非合作大目标位姿测量的线结构光视觉方法

空间机器人与非合作大目标交会接近最终段,单目相机不能获取完整的特征图像而无法完成相对位姿测量。针对此问题,提出基于线结构光和单目视觉的相对位姿测量方法。以非合作大目标上的局部矩形特征为测量对象,首先,建立相对位姿测量模型并给出四个测量坐标系之间的关系;其次,通过相机对不完整矩形和线结构光的约束获得四个特征点在相机坐标系下的坐标;然后,利用四个特征点计算相机坐标系与目标坐标系之间的转移矩阵;最后,将转移矩阵分解得到矩形特征的相对位姿。通过改变影响测量精度的输入误差和标定误差等因素对该方法进行仿真验证,结果表明该测量方法是有效的。     

“资源三号”卫星图像影像特征匹配方法研究

随着中国遥感卫星的迅速发展,要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法。该方法首先用加速稳健特征（Speeded Up Robust Features,Surf）算法对＂资源三号＂卫星图像和参考图像进行粗匹配以建立两幅图像间的整体几何关系,通过对相同区域进行wallis滤波增强图像纹理信息,然后用Surf算法进行特征点的提取和匹配,最后利用对极几何约束剔除误匹配点。试验结果表明,该方法可以全自动、快速和精确的提取影像控制点。     

火星探测出舱机构的识别定位与坡度测量

为实现火星探测两器分离过程中出舱机构的坡度测量,提出一种基于立体视觉技术的出舱机构识别定位与坡度测量方法。首先,采用特征匹配的方法对场景中的出舱机构进行识别定位。针对巡视器导航相机成像视角变化以及出舱机构倾角变化导致图像产生几何形变,火星表面光照因素的影响以及巡视器硬件的计算能力,并结合出舱机构自身特点,提出一种区域特征与Blob特征相融合的识别定位方法。采用加速鲁棒性特征（SURF）算法检测图像中的局部不变特征,并用最大稳定极值区域（MSER）算法检测图像最稳定极值区域,两种特征相融合之后构造SURF描述算子并进行特征匹配。同时,采用M估计抽样一致性（MSAC）算法计算对应点变换矩阵,实现出舱机构在场景中的初步定位。然后,通过对出舱机构上人工标志的精确定位以及三维重建,并采用主成分分析法进行平面拟合,实现出舱机构的坡度测量。试验结果表明,该方法对成像视角变化以及光照变化具有鲁棒性,提取的有效特征数以及计算时间均优于尺度不变特征变换（SIFT）算法,基本满足火星探测中出舱机构坡度测量要求。     

单目-无扫描3D激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计

针对传统的利用单一视觉传感器难以实现复杂非合作空间操控导航的问题,提出一种基于单目相机与无扫描三维激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计方法。首先,设计了基于成像几何关系的单目纹理-非扫描距离图像的快速配准与融合方法;之后,在构建目标同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波模型基础上,提出一种扩展卡尔曼滤波-无损卡尔曼滤波-粒子滤波联合的滤波估计算法,可实现尺度模糊下相对位姿的快速鲁棒估计;其次,针对估计中的尺度模糊问题,提出基于融合图像的全局尺度系数确定方法,将尺度系数估计问题转化为简单线性滤波问题。基于OpenGL生成的2D/3D图像实验表明：所提出的方法具有较优的精度和鲁棒性;相对位置估计误差与尺度估计误差相关,二者近似成线性正比关系。     

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。     

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...     

基于立体视觉的航天器相对位姿测量方法与仿真研究

空间目标的相对位姿测量,是进行交会对接、绕飞监测、编队飞行等的前提.提出了基于立体视觉的方法,包括图像滤波、分割、连通区域标记、3D重建、相对位姿计算等步骤.并建立了仿真系统,该系统基于VC环境,将追踪星、日标星的3D几何模型、姿态动力学模型、相对轨道动力学模型、控制器/执行机构的数学模型,以及立体相机的成像与采集模型集成一体,可进行全闭环的仿真.仿真结果验证了算法的有效性.     

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.     

双目立体视觉中的一种运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉研究领域中的一个重要组成部分,传统的基于单目视觉的目标检测算法要么受环境因素的限制较大,要么收敛速度较慢,还难以解决多个运动目标部分遮挡的问题。针对以上存在的问题,本文在目标检测中采用了立体视觉方法。用双目摄像机对图像进行拍摄获取立体图像序列对,然后对立体图像对运用立体视觉方法进行分析。实验表明该方法能正确检测到运动目标,不受光线变化和阴影的干扰,并且在运动目标发生部分遮挡时仍能正确区分各目标。     

双目立体视觉中的一种运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉研究领域中的一个重要组成部分,传统的基于单目视觉的目标检测算法要么受环境因素的限制较大,要么收敛速度较慢,还难以解决多个运动目标部分遮挡的问题。针对以上存在的问题,本文在目标检测中采用了立体视觉方法。用双目摄像机对图像进行拍摄获取立体图像序列对,然后对立体图像对运用立体视觉方法进行分析。实验表明该方法能正确检测到运动目标,不受光线变化和阴影的干扰,并且在运动目标发生部分遮挡时仍能正确区分各目标。     

月球车视觉系统的一种匹配算法

针对月球车立体视觉系统对匹配速度和准确度要求较高的特点，提出了一种基于特征约束的区域匹配算法。该算法用多尺度小波变换实现边缘提取和降噪，采用多特征匹配、双向匹配、部分二次采样、选取图像子集等技术保证匹配的速度和精度。最后对匹配结果进行滤波，进一步提高匹配的准确性。     

抗红外成像导弹的动态变形伪装技术及其应用

红外成像制导武器是精确制导武器的重要组成部分 ,具有在复杂光电背景条件下自动捕获、识别、锁定跟踪目标和自动决策的能力 ,多应用在空对地攻击纵深的地面固定目标中。通过对红外成像制导武器导引头导引规律的分析 ,提出基于计算机生成技术 (CIG)的图像动态变形方法对抗红外成像制导武器攻击的思路 ,研究了利用动态变形方法对抗红外成像制导武器攻击的关键技术和实施步骤。最后讨论了应用动态变形技术改变自身红外图像特征时应该注意的问题     

面向深空探测着陆过程中的陆标自动提取方法

基于光学图像的地形匹配导航方法是目前深空探测任务中实现精确着陆的一种主要方法,通过天体表面光学图像得到的陆标能够获取完备的探测器位置和姿态信息。因此,天体表面陆标提取技术是实现精确着陆的关键技术。为此,提出了一种陆标自动提取方法。首先,利用AKAZE特征检测子对天体表面图像进行多尺度特征点检测,该特征点对图像尺度变化、旋转都具有一定的鲁棒性;然后,引入密度聚类理论,结合DBSCAN聚类算法对AKAZE特征点进行聚类得到多个不同的聚类族;最后,通过设定阈值确定候选陆标和最终陆标,并提出了一种陆标提取性能评价方法。试验结果表明,该方法能够提取出具有较好的抗旋转性能和抗尺度变化性能的陆标特征,能为火星着陆过程中光学敏感器可能出现的多尺度、多视点变化带来的匹配鲁棒性差的问题提供相应的解决方案,对深空探测过程中实现精确着陆具有一定的参考意义。     

一种行星探测应用的可量测虚拟现实环境构建方法

提出了一种基于行星探测巡视器地面图像和高分辨率卫星图像的可量测虚拟现实环境构建方法。根据巡视器在不同方位角、高度角获取的立体图像,经过圆柱投影、自动匹配和无缝拼接生成360°全景图像。同时开发了从全景图像到原始图像的反算功能,使用户可直接在全景图像上进行量测,从原始立体像对上得到三维地形信息。三维可量测全景图像与基于NASA的World Wind的星球浏览器进行无缝集成,为行星探测应用提供了可量测虚拟现实环境,实现了从垂直视角卫星图像到地面水平视角巡视器图像的一体化量测。     

单视角立体成像技术研究

立体成像是获取目标三维轮廓信息的有效方法。目前,在航天航空领域立体成像方法主要包括：基于立体视觉原理的三线阵成像方法和主动式激光测距立体成像方法。这两种成像方式由于对平台要求较高或者无法得到目标的灰度图像而存在相应的缺陷。文章研究了一种新的单视角立体成像技术。通过对该技术的研究认为,单视角立体成像技术能够实现单台相机单...     

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...     

基于主动特征选择的非合作航天器鲁棒视觉导航方法研究

面向非合作目标航天器近距离操作任务,针对采用自然特征的单目视觉相对位姿参数确定过程中特征提取与匹配导致的粗大误差增加导致结果不准确甚至错误,以及特征数量多增大计算量等问题,提出一种融合随机采样一致性(RANSAC)算法和主动特征选择的鲁棒视觉导航方法。用RANSAC算法剔除有粗大误差的特征点,给出了基于RANSAC的特征点选择步骤;根据不同特征点组合所计算的克拉美罗(CRLB)不同,用参数化CRLB下限选择对位姿确定精度有显著影响的点以减少参与计算的特征数量,给出了基于CRLB的特征点选择流程。仿真结果表明:综合RANSAC和CRLB的特征点选择方法可显著减少特征点数量,提高了位姿解算精度。     

基于候选点稠密匹配的三维场景重构方法

针对星球探测机器人在未知环境中三维场景重建存在的计算复杂度问题,提出基于网格候选点的三目立体匹配算法。在空间中建立代表深度信息的网格节点,并对深度方向的节点分布进行合理规划,确保候选点稠密匹配的准确性和高效性。候选点匹配解决了传统立体匹配算法中图像校正带来的实时性问题,同时采用三目视觉系统代替双目,通过另一组对应点的相似性测度对潜在歧义的少量候选点进行二次判决。实验证明,由于处理每组图像对不再需要进行极线校正,因此计算代价与传统的匹配算法相比有一定降低,而第三台摄像机有效消除了匹配歧义,计算量相对于双目系统也没有明显增加。

     

红外成像制导武器现状及其对抗

红外成像制导在精确制导技术中占有重要的地位 ,它是导弹家族中的重要成员。红外成像制导利用目标的二维红外图像信息 ,实现对目标的跟踪 ,具有制导精度高、隐蔽性好、抗干扰能力强和选择攻击目标要害部位等特点。它是一种使导弹威力倍增的技术 ,代表当今精确制导武器的发展方向和趋势 ,倍受美、英、法、俄等国军方的高度重视。特别是海湾战争以后 ,已有大量红外成像制导导弹装备部队。探讨红外成像制导的对抗技术显得十分必要     

基于传感器几何特性和图像特征的影像配准方法

“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95％以上,大幅改善了匹配精度。