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。     

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。     

基于球几何特征的摄像机内参分步标定方法

在摄像机标定过程中,球形靶标对图像数量、拍摄角度要求小,能够适应遮挡环境,在使用中具有明显优势.在分析球投影模型几何性质的基础上,提出一种利用球靶标分步标定摄像机内部参数的方法.该方法通过拍摄一幅包含空间中2个不同位置球体的图像,得到图像中的2条投影二次曲线;利用2条投影二次曲线的对称轴和公切线计算球心投影点,通过投影二次曲线的对称轴确定图像主点坐标,根据球心投影点和图像主点的位置关系求解归一化焦距;利用整体优化算法得到内参标定结果.仿真数据实验分析了引入测量误差的主要因素,实物标定结果与平面方格靶标方法相比误差在5%之内,重复测量结果稳定.      

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。     

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。     

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RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。