一种基于Star算法的多路视频稳像方法研究

目前,基于特征点匹配的稳像算法中存在特征点提取速度慢、误匹配率高,以及多目相机的多路视频稳像太过耗时、实时性不好的问题,提出了一种基于Star特征点提取算法的多路视频快速稳像方法。首先采用Star算法提取视频当前帧特征点,然后采用光流法结合当前帧特征点信息跟踪预测下一帧对应的特征点,以加快特征点提取速度,同时减少所提取的特征点错误匹配率。通过对匹配的特征点求取相应的仿射变换矩阵获取帧间运动矢量,进而采用卡尔曼滤波器对帧间运动矢量进行滤波处理,以滤除其中的相机随机抖动矢量并保留相机的主观运动矢量。最后依据滤波后的运动矢量进行图像补偿得到稳定的图像序列。针对复眼导引头存在的多路视频抖动情况,基于OpenMP并行开发库,利用多核处理器的优势,实现了多路抖动视频的并行实时稳像。所设计的数字稳像算法在PC平台下对4路抖动视频（OTB100的BlurCar系列视频,分辨率为640×480,帧率为30 FPS）并行稳像的结果参数为：峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PPSNR）平均提升了4.62 dB,单帧耗时平均为14.51 ms。经仿真实验证实,算法的计算效率和特...     

基于改进ORB的月面着陆视觉导航的配准方法

月球探测器在下降着陆过程中探测到的月面图像灰度均匀,缺少纹理信息,而视觉辅助导航采用传统ORB算法对灰度均匀的月面图像检测出的特征点数量较少,容易出现团簇现象,因此提出一种基于改进ORB算法的图像特征提取与匹配算法。首先对月面图像构建金字塔尺度空间模型,设置自适应阈值并构建掩膜逐一分块检测特征点;然后采用非极大值抑制使特征点分布均匀,消除聚集现象再进行特征匹配;最后结合渐进一致采样算法剔除误匹配,并计算下降序列图像间的位置变换关系。实验结果表明:该方法对于存在大尺度、旋转变化情况下的月面图像,在匹配精度方面比ORB提高10%～13%,在月面着陆视觉导航应用方面具有较好的适用性。     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.     

基于等高线图与小波变换的3D地形匹配算法研究

提出一种新的基于边缘的3D地形匹配算法。在算法中，一种结构紧凑的特征“等高线图”，用于表示参考高程图(DEM)及从实时数据恢复的高程图，这样3D地形匹配转化为基于等高线的匹配，即边缘(平面曲线)匹配问题。在边缘匹配过程中，首先用一种具有平移，旋转，尺度不变性的规范化小波描述子描述边缘。其次提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法，并分析了运算复杂性。由匹配成功的边缘对提取控制点的坐标。讨论了图像变换模型及基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计方法。用真实地形实验表明该算法匹配精度高，计算速度快。最显著的特点是该算法抗噪声能力强。     

一种基于Contourlet变换的图像匹配算法

在高维情况下,小波分析方法不能充分利用数据本身特有的几何特征,并不是最优的 或者说“最稀疏的”函数表示方法。针对这一问题,提出了一种基于多尺度几何分析方 法—Contourlet变换的图像匹配算法。首先对图像进行Contourlet分解并获得低频子图像 和带通子图像,然后对低频子图像使用LTS-HD和投影熵计算得到粗匹配点,接着将粗匹配点 的位置反演计算到原始图像,并通过归一化积相关算法得到精匹配结果,仿真实验表明了算 法的高精度和快速性。     

一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究

在目标发生明显姿态和大小变化条件下,为了利用基于特征点的跟踪算法实现对目标可靠、稳定跟踪,提出了一种SIFT算法和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过对SIFT算法进行优化,使得到特征点分布相对均匀,同时不存在聚集现象;通过对KLT匹配算法进行分层迭代设计,提高了目标作快速运动时的匹配精度;最后根据特征点匹配结果,结合Greedy算法得到目标的准确位置。实验结果表明：该算法能够很好地适应目标姿态和大小的变化,实现对结构复杂目标的稳定跟踪;比KLT跟踪算法具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。      

一种实用的目标跟踪算法

针对很多高精度目标跟踪算法不能满足实时性要求的问题,提出使用Harris角点检测方法提取目标的少量特征;使用高精度的光流法对提取的部分特征点进行匹配;使用重心算法计算分散特征点的中心作为目标的脱靶量。该算法在保持精度的同时,提高了速度。设计的系统已经应用到实际工程中,对目标旋转、光照变换、变形等具有较高的鲁棒性,并且能够在20ms内完成目标位置的计算,满足实时目标跟踪的要求。     

一种自适应各向异性的SAR图像去噪算法

为了在抑制噪声时尽可能保留图像边缘信息,提出一种自适应各向异性SAR图像去噪算法。该方法设计一组具有不同尺度和方向的滤波器模板,针对不同图像边缘的局部特征计算出滤波器的尺度和方向,选择最优匹配的各向异性滤波器,从而可以在抑制噪声的同时很好地保留边缘。仿真实验表明,提出的自适应各向异性SAR图像去噪算法具有很强的噪声抑制和边缘保持能力,并且具有较高的实效性。     

一种具有实时性的SIFT特征提取算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差和在生成灰度图时信息丢失的问题,提出一种对比度增强和使用DAISY描述符的SIFT特征提取算法。首先,通过彩色图和原始灰度图计算像素的颜色调整值和曝光调整值,根据调整值与原灰度级获得对比度增强的灰度图。其次,使用改进后的灰度图提取SIFT特征点,并根据邻域灰度级计算不同高斯核和方向下的卷积方向图。最终,由特征点和采样点不同方向的偏导数值获得DAISY描述符,该描述符结构简单,便于计算。对由标准图像数据集提取的特征点使用K近邻(KNN)算法进行匹配,以评价在不同变化下算法的准确率。试验结果表明,该算法能够获得更多的特征点,并且在保证准确率的同时降低描述符生成部分和特征匹配部分的时间。     

面向弱纹理空间目标的特征点匹配方法

特征点提取与匹配是遥感图像处理中关键的一环,目前成熟的算法大多面向对地成像类型的遥感图像,对于空间目标的遥感图像,没有考虑成像条件与探测平台的影响因素,特征点匹配质量较差。针对空间目标的匹配精度不高这一问题,文章提出了一种基于聚类的特征点匹配算法。首先,根据空间目标的重复弱纹理进行特征点提取与描述,再利用特征点的空间位置进行聚类,并对特征点簇进行匹配;之后将特征点的主方向减去目标整体方向,利用特征点主方向对每一个点簇进行再分组,并完成特征点匹配;最后利用最近邻次近邻比率方法和随机样本一致算法（RANSAC）剔除外点。采用该特征点匹配方法进行的模拟成像数据实验结果表明,对于空间目标图像,基于聚类的特征点匹配较直接匹配,匹配数量的提升最高可达50%,重投影误差优于1/4个像元。文章提出的这一方法使用目前通用的各种特征描述子,能够大幅度提高空间目标图像特征点匹配的数量与精度。     

一种基于飞行任务的临近空间短距滑翔飞行器弹道预示方法

针对临近空间短距滑翔飞行器机动模式多变、弹道参数变化剧烈等特点,本文设计了一种基于变结构交互式多模型滤波的轨迹预测方法.该方法基于飞行任务结合自适应网格构建时变的机动模型集,解决机动模式多变的问题.通过引入渐消因子、修正Markov概率转移矩阵,提出一种变结构交互式多模型方法辨识机动模型特征参数.最后通过更新机动模型中...     

大型运载火箭加筋柱壳近似建模方法

为提高大型运载火箭中薄壁加筋柱壳结构的后屈曲分析、优化设计的计算效率,提出基于矩估计的增广径向基函数(ARBF)近似建模方法。首先,分析了形状参数对ARBF近似模型泛化能力的影响规律;然后,基于样本点局部密度给出了ARBF基准形状参数确定方法,并根据模型响应特点,引入缩放系数对形状参数进行自适应调整;进一步,基于矩估计方法将确定形状参数的复杂域优化问题转化为确定缩放系数的优化问题,并利用多起点并行优化算法求解该问题,显著降低了计算复杂度;最后,通过典型数值算例和工程应用,对比研究了本文方法与其他典型近似建模方法的优劣。数值和工程算例表明,相较其他典型近似建模方法,本文方法可通过训练较少的样本点达到较高的近似精度,对比结果验证了本文方法的有效性和高鲁棒性,表明其具有一定的工程应用价值。     

一种无人机集群对抗多耦合任务智能决策方法

针对复杂场景下无人机集群对抗中协同目标分配和突防轨迹规划等多耦合任务的决策问题，提出了一种集群对抗多耦合任务智能决策方法。首先，针对无人机集群对抗中耦合任务多和决策空间大难题，结合集中式和分层式架构的优点，设计了面向多耦合任务的混合式深度强化学习架构，可提升多耦合任务间的协同性和集群对抗效能；其次，针对轨迹规划序贯决策的稀疏奖励难题，设计了基于轨迹构造的一步式动作空间设计方法，可加快策略网络收敛速度；再次，针对强对抗条件下的场景不确定难题，基于无人机集群红蓝对抗仿真平台，设计了基于多随机场景的红蓝博弈训练方法，可增强策略网络的泛化性；最后，通过与传统方法、集中式架构方法和分层式架构方法进行对比，验证了此方法的有效性和先进性。     

一种基于特征光流的运动目标跟踪方法

本文提出一种基于特征光流的运动目标跟踪方法。较好地克服了以往基于特征光流的方法中存在的主要不足之外。该方法使得跟踪更具主动性，提高了跟踪精度，减少了跟踪时间。     

针对弹载平台红外小目标的检测与跟踪算法

为了提高对红外小目标检测与跟踪的精度与速度,设计了一种针对红外小目标的单目标检测与跟踪算法,包含一个基于MB_LBP+AdaBoost与管道滤波器的目标检测模块,和一个有跟踪失败监测机制的基于模板匹配的多尺度跟踪模块。经过测试,该算法对边长11~31像素大小的指定类型的红外小目标取得了较好的检测效果,目标跟踪模块对于目标的尺度变化,快速运动,遮挡有较高的鲁棒性,算法中的跟踪失败监测机制在检测到跟踪异常的情况下能重新调用目标检测算法找回目标,经过测试对比,本方法跟踪的精度和速度综合优于主流跟踪算法,并且能够在弹载平台上实时运行。     

基于GPU的高光谱遥感主成分分析并行优化

主成分分析（principal component analysis, PCA）是高光谱遥感图像特征提取的重要方法。为了在保证精度的同时,提高高光谱遥感PCA算法的计算效率,文章提出一种基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）＋中央处理器（central processing unit,CPU）异构系统的PCA并行优化方法。该方法利用GPU的并行计算能力实现PCA中复杂的协方差矩阵计算与维数缩减过程,优化了像元去均值的计算流程;解决了GPU内核计算像元累加和非合并访问问题;利用共享内存机制,提高了访存效率。此外,该方法采用改进的Jacobi快速迭代法在CPU中进行特征分解,保证了算法的精度。实验结果表明,该方法在保证精度的同时能够有效提高计算效率,在Quadro600平台上的加速比达到141倍,满足了高光谱遥感图像实时应用的需求。     

一种步长为对角阵的正交数据投影算法

针对传统子空间跟踪算法正交性和稳定性差的问题,基于数据投影算法(DPM),提出了一种步长为对角阵的正交DPM算法。算法运算复杂度较低,能提供标准正交的子空间,运行时无累积性误差;采用"自适应"而非固定搜索步长,能更好地匹配子空间的动态收敛速度,可进一步提高收敛速率并具有更佳的跟踪性能。仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

基于分层人工鱼群的相干极化-DOA联合估计

智能优化算法是解决多维非线性优化问题、提高计算效率的有力工具。本文针对相干辐射源极化-空间角联合估计中计算量巨大的工程难题，以广义子空间拟合约束公式为代价函数，提出一种分层人工鱼群算法。该算法基于分层协同策略将鱼群分为底层和顶层，底层以人工鱼群算法进行全局搜索以保证种群多样性，顶层以粒子群算法进行局部搜索以加快收敛速度。仿真结果证明：分层人工鱼群算法能大幅降低广义子空间拟合的计算量，尤其是在较多目标的情况下。算法可有效提高计算效率，同时可提供优于传统人工鱼群算法的估计精度。