静默的和谐

“艺会五洲”中国与美洲国际文化交流活动是艺术家董小庄2012年发起的活动,活动中董小庄与美洲艺术大师埃米利奥·卡拉斯科共同完成为期三个月的创意活动。该项活动开创了东西方艺术家共绘一幅画,用视觉语言诠释人与人之间的深度沟通。     

一种基于图割的稠密三维场景重建算法

立体视觉技术是自主探测机器人在未知环境中获取信息的重要手段,通过对可视场景的稠密三维重建实现导航、定位及路径规划等一系列工作。本文在候选点匹配的基础上结合图割理论,首先在世界坐标系建立代表深度信息的网格节点,接着依据区域匹配算法对候选点进行初步筛选,去除大部分相关值较低的节点,建立简化的网格图,最后通过寻找图中最小割来实现能量函数的全局最小,完成稠密的三维场景重建。实验证明,相关阈值γ设为0.6时,简化网格图的重建精度和计算效率达到相对平衡。图割算法解决了候选点测量时潜在的匹配歧义问题,且对低纹理区域有较好的匹配效果。     

飞行员视觉信息流强度模拟及适人性分析

为了合理地确定飞行员在执行飞行任务时的视觉信息流强度,开发了飞机座舱显示界面仿真模型,以被试的正确反应率和反应时间来评价作业绩效.通过实验和数据分析得到以下结果:所建立的视觉信息流模型中视觉信息流强度曲线符合正态分布.不同的视觉信息量完成任务差异显著,信息量增加到一定程度时辨识变慢,出现错误的几率升高;在相同视觉信息量情况下,夜晚与白天、动态与静态执行任务辨识和绩效差异显著,白天要比夜晚、静态要比动态辨识效率和绩效更好.      

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

基于未知地标被动观测的飞航导弹SINS俯仰姿态误差估计方法

针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明：两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。     

风洞模型位移视频测量的相机标定

相机的制造和装配误差难以完全消除,导致相机的光学系统存在不同程度的非线性光学畸变现象,故相机标定对确保风洞模型位移视频测量的精度至关重要.针对1 m2以上的台阶标定块制造成本高、维护困难,提出基于距离标尺的相机标定方法,推导包含菲线性畸变模型的共线方程,建立适应中国大尺寸风洞的低成本相机标定系统,确保模型位移视频测量相机的自校正精度.2m超声速风洞的某跨大气层飞机测力试验中,采用该方法校正DALSA(R)相机后,各阶梯迎角测量精度σα≤0.00772°(达到高速风洞测力试验迎角精度的先进指标),因此具有实用价值.     

基于人类视觉特性的遥感图像优化显示及应用

在分析遥感图像主观质量（Subjectivequality）评价的基础上,提出基于人类视觉特性的优化显示技术．并应用于遥感图像压缩、相对辐射校正评价和噪声估计。结果表明：当图像以50％比例放大时,处理前后的效果不明显：以100％比例放大时,差异性开始出现;当显示比例提高到200％时,图像的噪声、条纹及退化现象比较容易发现与识别。因此,当需要比较两幅图像差异及监测图像质量变化时,建议显示比例设为200％。上述成果已成功应用于CBERS-02B卫星HR相机及后续高分辨率相机压缩方案的评价,也用于中国卫星遥感地面处理系统的图像质量监测。     

频率锁定对伞弹系统稳态特性的影响

旋转伞弹在下落过程中的稳定性直接影响着子弹的扫描性能,因此研究影响伞弹系统稳定性的因素非常重要.采用激光双目立体投影图像视觉技术在立式风洞中非接触测量了伞弹模型的扫描角和瞬时转速,介绍了测量与数据处理的方法,着重讨论了频率锁定现象对伞弹系统稳定扫描特性的影响.试验结果显示:在较窄风速范围内,存在频率锁定区域;在频率锁定区,扫描角和瞬时转速具有较好的周期稳定性,对外界的干扰不敏感,能量谱峰值也较显著.     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。     

基于高斯过程的机器人自适应抓取策略

在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。