航天器交会对接中测量靶标的两种设计方法

根据旋转、平移和缩放不变性、易于探测与高精度定位等原则设计出了两种用于航天器交会对接视觉测量的编码靶标。一种为圆形编码靶标,使用二进制相对编码的方法对靶标进行编码和解码。另一种为圆环形编码靶标,是一种具有坐标系的绝对编码,通过模版匹配实现解码。在不同条件下进行了实验,两种编码靶标都能被准确地识别。实验结果证明两种靶标具有很好的抗干扰性和稳定性,能够适应交会对接视觉测量的要求。     

自由环状零件尺寸图像测量系统研究

介绍了自由形状零件截面轮廓测量系统的硬件结构,在测量方法上采用牛顿插值法实现图像的亚像素边缘检测,将轮廓尺寸测量问题转化为求取最大相关函数的问题,采用了基于仿射变换的最大相关搜索策略,根据实际需求和边界直径对搜索的初始参数加以约束,大大减少了搜索时间。利用标定确定摄像机的比例因子和系统精度,实验给出了最大相关度量和仿射参数的函数关系,证实该方法是快速有效的。     

基于仿射变换的机载凝视红外告警器图像配准

提出了一种用于机载凝视红外图像序列的配准算法.分析凝视红外图像的特点,建立二维仿射变换模型描述三维空间.以帧间均方差最小作为评价标准拟合4个最优配准参数,通过参数步长控制配准算法精度.通过实测空中红外小飞机图像序列,证明了该算法配准精度可达到象素级,并可有效屏蔽背景杂波干扰.     

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。     

一种基于角点提取的遥感影像地面控制点自适应匹配算法

提出基于特征角点的控制点自适应匹配算法：依据图像数据灰度特征自动确定相应阈值，从基准影像上提取控制点。采用动态模板进行不等距搜索，确定潜在目标控制点；构建三角网，利用等角变换判别目标控制点；构建仿射变换方程来筛选目标控制点。该算法无需设定灰度相关系数最大值阈值即可判别目标控制点。选取ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据，对该算法进行试验，结果表明。该算法可以准确提取有价值的特征角点，具有较高的控制点识别精度和运算效率，具有较强的适应性和应用价值，较之传统匹配算法有明显优势。     

标准图压缩法

以迭代函数系统为基础的分形图象压缩方法是一种新的有效的图象数据编码途径，在分析分形图象压缩方法优缺点的基础上，提出了一种基于仿射变换的标准图压缩法，此法的恢复图象质量与压缩恢复速度均明显优于分形图象压缩法。     

高亚声速二维风洞收缩段的设计

本文提供了一个仿射变换式,它将亚声速位势方程精确变换成Laplace方程。应用这个理论,本文给出了一个设计二维高亚声速风洞收缩段的精确方法。在马赫数为0.9时,求得的收缩段形状曲线与由计算机提供的位势方程数值解相比较,二者极为符合。此外本方法计算简单,精度高,并具有广阔的应用范围。     

基于仿射变换的飞机图像的识别

 先基于细胞神经网络提取飞机图像轮廓,再用基于仿射变换方法对多种飞机的轮廓图像做不变特征的提取,把多种飞机的不变特征放在数据库中。进行飞机类型识别时先计算实时图像中飞机(目标) 的不变特征,然后与数据库中的每个不变特征做相关运算,即可识别飞机的型号。     

基于控制线方法的机载SAR和可见光图像匹配应用研究

根据无人机(UAV)景象匹配导航的现实需求,对具有典型人造场景的机载合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像,提出一种基于直线特征的SAR图像与可见光图像配准方法.首先,利用改进的直线段检测(LSD)方法提取图像直线特征；其次,构造控制线并设计了一种基于控制线的图像配准方法；最后,依据仿射变换模型实现了待配准图像的精确自动配准.实验表明,在SAR和可见光图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍能精确配准图像,且运算时间大幅减少,能够满足一些实时性较强的应用.     

多模式快速标准图压缩法

对标准图压缩法作了改进，引进了多模式压缩的思想，设计了相对矩的分类算法，把标准图压缩法改进为多模式快速标准图压缩法，恢复图象质量和压缩速度均有大幅度的提高，并在压缩比为４倍时得到了优于静止图象压缩标准ＪＰＥＧ的结果。