惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
     

一种基于Star算法的多路视频稳像方法研究

目前，基于特征点匹配的稳像算法中存在特征点提取速度慢、误匹配率高，以及多目相机的多路视频稳像太过耗时、实时性不好的问题，提出了一种基于Star特征点提取算法的多路视频快速稳像方法。首先采用Star算法提取视频当前帧特征点，然后采用光流法结合当前帧特征点信息跟踪预测下一帧对应的特征点，以加快特征点提取速度，同时减少所提取的特征点错误匹配率。通过对匹配的特征点求取相应的仿射变换矩阵获取帧间运动矢量，进而采用卡尔曼滤波器对帧间运动矢量进行滤波处理，以滤除其中的相机随机抖动矢量并保留相机的主观运动矢量。最后依据滤波后的运动矢量进行图像补偿得到稳定的图像序列。针对复眼导引头存在的多路视频抖动情况，基于OpenMP并行开发库，利用多核处理器的优势，实现了多路抖动视频的并行实时稳像。所设计的数字稳像算法在PC平台下对4路抖动视频（OTB100的BlurCar系列视频，分辨率为640×480，帧率为30 FPS）并行稳像的结果参数为：峰值信噪比 （Peak Signal-to-Noise Ratio，PPSNR）平均提升了4.62 dB，单帧耗时平均为14.51 ms。经仿真实验证实，算法的计算效率和特征点匹配正确率高，可实现多路输入视频的实时稳像。     

地形辅助导航匹配误差研究

地形辅助导航系统中最重要、研究也最深入的部分就是匹配算法,除了算法本身构建 之外,匹配精度与应用条件之间的关系也是算法研究的重要内容。以TERCOM算法为研究 对象,将研究地形特征、地图分辨率、初始误差、惯性导航系统精度、载体运行速度和匹配 序列长度等因素对匹配精度的影响,为匹配算法的工程应用提供理论基础。     

基于像素抽样的快速互相关图像匹配算法

在不同大小的实时图像(假定为小)和基准图像(假定为大)的匹配算法中，最常用的方法是互相关匹配算法，但如果对每个点都计算二维相关函数则计算量非常大。文章提出对图像的匹配采用粗、精两步快速匹配的方法：首先将实时图像每一列灰度值相加，形成一个一维信号，用此一维信号到基准图生成的一维信号中用一维相关函数进行粗匹配，实现降维和提高速度的目的。然后将相关函数值中较大的一些点作为备选点，在原图中利用这些不多的备选点计算二维相关函数，相关函数值最大的点即为最佳匹配点，实现精匹配。在一维匹配中采用隔4列、隔3行取一个点的像素抽样方法以提高粗匹配速度。实验结果表明了文章算法的快速性和准确性。     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

用于故障字典的图形匹配算法研究

研究了故障字典法的图形匹配算法的实时性和实用性问题。在讨论了数据处理方法和一些匹配算法的基础上，提出了一种能提高匹配速度和精度的算法，可用于航天控制系统模拟电路的故障诊断系统。     

基于进化策略结合BP神经网络的景象匹配算法研究

基于进化策略结合BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。提出并实现了一种高效的基于进化策略结合BP神经网络的景象匹配算法。实验表明该方法的收敛性能及学习速度优于标准BP神经网络算法，具有寻优的全局性、精确性。     

基于增量调制的ICCP地磁匹配序列生成方法

为解决地磁匹配算法中匹配点的选取和匹配序列长度的设置问题，提出一种迭代最近等值线(ICCP)算法的地磁匹配序列生成方法。首先，分析了采样定理、地磁图分辨率、磁场起伏特征和磁传感器测量精度等对匹配序列采样间隔的约束，以及匹配序列长度与误匹配的关系；然后，在此基础上利用增量调制原理实现了匹配点的选取；最后，建立了本文方法参数优化的目标函数，并利用二进制粒子群优化（BPSO）算法对匹配序列的长度和增量调制的量阶进行寻优，使ICCP算法在保证匹配精度的前提下能够缩短匹配时间。仿真结果证明所提方法具有良好的环境适应性，对ICCP算法的精度和实时性都有明显改善。     

基于BP神经网络的景象匹配算法研究

基于BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。讨论了BP神经网络及图像的灰度不变矩和边缘不变矩，并把灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于本文BP神经网络景象匹配中。算法分析表明该算法具有很高的匹配效率。     

基于FBM分形向量特征的图象匹配

由于自然景物图象的灰度与边缘特征不稳定，基于灰度与边缘的匹配算法对于这一类图象难以生效。本文通过分析ＦｒａｃｔａｌＢｒｏｗｎｉａｎＭｏｔｉｏｎ（ＦＢＭ）的Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ－Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ随机分形逼近函数的频谱，给出了分形向量特征的定义和快速判别图象的ＦＢＭ区域的方法。在ＦＢＭ区域内采用该特征进行匹配能克服复杂自然景物图象中灰度与边缘特征的不稳定性。实验表明采用ＦＢＭ分形向量特征的匹配方法能够获得比较传统匹配方法，例如平均绝对差算法以及特征匹配法更高的匹配定位精度和匹配概率     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

盲稀疏度信号重构的改进正交匹配追踪算法

在信号盲稀疏度条件下,现有重构算法的固定阈值选择限制了重构精度和重构速度提高,鉴于此,提出一种改进的正交匹配追踪算法。通过非线性下降的阈值快速选择原子,自动调节候选集原子个数,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑集,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了盲稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法的重构精度和速度分别提高了8.5%和9.2%。     

基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配

为了进一步提高遥感图像匹配的精度和运算效率,提出了一种利用Contourlet变 换、Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Co ntourlet分解的基础上,引入Krawtchouk矩来提取图像的局部特征,并利用改进的带极值扰 动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,然后逐级上推,
最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹 配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。
     

天问一号着陆器双目视觉避障技术

对天问一号双目视觉避障技术的组成、方案及原理进行了介绍,通过图像障碍识别和双目立体地形感知完成天问一号降落过程中的安全着陆点自动选取.通过高分辨率双目匹配和亚像素插值处理,提高远距离双目测量精度;在计算资源严格受限的条件下,采用FPGA作为硬件加速平台,通过功能模块的并行化和流水线设计,提高计算视差和三维信息的速度;为...     

空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中，大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度，首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析，继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性，设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法，并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台，开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比，该设计处理速度可达 1 kfps，目标跟踪位置与真实位置基本重合，目标跟踪准确率高于98%，在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升，具有一定的实用性。     

基于双目视觉的无人机编队相对定位算法

针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。     

GEO非合作目标超近距相对位姿视觉测量

提出一种基于几何特征综合匹配的双目超近距相对位姿视觉测量方法。首先,将失效卫星的矩形太阳帆板作为几何特征,采用综合匹配方法实现了双目图像的高精度匹配,随后基于几何特征指标参数判别和ROI检测方法,实现了卫星太阳帆板特征点组的识别与提取,在此基础上,进一步建立了目标坐标系,通过三维重建完成了超近距阶段失效卫星的相对位姿高精度解算。最后建立了高精度双目视觉超近距相对测量实验系统,结合所提出的综合匹配算法和相对位姿解算方法,完成了动态非合作目标的相对位姿测量实验,实验结果说明所提出的方法具有较好的实时性和较高的精度。     

一种星敏感器中快速星跟踪方法

提出了一种快速星跟踪算法。在跟踪算法的三个耗时环节，分别采用，分区星表，阈值映射，先排序后匹配识别这三种方法，以提高跟踪过程的快速性。其中分区星表法将整个天区分成了若干个子天区；阈值映射法，设置被跟踪星体的数量阈值，减少映射次数；先排序后匹配识别法，减少了那些距离较大的无谓的星体间的匹配识别。对星跟踪算法进行软硬件仿真测试，在软件仿真测试中，测试了跟踪算法的正确性和成功率。在硬件仿真测试中，测试了跟踪算法在一个跟踪过程中每步的跟踪速度及影响跟踪速度的主要因素。