高速机动目标多普勒解模糊高分辨成像方法

针对目标高速机动导致ISAR成像结果产生距离徙动（MTRC）和多普勒模糊的问题，提出一种新的高速机动目标ISAR成像方法，用于解算距离徙动下的多普勒模糊难题。首先，将原始信号变换至图像域，提取最强散射点，估计该点对应的信号调频率，并基于图像最大对比度准则估计多普勒模糊数。然后，重构回波信号的同时矫正距离徙动，并利用CLEAN技术降低运算量和减小噪声对成像结果的影响，获得高速机动目标无模糊的高分辨ISAR图像。仿真实验结果证明了所提方法的有效性和低信噪比下的强鲁棒性。      

空间目标一维距离像畸变补偿的混合算法

高分辨距离像的畸变补偿是空间目标ISAR成像过程中的重要环节。由于空间目标基带回波的模糊函数峰值落在包含原点的平行直线族上,根据平行直线族的约束边界建立了一个多目标规划模型,并利用正则化原理提出了一种目标速度估计的直接算法,具有解析解。将其作为迭代初值,进一步利用一维迭代搜索算法搜索距离像波形熵的最小值,获得了更精确的速度估计量。仿真结果表明,文章提出的混合搜索算法综合了解析算法和迭代搜索算法在计算量和准确性方面的优点,能有效估计空间目标径向速度并补偿一维距离像畸变。     

进动锥体目标散射特性仿真及实验分析

目标微动及结构参数的获取有助于弹道目标的识别。准确获得进动锥体目标散射特性的时频分布(TFD)、一维距离像及二维逆合成孔径雷达(ISAR)像分布是获取锥体目标微动及结构参数的关键。分析了进动锥体在窄带及宽带条件下的目标散射特性,总结了锥体目标强散射源在时频分布、距离像序列和ISAR像序列中的理论表现形式,并分析了存在锥面镜面散射时锥体目标散射特性,构建了进动锥体目标电磁回波仿真方法及微波暗室动态测试系统,通过仿真及测试数据得到了典型条件下锥体目标的散射特性,对比表明仿真及测试结果均与本文散射特性理论分布相一致,说明了本文所提散射特性理论分布与散射特性分析方法的正确性,可为分析弹道目标散射特性研究提供参考。      

轨道末期星载相机侧摆成像匹配分析与实验

通过分析卫星轨道末期星载TDI CCD相机成像面临的数据读出频率过大、像移失配严重等瓶颈问题, 提出了轨道末期卫星侧摆成像匹配方案. 依据轨道衰减高度, 设计侧摆成像匹配模型, 计算出轨道高度与匹配成像侧摆角度之间的变化关系, 对侧摆成像时的像移速度矢量、偏流角度、成像畸变等进行了定量的可行性分析, 并利用蒙特卡洛方法分析了满足侧摆成像的卫星姿态指向精度和稳定度. 利用基于小型三轴气浮台的小卫星姿态控制系统和TDI CCD相机成像系统进行仿真试验, 结果表明, 仿真图像的MTF函数和互相关相似性测度均在0.85以上, 侧摆成像匹配方案能较好地满足轨道末期成像需求.      

空间移动小目标的检测算法

空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.     

基于菲涅耳变换的不变矩提取及目标识别方法

提出了一种基于菲涅耳变换的不变矩特征提取方法,并应用于图像目标识别.利用菲涅耳变换得到图像的衍射图样,将图像映射到菲涅耳衍射空间;在衍射空间提取几何矩或正交矩来获取图像全局信息的特征描述;利用k近邻法识别目标.实验结果表明基于菲涅耳变换的不变矩提取方法对于平移、尺度及旋转变化的图像目标具有更高的分类精度和抗噪声能力.     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

基于几何特征的非合作目标相对位置和姿态估计

针对几何参数未知的非合作目标,提出一种基于双目视觉的非合作目标相对位置和姿态估计算法.对目标图像进行滤波去噪、Canny边缘提取并将每条边缘段保存至链表,将边缘段分为直线段和圆弧段;并从直线段和圆弧段中检测出矩形特征和圆形特征;根据平行直线在同一像平面投影具有相同湮灭点的性质设计矩形特征相对位置和姿态估计算法;根据圆在像平面对偶投影几何,设计圆形特征的相对位置和姿态及半径的估计算法;对实际模型图像进行处理验证,结果表明该算法能够很好地识别帆板和对接环,并有效地估计出相对位置和姿态及对接环半径.     

复杂动态场景下目标检测与分割算法

在动态场景等复杂条件下,往往难以对序列图像目标进行准确的检测与分割。根据序列图像中目标在复杂条件下的成像特点,提出了一种基于融合尺度不变特征变换(SIFT)流特征显著模型的动态场景目标检测与分割算法。通过对SIFT流算法表示运动特征信息的优势进行分析,并结合图像国际照明协会(CIE)Lab颜色空间的颜色和亮度特征信息,建立四维特征向量空间。利用改进的多尺度中心-环绕对比方法生成各特征通道的显著图并进行线性融合,建立序列图像的动态场景目标显著模型。最后利用均值漂移聚类算法和形态学处理实现对检测目标的精确分割。实验结果表明,相比传统检测与分割算法,该算法在动态背景与航拍等复杂场景下能够分割出更为完整的目标区域,具有良好的鲁棒性和高分割精度。      

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

Automatic lineament extraction in a heavily vegetated region using Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM+) imagery

Lineament extraction from satellite remotely sensed data has been one of the widely used applications of remote sensing in geology. In fact, recent advances in digital image processing allow such lineament extraction to be accomplished in semi-automatic to fully automatic approaches. However, satellite remotely sensed data acquired in heavily vegetated regions such as tropical rainforest, are vulnerable to higher inherent noise levels attributed to the resultant effects of scattering by clouds and adjacency effects of highly inhomogeneous vegetation cover within the pixel dimension. In this study, we examined the effects of noise levels to lineament extraction using a fully automatic approach, consisting of a combination of edge-line detection algorithms. Ancillary information from a digitized topographic map and image classification was used to discriminate between cultural and natural lineaments from the extracted lineaments. Adapting the combination of edge detection and a line-linking algorithm, we have found the optimal parameters for automatic lineament extraction of such complex areas using Enhanced Thematic Mapper (ETM+) data. A noise level of 30% is the maximum threshold before artifacts are generated. It is therefore concluded that the combination of edge-based and line-linking digital image processing operations with the priori local optimal parameters is crucial in lineament feature extraction in heavily vegetated regions.     

一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。     

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。     

无人直升机自主着舰的计算机视觉技术

采用自主设计特征图案的方法,研究了一种基于视觉导引实现无人直升机自主着舰的快速算法.分析了制约位姿参数估计实时性的瓶颈,提出了一种基于信息分块的图像处理方法.引入选择性坐标变换的方法,获取图像处理的理想区域;采用直线方向粗识别的途径,确定参数区间,缩小了直线hough变换遍历空间,减小了底层图像处理的运算量.对真实图像的测试结果表明:对于768像素×576像素大小的图像帧,完成目标检测和位姿参数识别任务耗时小于30 ms,实现了视频流的实时处理;等效直升机与舰船相距10 m时,位置参数的均方根(RMS, Root Mean Square)误差在 2 cm内,姿态参数的RMS误差小于1.5°.算法能够满足自主着舰控制的实时性和实用性要求.