基于边缘相似性的异源图像匹配

异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一。对于成像机理差别较大的异源图像,如SAR图像和可见光图像,采用传统的异源图像匹配算法难以得到满意结果。本文提出一种基于边缘相似性的异源图像匹配方法,首先分别提取待匹配图像的边缘特征点集;然后计算基准图的边缘距离场;最后基于边缘相似性模型,通过实时图边缘图和基准图边缘距离场计算边缘相似度,寻找相似度最大的变换参数即为最终匹配参数。采用SAR与可见光图对方法进行了测试,结果表明,这种方法能够快速可靠地实现异源图像匹配。     

航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪方法

在分析航空发动机涡轮叶片工业计算机层析成像(computed tomography,CT)图像自相似性特点基础上,讨论了一种基于图像不同区域相似性的非局部平均降噪算法,首先采用高斯加权欧式距离算子计算同一图像中不同区域间的相似性,然后对具有较强相似性的区域进行叠加平均,从而降低噪声,同时保持图像边缘的对比度.针对非局部平均算法计算复杂度高、计算量大的问题,研究了一种基于傅里叶变换的非局部平均降噪加速算法,以欧式距离算子替代高斯加权欧式算子提高相似性的计算效率,减少计算时间.实验结果表明,在保证航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪效果的情况下,处理速度提高了4倍以上.      

航空发动机健康评估变精度粗糙集决策方法

针对航空发动机健康评估过程中存在的多工况、非线性和小子样问题,提出了一种基于相似性度量的发动机健康评估的变精度粗集决策方法.首先给出了变精度粗糙集中正确分类率的确定原则和方法,提取了决策规则;其次,提出了基于交叉信息熵的属性相对重要度计算方法,并给出了属性的客观权重,结合专家经验和运行工况形成了属性的综合权重;最后,提出了基于属性综合权重的加权相似性度量方法,通过比较当前对象与约简后的决策系统中所有对象的相似程度,给出决策结果,完成对发动机的健康评估.实例表明,在结合专家经验和运行环境对评估结果进行修正后,该方法对发动机的健康评估更贴近实际,方法具有一定的普适性.      

一种改进的基于灰度投影的图像匹配算法

为进一步提高基于灰度图像的匹配算法速度,在对图像进行一维灰度投影的基础上,利用序贯相似检测算法(SSDA)对一维数据进行匹配,从而得到一种改进的基于灰度投影的图像匹配算法。实验结果表明算法在保持精度不变的同时,提高了匹配速度。     

基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法

在无人机（UAV）自主作战与智能决策的过程中，无人机获取的新态势与历史态势的相似性度量是态势评估与作战决策的重要环节，而现有的相似性度量方法主要处理离散时刻态势，采用的欧式距离等方法对数据敏感，不符合作战态势特性，且处理效率低下，针对该问题，提出基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法。该方法首先选取UAV作战态势要素并以时间序列形式表征数据；然后，使用经验模态分解方法提取历史态势与新态势的序列趋势以度量序列趋势的相似性；最后，对趋势相似的每条态势序列进行自组织映射聚类，得到若干聚类中心构成集合，利用最优子模式分配距离度量集合间的距离，提取集合距离较小的部分获得与新态势相似的历史经验态势。通过公用数据集的分类效果比对实验以及作战仿真态势的相似性度量实验，表明该方法能够有效度量两序列之间的相似性程度，度量效果好，分类实验中分类精度较传统方法最高提高18%，且方法简便，具有一定的实用价值。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

灰度相关图像匹配算法噪声适应性仿真

文章主要研究基于灰度的图像匹配算法对于图像噪声的适应能力。首先对两种典型的基于灰度的图像匹配算法——ABS（Absolute Balance Search）法和归一化互相关法进行了简要介绍,随后通过仿真实验深入研究了上述两种算法对于图像噪声的适应能力;最后得出了相应的结论。     

气相爆轰波马赫反射非自相似性特征的实验

为了研究在CJ(Chapman-Jouguet)状态下气相爆轰波马赫反射的非自相似性特征,搭建了由驱动段、传播段以及观测段组成的矩形管道;利用纹影和烟膜实验方法分别对3种预混气发生马赫反射现象进行了实验研究.实验结果表明:对稳态或非稳态气体,测量了马赫反射三波点位置高度,验证了马赫反射三波点轨迹线为波动的曲线,即自相似性对爆轰波马赫反射失效;非自相似性的重要特征是三波点轨迹线在楔角初始位置时基本遵循无反应冲击波理论计算结果,随后逐渐偏离并向有反应冲击波转变,之后接近平行于反应冲击波理论计算并稳定地处于两个理论值之间.最后给出在初始压力为10kPa和楔角为30°的条件下,对于所研究的3种气体,其马赫反射三波点发生转变的位置高度分别约为0.8,1.05cm以及0.5cm,可见相同初始条件下非稳态气体的马赫反射发生转变比稳态气体提前.      

基于蜻蜓翅几何及刚度相似性的仿生扑翼结构

目前对于扑翼和扑旋翼飞行器的研究主要致力于实现仿生拍动模式的机构设计和气动特性分析，对昆虫翅的研究主要在微观尺度的生物学构成以及材料和力学特性。采用主成分分析法可建立昆虫翅展向抗弯刚度与几何形态参数之间的关系。以仿蜻蜓翅的扑翼设计为例，根据蜻蜓翅脉的分布可设计具有几何相似性的扑翼模型，进而基于蜻蜓翅的展向抗弯刚度实验结果建立仿蜻蜓翅扑翼设计的刚度相似性准则，以刚度相似性为约束对扑翼进行结构优化，分别制作了仅具有蜻蜓翅刚度相似性的矩形扑翼（JX-翼）、仅具有蜻蜓翅几何相似性的扑翼（JH-翼）、基于蜻蜓翅几何相似性和刚度相似性的仿生扑翼（GD-翼），并采用扑旋翼模型分别对这3种扑翼在5～15 Hz的拍动频率范围内进行了升力测试实验。结果表明，基于几何相似性及刚度相似性设计的GD-翼在12.5 Hz拍动频率时产生的升力比仅基于刚度相似性的矩形JX-翼提高25%，在低于6.5 Hz时与仅基于几何相似性设计的JH-翼相近，但在高于8 Hz时比JH-翼的升力大2倍以上。基于蜻蜓翅的几何相似性和刚度相似性的扑翼结构设计方法为提高仿生扑翼和扑旋翼的气动升力和效率提供了新的路径。     

基于深度学习的图像匹配方法综述

图像匹配是飞行器视觉导航中的一项关键技术。基于深度学习的图像匹配方法在近几年快速发展,其特征提取网络比传统方法具有明显优势与广阔的应用前景。基于深度学习的图像匹配方法可以按照网络结构的不同分为单环节网络模型匹配方法和端到端网络模型匹配方法。首先对单环节网络模型中的特征检测模型、描述符学习模型、相似度度量模型和误差剔除模型逐一进行了深度调研及分析,然后对端到端匹配网络模型中的单网络结构方法和多网络结构组合方法进行了针对性的综述,并对经典的端到端匹配网络模型算法进行了介绍和分析。最后,结合目前基于深度学习的图像匹配方法存在的问题,指出未来可能的发展趋势和方向,为后续研究者在深度学习图像匹配的研究提供一定参考。     

交会对接成像敏感器的光点筛选改进

首先介绍了交会对接成像敏感器图像光点匹配算法.基于对在轨图像光点动态特性的研究,为解决交会对接过程中目标误识别、误匹配,以及匹配、适配过程严重耗时的缺陷,提出了光点形状筛选和光点大小分组2套匹配改进算法,并设计了基于光点形状大小动态特性改进的光点匹配算法.该方法以交会对接走廊中不同相对距离时目标光斑大小的最大差别为依据,针对每一个光点,仅将光斑大小与其在同一合理范围内的其他光点一起进行目标匹配.实验结果表明,该方法杜绝误匹配等异常错误的同时,极大地提高了运算效率.该方法可以成为在轨交会对接末段制导实时测算的重要保障,目前已在众多航天器在轨交会对接、空间交会逼近试验中使用.     

恶劣天气下的仿生偏振定向方法

针对偏振光导航在恶劣天气下精度显著下降的问题,提出了一种可以在恶劣天气下基于大气偏振模式的定向算法。与现有方法相比,首次将三维块匹配与canny边缘检测结合的思想应用于修复被不同天气破坏的偏振角度图像中。具体而言,将偏振角度图像的修复分为噪声粗处理和边缘提取处理去噪两部分。在噪声粗处理阶段采用三维块匹配算法,在边缘提取处理去噪部分,利用canny边缘检测算法对偏振角度图像进行二次去噪。实验结果表明,该方法不仅能够提高晴朗天空下的定向精度,而且能够显著提升在阴天、沙尘、雾霾等恶劣天气条件下的导航定向精度,即使在偏振角图像对称∞模式被破坏的情况下,航向角精度仍可由9.4470°提高到1.6859°。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

基于对数极坐标变换的快速相关匹配算法

成像制导过程中,需要在导引头获得的图像中搜索目标所在位置。基于对数极坐标变换的相关匹配算法能够有效处理在尺度、旋转等情况下目标的匹配问题,但是计算量大、匹配效率低,因此提出一种基于对数极坐标变换的多分辨率快速相关匹配算法。首先,通过定义主梯度方向,并将该方向作为对数极坐标变换的角度变换基准,有效避免了模板与目标特征矩阵基准不同的问题;其次,在多分辨率金字塔搜索过程中,采用图像方差作为判断依据,跳过同质区域和杂乱区域等非目标区域,加快搜索效率。仿真结果表明,该算法相比传统多分辨率相关匹配算法能够保证匹配精度并提高算法对于非线性光照变化的鲁棒性,匹配效率显著提高,具有实时处理的潜力。     

Radar Image Processing with Clusters of Computers

Some radar image processing algorithms such as shape-from-shading are particularly compute-intensive and time-consuming. If, in addition, a data set to be processed is large, then it may make sense to perform the processing of images on multiple workstations or parallel processing systems. We have implemented shape-from-shading, stereo matching, resampling, gridding, and visualization of terrain models in such a manner that they execute either on parallel machines or on clusters of workstations. We were motivated by the large image data set from NASA's Magellan mission to planet Venus, but received additional inspiration from the European Union's Center for Earth Observation program (CEO) and Austria's MISSION initiative for distributed processing of remote sensing images on remote workstations, using publicly-accessible algorithms. We developed a multi-processor approach that we denote as CDIP for Concurrent and Distributed Image Processing. The speedup for image processing tasks increases nearly linearly with the number of processors, be they on a parallel machine or arranged in a cluster of distributed workstations. Our approach adds benefits for users of complex image processing algorithms: the efforts for code porting and code maintenance are reduced and the necessity for specialized parallel processing hardware is eliminated.     

图像模板测量技术在零件不规则薄圆孔检测中的应用

针对不规则薄圆孔的检测,提出了一种基于数字图像处理的模板匹配检测方法,运用数字图像处理技术对采集的圆孔图像进行截取、降噪、分割、边缘检测等处理,再把提取出的圆与标定模板上的标准圆进行比较,实现对不规则圆孔尺寸的检测,并通过实验证明了该方法的可行性和实用性。     

基于数学形态学的图像边缘检测技术

边缘检测通常是用类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征。实际图像中,边缘由灰度突变的象素点组成,在数字图像处理和分析中具有重要的作用。本文综合国内外最新文献资料,分析了多种基于数学形态学的边缘检测技术:基于多尺度形态学的边缘检测、基于数学形态学多极平均的图像的边缘检测、基于偏微分方程的形态学的边缘检测、基于均衡化和数学形态学的组合边缘检测、基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测等技术,并综合比较了其优缺点,探讨了其发展方向。     

采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合

为了提升视觉信息在低能见度条件下的适用性,提出了一种采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合方法.首先,采用K均值奇异值分解算法从海量的训练样本中完成过完备字典的学习.其次,在考虑着舰导引实时性任务需求的前提下,采用局部约束线性编码完成融合系数的非迭代求解,相较于压缩感知理论架构下的匹配追踪算法,极大地降低了计算复...     

一种单幅异源图像适配性的计算方法及应用

图像适配性问题在匹配区选取与景象匹配末制导试验中都具有重要的地位,图像适配性通常用匹配概率度量。针对单幅图像,采用降质变换方法生成图像对,提出一种能用于计算单幅异源图像适配性的方法,并应用于图像适配性评估。该方法操作性强,容易实现,可解决缺少先验信息时图像适配性的计算问题。