基于星图匹配的小视场空间图像畸变校正

小视场星载相机受发射振动和空间环境等影响,会使所拍摄的空间图像产生畸变,并且畸变模型和参数也时有变化.针对小视场空间图像所含恒星点相当稀少的特点,提出一种基于Hausdorff距离多帧星图匹配的空间图像畸变校正方法,利用恒星点作为控制点实现畸变参数的计算.针对卫星姿态漂移所造成的相机光轴指向系统误差对校正的影响,给出一种自适应补偿方法.仿真实验结果表明,该方法计算量小、精度高,能够有效抑制图像噪声和输入误差的影响.      

基于矢量磁强计的磁场梯度张量仪误差校正方法

卫星在轨运行时,本体会产生一定的磁干扰,一般通过伸杆将传感器远离卫星本体安装,或者通过多个磁场传感器测量磁场梯度的方法来消除卫星本体的磁干扰.使用磁场梯度张量仪测量磁场梯度时,张量仪本身的构型会给测量带来误差.通过对5种主要的张量仪构型进行误差仿真,对比5种构型的张量测量误差,发现十字形构型张量仪的测量误差最小.除了构型带来的误差,张量仪的主要测量误差还包括组成张量仪的三轴磁强计本身的误差和非对准误差.本文使用椭球拟合算法对磁强计本身的误差进行校正,校正后磁强计测量总场的均方根误差为0.864nT.针对张量仪的非对准误差,提出了正交系间非对准误差的校正方法.仿真结果表明,校正后的非对准角度误差≤3.2×10-5 rad,能够很好地降低张量仪的非对准误差.      

基于地标图像信息的惯导系统误差校正方法

提出了一种基于地标图像信息的惯导系统误差校正方法,并进行了仿真实验研究.该方法利用飞机光电平台上的地标图像成像系统,通过地标图像探测、图像变换、匹配定位、坐标变换解算出飞机的空间三维坐标.该三维坐标与惯导系统所给出的坐标进行比较,得出飞机惯导系统的航迹误差,从而实现对惯导系统的误差校正.      

影像增强器DR/CT系统像场畸变快速校正

以XRS-152/153影像增强器DR/CT成像系统为研究对象,在分析其输出像场畸变特性的基础上,从校正精度和校正实时性要求出发,采用空间坐标多项式变换方法进行畸变校正.同时,为了解决畸变校正算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU, Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得校正算法在GPU中加速执行.实验结果表明,本方法能有效实现畸变图像的校正,GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,实现实时校正.     

CT图像环状伪影校正方法

CT图像环状伪影是由探测器像元响应不理想等因素造成的,它导致CT重建图像的降质,影响了图像的后续处理和量化分析.提出了一套完整的算法完成CT伪影校正:基于探测器像元通道响应不一致性的校正,通过偏置和增益校正对硬件响应不一致性进行补偿;基于投影正弦图的校正,通过数字滤波提取正弦图上残余的线状伪影,属于CT图像重建前的一种预处理校正方法;基于重建图像的校正,通过坐标变换将直角坐标系中的环状伪影变为极坐标系中的线状伪影进行处理,属于一种图像后处理方法.这些算法已经用于基于YXLON XRS232 9″图像增强器的CT重建,在保证图像质量的基础上环状伪影得到有效校正.      

基于预测校正方法的RLV再入制导律设计

针对高超声速可重复运载器RLV(Reusable Launch Vehicles)的再入飞行问题,利用数值预测校正方法与准平衡滑翔条QEGC(Quasi-Equilibrium Glide Condition)相结合的方法在线设计同时满足热流、法向过载和动压等轨迹约束与末端精度要求的倾侧角制导律.建立三自由度动力学方程,确定初始条件、末端精度要求和轨迹约束要求;然后详细阐述预测校正方法和准平衡滑翔条件的原理,再利用预测校正方法设计制导律,用QEGC把约束转换为对倾侧角制导律的上界,通过限制倾侧角的幅值来限制约束.最后在计算机上进行制导仿真,并考虑初始条件不确定性,进行蒙特卡洛仿真,通过分析仿真结果,证明利用预测校正方法结合准平衡滑翔条件可以快速的设计出满足末端精度要求和轨迹约束的制导律,并对初始条件不确定性有较好的鲁棒性.     

车辆导航系统中超前滞后校正方法

分析了车辆导航系统中超前滞后产生的原因,提出了利用地图匹配MM(Map Matching)进行GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)组合导航系统超前滞后校正的方法.该方法是将超前滞后误差归结为GPS误差,先利用GPS沿道路垂直方向上误差的可观测性进行GPS误差校正,再将校正的GPS信息与DRS信息进行卡尔曼滤波,从而减少组合导航系统超前滞后误差.仿真结果表明上述方法是行之有效的.      

考虑禁飞区规避的预测校正再入制导方法

针对升力式高超声速飞行器再入滑翔侧向制导问题,提出了一种考虑禁飞区规避的预测校正制导方法.纵向制导采用落点误差预测与指令校正相结合的方式,不断更新倾侧角的幅值,实时修正轨迹纵程.侧向制导设计了一种倾侧角反转逻辑的切换机制,利用航向角误差走廊和航向角导向区域控制飞行器的侧向运动.CAV-H再入滑翔飞行器制导仿真实例表明,该方法不依赖于标准再入轨迹,能够导引飞行器规避禁飞区约束.Monte Carlo仿真验证表明,在随机初始扰动和误差存在的情况下,该制导方法具有良好的鲁棒性.      

三轴磁传感器正交性校正的矢量校准方法

提出一种基于误差分离的矢量校准法用于三轴感应式磁传感器的正交性校正.建立了正交性校正的矢量校准数学模型，针对校正过程中的安装误差进行误差项分离校正，结合卡尔曼滤波与最小二乘法对模型参数进行求解得到正交性校正矩阵.仿真和实验结果表明，基于矢量校准数学模型的校准方法可行且有效，在输入磁场2.5nT情况下，测量误差由传统方法的0.0962nT减小到0.0019nT.此方法已应用于某星载感应式磁力仪的正交性校正.      

嫦娥一号干涉成像光谱仪2C级图像数据质量评价

嫦娥一号干涉成像光谱仪(IIM)获取的多波段图像数据对于月表矿物成分反演具有重要意义. 从目视质量、客观参数、几何配准精度、图像质量随时间的变化情况等方面对IIM 2C级的多波段图像数据质量进行了评价. 结果显示, 其两端波段范围的图像质量较差, 不能有效识别月表单元, 中间波段图像质量较好; 自然色图像显示IIM数据存在明显的横向色调不均一性. 利用图像的客观评价指标(辐射精度、清晰度、信息量)将干涉成像光谱仪图像数据与美国Clementine UV-VIS多光谱图像数据进行对比分析, 结果表明, IIM数据清晰度好于Clementine UV-VIS, 而在方差和信息量上弱于Clementine UV-VIS. 将IIM图像数据与Clementine多光谱数据统一到相同的空间分辨率, 进行配准精度评价, 其最大控制点配准误差为0.63pixel. 此外, 还对时间跨度两个月覆盖月表同一区域的IIM图像数据从辐射精度、信息量和清晰度方面进行了评价.      

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

基于多源影像的探测器月面着陆点定位与精度验证

探测器月面着陆点高精度定位是探测器着陆的重要技术环节,也是地外天体探测器开展各项工作的重要前提.本文基于多源图像数据,利用图像特征匹配和多重覆盖影像定位技术,设计了探测器月面着陆点高精度定位方法,并使用嫦娥三号任务相关影像进行了定位实验与精度验证.在高精度图像匹配和几何变换的基础上,降落相机序列影像间的匹配精度达到子像...     

十字线结构光视觉传感器的标定方法研究

基于结构光三维视觉测量原理,搭建了一套非接触式的十字线结构光视觉传感器。为获取投影光条上采样点的三维空间坐标,建立了该传感器的数学模型,研究了其结构参数的标定方法。应用张正友标定法和棋盘格标定板完成了传感器结构参数的标定,确立了被测点的图像坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,并进行了试验验证。试验结果表明,标定结果可以使传感器实现预定的三维测量功能,对飞机蒙皮钻孔点位法矢的重复性检测精度可以满足使用要求。     

规则图像特征的标准互相关相似函数

利用标准互相关算子对机器视觉领域常用的十字图像特征进行匹配运算,发现相似函数在峰值区域的分布特征为4个互相对称的双曲面.受此启发,对规则几何图像特征(如矩型、圆型等)的标准互相关相似函数展开了研究.以图像特征概率分布的形式给出了NCCO算子在二值图像匹配下的相似函数计算式.推导并证明了矩型、圆型等典型图像特征相似函数在峰值点区域具有确定的数学模型.基于上述数学模型,在微装配显微视觉系统上进行了实验验证,对模板优化、图像特征的尺寸等优化方法进行了探讨.上述结论对图像定位、图像标定、图像跟踪等技术研究具有实用价值.      

航天器交会计算机视觉系统测距求解新算法

对航天器交会对接最终逼近段应用的计算机视觉系统,提出目标航天器标志点测距求解新算法.该方法根据标志点构型几何特征,建立非线性测距方程组并构造加权目标函数,按最小二乘问题,采用Gauss-Newton数值迭代法求解测距最佳值.获得测距后,即可应用四元数估算法(QUEST)确定相对姿态与相对位置.对非共面标志点构型(如3点T型与5点锥型)和共面标志点构型(如正方形、矩形、菱形),目标函数均含标志点间距比率关系项;对共面构型,目标函数还包含共面条件项.对共面标志点四边形构型,利用对角线交点的虚影像坐标确定测距求解迭代初值.大量模拟计算结果表明,提出的测距求解算法对共面与非共面各种标志点构型普遍适用,满足最终逼近段相对状态确定要求.      

星敏感器中快速星跟踪技术

跟踪模式是星敏感器的主要工作模式之一,跟踪过程的快速性直接影响星敏感器的整体性能.提出了一种快速星跟踪算法.在跟踪算法的3个耗时环节,分别采用了分区星表、阈值映射、先排序后匹配识别这3种方法,以提高跟踪过程的快速性.其中分区星表法将整个天区分成了若干个子天区,使得在星体映射时,只是搜索星敏感器视轴指向附近的部分子天区,而不是搜索整个天区,减少了搜索星体的数量;阈值映射法,在满足精确度的情况下,设置被跟踪星体的数量阈值,只有被跟踪的星体数目少于此阈值时,才进行星体映射,减少了映射次数;先排序后匹配识别法,先根据星体在星图中的坐标值进行排序,然后再进行匹配识别,减少了那些距离较大的无谓的星体间的匹配识别.仿真测试结果表明,这3种方法的采用,提高了跟踪算法的快速性,提高了星敏感器的整体效能.      

多镜头面阵CCD测绘相机的精度分析

对于空间测绘相机来说测绘精度占首要地位, 而影响拼接测绘相机测量精度的因素有多种. 以多镜头拼接的测绘相机为例, 根据影响外视场拼接测绘相机精度的因素特征, 分析了影响精度的因素和提高面阵测绘相机精度的方法.      

基于单幅立式标靶图像的单目深度信息提取

针对在智能车中车载单目视觉系统已经检测到路面障碍物的情况下,计算障碍物相对于本车的距离问题,提出了一种仅利用单幅标靶图像且无需相机内部参数的图像深度信息提取方法．该方法利用一种放置于相机前方的立式标靶,建立图像纵坐标像素与实际成像角度之间的映射关系,结合投影几何模型实现实时深度信息的提取．依据立式标靶图像的特点,设计了包括标靶图像感兴趣区设置、模板匹配、候选点聚类、筛选及精确定位等处理的亚像素级角点检测及定位算法．实验结果显示,该方法具有较高的测量精度及实时性．相对于在路面摆放参照物的方法,该方法无需大标定场地且规避了数据拟合引起的误差．同时该方法标定只需一幅图像,过程简单,便于实际应用．      

Analysis and improvement of ionospheric thin shell model used in SBAS for China region

The most frequently used mapping function for converting slant total electron content (STEC) to vertical total electron content (VTEC) uses a simplified ionospheric single layer model in satellite based augmentation system (SBAS). Aiming at ionospheric single layer model altitude variation, we analyzed the statistical characteristic of mapping function in systemic approach particular for the region of China, and then experimental mapping function was proposed. The experimental mapping function is used in SBAS ionospheric correction and the precision of vertical correction is compared with standard mapping function. The results show that conversion factor errors depend on latitude, time and elevation, experimental mapping function is helpful to the vertical TEC estimation and may improve the precision of SBAS ionospheric refraction correction especially for the low latitude region of China.     

一种图像缩放算法的SoC协同加速设计方法

针对无人机自主着陆的跑道检测、识别、跟踪等视觉算法中需要对大量图像进行缩放处理以便后续计算,但又对实时性要求比较高的情况,根据输入输出像素点的映射关系提出了一种适用于硬件加速的图像缩放算法,简化算法结构的同时利用现场可编程门阵列进行模块硬件功能的设计对算法加速,并采用软硬件协同的体系结构搭建实时图像处理系统。实验结果表明,该缩放算法处理精度高、耗时少,且用硬件逻辑实现后,可以进一步提速171倍,硬化后的系统可以通过摄像头获取图像数据,实时处理后在显示器中显示,达到30帧/s的处理速度,可以应用于实时性要求较高的图像处理算法中。