基于递推自适应权重的快速稠密立体匹配

针对经典自适应权重稠密立体匹配算法计算量大的问题,提出了一种递推自适应权重算法.重新定义相邻像素的权重为距离衰减因子和色彩差异函数的乘积,不相邻像素权重为相邻像素权重的累乘,色彩差异越小、距离越近的像素权重越大;证明了在新的权重定义下,一维空间的匹配代价融合可以通过两次递推完成,真实图像的匹配代价融合可以通过4次递推完成,同时给出相应递推公式;递推匹配代价融合时每个像素每一视差只做4次乘法和8次加法,计算量比窗口大小为35×35的经典自适应权重算法小约两个数量级;基于递推匹配代价融合实现了一种快速稠密立体匹配算法.使用Middlebury大学的测评集测试该算法,证明了递推自适应权重算法的速度和精度均优于经典自适应权重算法.     

动态因素对星敏感器测星影响的分析

在捷联惯导系统中,星敏感器直接固定在弹体上,在动态环境下工作.本文根据光学成像原理、快门速度和图像传感器上星点移动速度等,建立了动态条件下星敏感器所获星点光斑的数学模型.通过计算机仿真得出了曝光时间与动态星点像元能量最大值的关系、不同曝光时间下的动态星点定位精度.仿真结果表明,动态星点像元能量最大值不能随着曝光时间的延长始终增大,动态星点形变对星点定位精度的影响可以忽略.     

自动安平星模拟器

设计了一种自动安平星模拟器,对其必须解决的关键技术及解决方法进行了论述.该星模拟器可以提供位于水平面内或与水平面成某一小的固定夹角的模拟星光,经过实验测试,其出射光束与水平面的平行度可达到角秒量级.该星模拟器结构简单,易于实现,操作方便.