型描述的反射图方程。然后用有限差分近似微分运算,将反射图方程所示的一阶变系数线性偏微分方程进行离散化处理,得到关于表面高度函数的代数方程。进而采用超松弛迭代法进行求解,获得月球表面三维高度函数值。最后使用合成图像和实际月球图像进行三维形状恢复仿真实验。实验结果表明提出的算法可以有效地恢复月球表面三维形状。     

基于子孔径波面拼接的直接波前解卷积效率

为提高气动光学效应下目标图像清晰化处理的运行效率,提出了子孔径拼接波前复原方法。分析了波面拼接下的直接波前解卷积效果,研究了波面拼接与传统泽尼克模式法在运行效率上的差异。仿真结果表明:子孔径拼接方法具有良好的波前复原能力,与泽尼克模式法相比具有更低的算法复杂度。基于子孔径波前拼接的直接波前解卷积方法可有效提高点源图像探测的斯特列尔比(Strel ratio),可应用于高超声速飞行器的红外寻的系统中,抑制气动光学相位畸变的影响,增强目标探测、识别和跟踪性能。     

改进多尺度Canny算子在SAR图像边缘提取中的应用

着重讨论了在原始Ｃａｎｎｙ算子基础上提出的一种改进算法。其主要特点在于将多尺度分析的概念引入到基本Ｃａｎｎｙ算子中，从而改善了Ｃａｎｎｙ算子的检测性能，使其更加适应合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像受噪声影响较大的特点。最后在原始ＳＡＲ图像基础上，将改进的算法与基本Ｃａｎｎｙ算子及其它几类边缘检测算子作了性能对比实验。实验结果显示了改进Ｃａｎｎｙ算子的良好检测性能。     

一种地球紫外中心快速提取方法

针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出一种基于梯度统计的快速、低存储需求的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,考虑到星载计算机与高内存消耗的滤波算法、实时导航需求的冲突,采用结合Sobel边缘算子与局部二值模式（LBP）算子的改进边缘快速提取方法,有效剔除背景噪声并准确提取地球紫外临边特征。然后对非完整临边边缘采用最小二乘拟合得到中心的精确位置。实验结果表明,该方法抗噪声,可实现亚像素级地球中心提取,并显著降低存储需求和计算时间开销。对于1046×746的图像,该算法需要的存储空间仅为1100kByte,运算时间在20ms内,满足自主导航的需求。     

一种新的基于从明暗恢复形状的月球表面三维形状恢复算法

提出了一种新的基于从明暗恢复形状的月球表面三维形状恢复算法。首先 ,分析了在太阳光照条件下月球表面的成像模型,建立了基于Lunar\|Lambert反射模型的 图像辐照度方程。然后由图像辐照度方程建立相应的静态Hamilton\|Jacobi方程,使用
Lax\|Friedrichs sweeping方法逼近其粘性解,得到表面三维高度。最后通过对合成图像和 实际月球图像进行三维形状恢复,实验结果表明提出的新算法可以有效地应用于月球表面的 三维形状恢复。     

小天体不规则度与光学导航质心提取及应用

针对深空自主导航的小天体“形心和光心”提取问题，提出了小天体不规则度的概念，并给出了定义。小天体不规则度可以度量小天体形状和亮度的不规则程度，并作为不规则小天体质心提取方法的选取准则。首先提出了基于小天体不规则度的图像处理方法选取准则，进而针对形状不规则程度较大的小天体，提出一种基于最小外接图形的不规则小天体形心提取方法。最后，对基于不规则度的图像处理方法选择和形心提取算法进行了仿真。结果表明，不规则度很好地刻画了小天体不规则特性，选取准则可以实现算法的有效选取，实现小天体质心的高精度提取。     

黏附激励下空间目标惯性参数的辨识方法

针对黏附卫星会自然激励目标改变运动状态的现象，提出一种利用黏附激励进行空间非合作目标惯性参数的辨识方法。黏附前，利用主星对目标特征点的视觉测量，建立估计目标惯性参数与相对运动参数的滤波器，并估计目标的转动惯量比和质心；黏附后，主星直接利用该滤波器估计目标的新的质心速度，并基于动量守恒原理计算目标质量。该方法不仅充分利用黏附过程的自然激励，无需常规辨识必须的主动激励，而且激励前后算法一致，无需切换。数字仿真证实了算法的有效性。     

基于空间分割的影像条带噪声去除方法

光学遥感卫星影像中包含系统条带噪声和随机条带噪声,由于多种因素的干扰,即使进行系统条带噪声去除后,仍残留部分随机条带噪声。文章通过分析现有卫星遥感影像中的随机条带噪声特性,基于常规的随机条带噪声去除方法,提出一种新的基于空间分割的条带噪声去除算法。该方法以影像的均值、中值以及梯度值构建判定准则,将影像分为动态范围变化较小的多个区域,同时将地物边缘单独提取出来予以保留;然后采用标准矩匹配的方法对单独区域进行处理,在剔除噪声的同时抑制灰度畸变的产生;最后采用中巴地球资源卫星04星（CBERS-04）数据作为试验对象进行了随机噪声去除试验,试验结果表明新方法在去除随机条带噪声的同时很好的保持了原始影像的纹理信息。     

地球反照对数字太阳敏感器的影响分析

地球反照对太阳敏感器性能有重要影响,同时也制约着太阳敏感器在卫星上的安装。由于数字太敏感器本身独特的结构模型,所以需要采取有针对性的方法对其进行影响分析。本文在此模型基础上提出了利用图像技术的地球反照影响分析方法,为太阳敏感器在航天器上的应用与安装提供了技术支持。