面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

一种新的TR层析扫描投影重排算法

TR层析扫描可对超出射束范围的大尺寸构件进行检测,在工业CT领域有着重要的应用。目前使用的一种重建方法是在忽略扇角的影响下,将TR扫描正弦图直接重排成标准平行束正弦图,然后使用平行束的重建方法进行重建,这样导致重建图像存在一定误差。提出一种新的重排算法,通过坐标转换和插值计算,得到平行束正弦图中的各采样点在TR扫描正弦图中对应的映射点坐标及灰度信息,进而得到完整的平行束正弦图。通过仿真和试验,发现应用新算法得到的正弦图和重建图像均消除了边缘不光滑和伪影现象。新的重排算法能够消除现有重排算法的误差,使得TR扫描方法在扇束角较大时也能实现正确CT重建。     

基于直线成像特征的视觉测量系统综合标定方法

针对视觉测量系统存在复杂系统误差的特点,提出一种基于直线成像特征的系统综合标定方法,有效地保证了测量精度.该方法通过对1等量块的平行直线边缘提取,建立量块边缘空间物点位置和像点位置的原始对应关系,利用量块边缘的理想直线特征,通过统计计算对测量系统进行综合标定,建立描述空间物点位置和像点位置的相互对应关系的二元三次标定函数.对在测量范围内不同方位的量块进行多次测量,表明使用这种标定方法标定的视觉测量系统的测量精度能够达到.     

基于角点特征的SAR图像与光学图像匹配算法

INS／SAR组合导航系统对SAR实时图像与光学参考图像的匹配算法提出了实时性和准确性要求。文章首先采用一种结合Harries算子与曲率尺度空间的算法,提取SAR图像与光学图像中的角点;然后利用距离约束、角点值约束、边缘约束进行角点匹配。经实验验证,该方法实时性好,匹配精度高,可较好的应用于INS／SAR组合导航系统的...     

一种适应较大比例变化的多传感器图像配准方法

提出了一种基于边缘曲率区域极值和边缘相关的图像配准方法。算法首先提取图像的较长边缘并对其进行改进的Freeman编码;然后使用Freeman码计算曲线的曲率,根据曲率极值的对应情况初始匹配边缘并得到比例变换因子;然后重采样图像,使用边缘相关、一致性检测方法得到对应的相关边缘对,最后使用最小二乘法得到图像的配准参数。算法可以适应配准图像间有较大旋转角度和较大平移变换等情况。     

边缘图像自适应编码方法

边缘特征常被视作无人机视觉系统中的重要信息（比如在视觉导航时需用边缘特征识别障碍物），在实践中会遇到边缘图像数据量大的情况。针对边缘图像高效压缩问题，提出了边缘图像自适应编码方法。首先以边缘打包法的压缩比和边缘点所占比例为特征，建立Logistic回归模型，然后利用图像数据库对该模型进行离线训练获取模型参数，最后利用Logistic回归模型建立分类器，自适应地在边缘打包法和链码编码法中选择压缩比最高的方法对边缘图像进行压缩。对VOC2012图像数据库的测试结果表明，与常用压缩方法相比，提出的算法能提高压缩比5%左右，有效减少了数据量。     

融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法.首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图.然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图.接着,根据HSV空间的颜色信息对图像进行分割,结合数学形态法求解分割区块中的独立连通域.再利用边缘生长法对每一个连通域的视差进行恢复.最后,使用左右一致性检测方法对视差图进行优化.实验结果表明,利用图像的明度信息衡量纯色与弱纹理区域的匹配点的相似度是有效的,该V-SAD算法有效改善了SAD算法在弱纹理和纯色区域的匹配效果,平均误匹配率下降了13.02％.     

隐身飞机机身侧棱电磁散射特点分析

隐身飞机机身侧棱是侧向重要散射源,研究其电磁散射特点具有重要意义。建立机身侧棱分析模型,采用多层快速多极子算法(MLFMM)进行计算,获得雷达散射截面(RCS)沿水平面方位角的分布数据;构建RCS峰值、波峰宽度、旁瓣均值三维度评价方法,基于该方法分析机身侧棱电磁散射的极化特性和频率特性;针对棱边长度、棱边尖劈角、棱边厚度三项关键几何参数,建立变参数模型并通过仿真研究RCS对几何参数的敏感性。结果表明:RCS峰值对棱边长度及棱边尖劈角比较敏感,波峰宽度对频率比较敏感,旁瓣均值对频率及棱边尖劈角比较敏感。     

动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测

提出了一种动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测方法。首先采用Shi-Tomasi角点检测法提取图像的强角点,再用金字塔LK光流法计算下一时刻这些特征点的对应位置,得到匹配的多组特征点对。利用这些特征点对建立仿射变换模型并计算仿射参数,对图像做仿射变换消除背景运动带来的误差,最后用帧间差分法处理得到前景目标。实验结果表明,本方法能够以较好的实时性、稳定地检测和提取动背景下的运动目标。     

固体火箭发动机内部缺陷高分辨率检测

针对固体火箭发动机的特点，对工业CT成像结果数据处理方法进行了有效的改进，采用S－L滤波函数进行滤波修正，建立图像重建算法，对同种材料物体通过锐化边缘提高缺陷的空间分辨率；对密度差别较大的不同材料，采用不同的滤波函数分别处理，得到清晰的图像后再叠加成完整的图像，方法简单可行，实现了固体火箭发动机内部缺陷高清晰度的检测。     

基于力场转换理论的图像粗大边缘检测方法

基于粗大边缘的异源图像匹配在导航制导等领域具有广阔的应用前景,但是现有边缘检测方法很难提取出异源图像中的粗大边缘.根据异源图像成像原理和灰度分布特点,提出一种基于力场转换理论的异源图像粗大边缘检测新方法.首先,根据引力概念计算图像中各像素点受到合力的大小和方向;其次,为了去除光照和异源图像灰度不同的影响,对图像中像素点...     

基于数学形态学的图像边缘检测技术

边缘检测通常是用类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征。实际图像中,边缘由灰度突变的象素点组成,在数字图像处理和分析中具有重要的作用。本文综合国内外最新文献资料,分析了多种基于数学形态学的边缘检测技术:基于多尺度形态学的边缘检测、基于数学形态学多极平均的图像的边缘检测、基于偏微分方程的形态学的边缘检测、基于均衡化和数学形态学的组合边缘检测、基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测等技术,并综合比较了其优缺点,探讨了其发展方向。     

一种基于边缘检测的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。依据虹膜图像特点,提出了一种基于边缘检测的虹膜定位算法:首先利用Sobel算子提取虹膜图像的边缘;然后在边缘图中利用扫描线和直线拟合法粗定虹膜中心及半径;最后在原图边缘附近利用改进的Daugman算子进行虹膜精确定位。与传统的虹膜定位方法相比,该算法快速有效,提高了虹膜定位的速度和精度。     

图像边缘提取的启发式搜索算法

常规的图像边缘提取方法容易受到噪声的影响,导致了大量不连续边缘的产生。本文试验了一种基于边缘分段自增强的启发式搜索(EdgeDetectionalgorithmbasedonHeuristicSearchED-HS)算法,该算法通过对边缘检测后图像的遍历搜索获得各种可能的边缘轨迹,然后对每条搜索轨迹进行分段自增强,最后根据增强程度的积累决定图像边缘。文中阐述和分析了算法的机理,并以加入了高斯噪声的“Lena图像”作为样本进行了计算验证。结果初步证明了该算法能够在较高的噪声条件下有效的提取到连续、清晰的边缘。     

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°。     

海陆交界非平稳场景星载ScanSAR扇贝效应抑制方法

扫描式合成孔径雷达(ScanSAR)因不受光线、天气影响,能够提供宽测绘带图像而被广泛应用在海洋监测领域。但ScanSAR图像的扇贝效应(Scalloping)和子带拼接效应(Inter-Scan Banding,ISB)严重地降低图像质量,尤其在海陆相接一类的非平稳场景下,干扰更为严重,影响图像的应用效能。针对上述问题,文章给出了一种基于图像分层和卡尔曼滤波的ScanSAR图像扇贝效应和子带拼接效应的抑制方法。针对非平稳场景,先进行图像分层处理使其满足线性卡尔曼滤波需求;然后,利用加性二维周期函数对子图层的扇贝效应和子带拼接效应进行建模;再将卡尔曼滤波器应用于条纹抑制;最后,对真实ScanSAR图像数据的有效处理结果验证了算法的有效性。     

面向自适应加工的精锻叶片前后缘模型重构

针对精锻叶片前后缘数控加工在加工边界出现"台阶"等问题,提出面向自适应加工的模型重构方法。首先,根据精锻叶片的特点给出前后缘加工工艺方案。其次,根据工艺方案建立在机测量模型并进行路径规划。在此基础上,依据前后缘实际几何型面参数以及理论模型各截面前后缘圆弧圆心和半径允差,提出重构模型圆弧圆心及半径搜索算法;根据各截面的测量点拟合线、理论截面线以及搜索的圆弧圆心和半径,建立重构前后缘模型。最后,通过对比重构模型与理论模型的偏差以及数控加工试验证明该方法能够有效地减小锻造叶片叶身实际型面与前后缘在衔接处的"台阶"缺陷问题,为复合制造工艺背景下精锻叶片前后缘加工成型提供依据。