动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测

提出了一种动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测方法。首先采用Shi-Tomasi角点检测法提取图像的强角点,再用金字塔LK光流法计算下一时刻这些特征点的对应位置,得到匹配的多组特征点对。利用这些特征点对建立仿射变换模型并计算仿射参数,对图像做仿射变换消除背景运动带来的误差,最后用帧间差分法处理得到前景目标。实验结果表明,本方法能够以较好的实时性、稳定地检测和提取动背景下的运动目标。     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

飞行试验复杂背景下的图像跟踪技术

针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大、背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪。通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性。     

基于点特征的干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像自动配准算法

 在基于点特征的遥感图像配准过程中，特征点的自动提取和准确匹配是影响配准精度的关键。本文提出了一种干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像对的自动配准算法，利用特征点的高曲率结构设计了模板，完成了特征点检测；根据匹配点对之间距离相近的结论设计了匹配算法，进行了特征点对的匹配。文章首先通过边缘检测和模板相关提取特征点；其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系；最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准。实验结果表明，该算法具有较高的配准精度。     

红外成像导引系统跟踪算法研究

实时目标跟踪是当前红外成像导引头图像处理中的关键技术,但是在目标跟踪的末端,匹配点漂移和滑动将直接影响目标跟踪精度,甚至使导弹丢失目标。本文深入分析了跟踪点滑动的原因,提出了基于特征点邻域的边缘模板匹配目标跟踪算法。该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,然后利用边缘检测算法获得边缘点集,最后使用改进的Hausdorff距离测度进行边缘点集的匹配,从而实现实时目标跟踪。仿真实验测试证明,该方法能够很好地解决跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,跟踪稳定。     

面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

基于SIFT和仿射变换的航空器起飞图像跟踪方法

针对机场监视的需要,结合航空器起飞特征,研究了尺度不变特征变换( SIFT)算法和仿射变换模型,在对图像进行灰度图像序列处理的基础上,提出了将SIFT特征点跟踪与仿射变换相结合对航空器起飞信息识别、跟踪的方法。以滨海国际机场的一个起飞过程为例,对图像序列进行了运动目标识别和帧间特征点的匹配,验证了方法的可行性,为机场航空器的起飞跟踪方法提供参考。     

基于极线几何的统计优化特征匹配算法

针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。     

高斯模糊下舰船图像的矩特征

针对舰船目标图像受到自身运动、环境和图像预处理的影响出现模糊,丢失轮廓信息,造成像素点阵模糊和矩特征变化的问题,在高斯模糊低阶矩特征分析的基础上,提出并证明了Hu矩、仿射不变矩特征在高斯模糊作用下的变化定理;通过2个仿真实验验证了定理的正确性;为了保证舰船目标的识别效率,提出了建立多尺度特征库的建议。     

基于点云聚类评估的激光雷达鲁棒定位方法CSCD

基于先验地图的激光雷达定位方法在封闭工业场景下得到了广泛应用,然而环境变化、行人和车辆等动态物体的干扰会影响激光雷达与先验地图的匹配精度。提出了一种动态环境下基于点云聚类评估的三维激光雷达鲁棒定位方法:通过设定角度和距离双阈值,对点云深度图像进行分割聚类,相较于传统分割方法,分割结果对点云噪声更为鲁棒;通过对原始点云进行分割聚类,在粗匹配结果下评估聚类的匹配度,剔除误匹配聚类进行二次匹配以提高匹配精度;通过聚类评估的结果判断匹配成功和失败的点对,进而对点云整体匹配结果的正确性进行评估,相较于传统仅基于距离阈值的判断准则,具有更高的准确性;最终,分别通过公开数据集和实际试验验证了该算法的有效性。试验结果表明,相较于传统匹配方法,该方法有效提高了动态场景下的定位精度和匹配结果评估的准确度,定位误差可以维持在10cm以内。     

一种鲁棒的红外与可见光多级景象匹配算法

针对基于特征的景象匹配方法对图像噪声和局部形变适应性差以及对特征质量依赖性强等问题,从提高图像特征描述能力入手,将具有局部光照和对比度不变性的相位一致性变换引入到红外与可见光景象匹配的特征表征中,以获得对噪声和局部形变较强的适应性。在此基础上,首先采用抗旋转的圆投影实现图像粗略匹配,然后基于Zernike矩推导出图像的互相关匹配重构函数并用来剔除错误匹配点,最后基于曲面拟合方法获得亚像素定位,从而实现图像精确与鲁棒匹配。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于深度学习的突防控制博弈对象匹配方法CSCD

针对基于博弈理论设计应对多枚拦截弹的协同突防控制方案时需要确定博弈对象的问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的拦截弹攻击对象匹配方法。基于传统防空导弹飞行时序与流程构建拦截弹飞行轨迹库,以轨迹库为训练样本对LSTM网络进行训练,并以此为基础构建航迹预测模型与对象匹配模型,实现对拦截弹攻击对象的识别。仿真结果表明,该方法能够有效识别拦截弹拦截目标,为后续的巡航弹突防研究提供支撑。     

A salient edges detection algorithm of multi-sensor images and its rapid calculation based on PFCM kernel clustering

Multi-sensor image matching based on salient edges has broad prospect in applications, but it is difficult to extract salient edges of real multi-sensor images with noises fast and accurately by using common algorithms. According to the analysis of the features of salient edges, a novel salient edges detection algorithm and its rapid calculation are proposed based on possibility fuzzy C-means （PFCM） kernel clustering using two-dimensional vectors composed of the values of gray and texture. PFCM clustering can overcome the shortcomings that fuzzy C-means （FCM） cluster- ing is sensitive to noises and possibility C-means （PCM） clustering tends to find identical clusters. On this basis, a method is proposed to improve real-time performance by compressing data sets based on the idea of data reduction in the field of mathematical analysis. In addition, the idea that kernel-space is linearly separable is used to enhance robustness further. Experimental results show that this method extracts salient edges for real multi-sensor images with noises more accurately than the algorithm based on force fields and the FCM algorithm; and the proposed method is on average about 56 times faster than the PFCM algorithm in real time and has better robustness.     

翼身融合布局缩比模型飞行试验动力影响分析

动力系统的进排气效应是影响翼身融合布局飞机俯仰力矩特性和全机纵向配平的重要因素。为了研究动力对全机俯仰力矩的影响,基于飞行动力学方程,提出了一种动力影响计算方法。以某翼身融合布局缩比模型为研究对象,结合风洞试验数据,分析了模型飞行试验中爬升段、平飞段和下降段动力对全机俯仰力矩系数的影响,同时计算了迎角测量误差对俯仰力矩计算结果的影响。分析结果表明:动力使该翼身融合布局缩比模型低头力矩增加,会对全机纵向配平产生不利影响;迎角测量精度对俯仰力矩计算结果有较大影响。     

基于动态模板与位置预测的运动目标识别与跟踪

针对动态图像的相关性特点,提出了一种带遗忘因子的自适应动态模板匹配算法,并结合物体运动学原理,提出了一种基于目标位置预测的动态目标识别与跟踪方法,并在此基础上设计了一种螺旋渐开式的目标搜索算法。实验结果显示,这些方法能够准确地识别和快速地跟踪预定目标。     

基于合作目标和视觉的无人飞行器全天候自动着陆导引关键技术

 GPS受他国控制和易受干扰对基于该导航系统的无人飞行器导航和着陆具有潜在危险,为了使其安全自动着陆,提出通过在着陆跑道(广场或公路)上预设具有受控发射红外光的地面合作目标,实现无人飞行器的视觉全天候自动精确着陆新技术。首先研究得到切实可行的工作过程;然后研制了合作目标,通过理论分析和实验得出,无论能见度高低,8~12 μm中远红外视觉系统探测到的合作目标图像质量远优于可见光视觉系统,研究得到合作目标和背景的温差在170~200 ℃时,成像效果最好。在识别研究中发现,基于传统的不变矩算法对合作目标的识别可靠性稍差,为了进一步准确地识别合作目标,又提出了基于方向链码的合作目标识别算法,该方法的耗时为不变距的96%,但是识别的可靠性比前者有显著提高。     

弹簧杆校正原理及其在力矩控制系统中的应用

 为了掌握自动飞行器的工作特性,在它飞上空中之前,工程技术人员要在地面进行各种仿真试验。研制力矩控制系统的目的在于模拟随高度、速度变化且连续作用在飞行器翼面上的气动铰链力矩。这种装置广泛应用于各种型号舵机。 我们研制的力矩控制系统力案如图1所示。     

A man-made object detection algorithm based on contour complexity evaluation

Man-made object detection is of great significance in both military and civil areas, such as search-and-rescue missions at sea, traffic signs recognition during visual navigation, and targets location in a military strike. Contours of man-made objects usually consist of straight lines, corner points, and simple curves. Motivated by this observation, a man-made object detection method is proposed based on complexity evaluation of object contours. After salient contours which keep the crucial information of objects are accurately extracted using an improved mean-shift clustering algorithm, a novel approach is presented to evaluate the complexity of contours. By comparing the entropy values of contours before/after sampling and linear interpolation, it is easy to distinguish between man-made objects and natural ones according to the complexity of their contours.Experimental results show that the presented method can effectively detect man-made objects when compared to the existing ones.     

蚁群优化算法在加工工艺知识发现中的应用

针对加工工艺数据复杂、庞大、多变的特点,为解决加工工艺知识的匹配与推理的关键性技术,将模拟生态系统的模糊聚类算法应用于加工工艺知识库。提出了基于蚁群算法的工艺知识发现的概率查询方法,并建立加工工艺知识库的数学模型。通过输入关键词运行蚁群算法,描绘出索引地图,提取分析所需要的加工工艺序列。最后以铣加工工艺为例进行实例验证,结果表明,基于蚁群算法的工艺知识发现高效全面地优化了工艺序列。