基于扩展卡尔曼滤波的舰机相对位姿估测

通过将基于扩展卡尔曼滤波的长序列图像分析方法与单目视觉技术相结合,把无人机自主着舰视觉导引中舰机间相对位姿的估测,转化为机载摄像机对着舰靶标平面3D位姿的实时估测问题.首先根据透视投影理论,建立了以摄像机的透镜中心为原点且Z轴与光轴重合的摄像机坐标系和世界坐标系,然后利用机载摄像机连续拍摄的靶标图像序列,选择描述相对运动的3个欧拉角、平移向量及它们的速度作为状态变量;由靶标角点的提取和帧间匹配,建立了反映着舰靶标上特征点的图像坐标和状态变量之间关系的观测方程,带入扩展卡尔曼滤波器,估测出舰机的相对运动参数.计算机数据仿真和基于DSP平台的半实物仿真试验验证了算法的有效性和鲁棒性.      

SAR降斑中一种改进的结构检测算法

本文对Lopes等人提出的利用变化系数和比值算子的结构检测算法进行了详细分析，指出在滤波窗口中存在多个结构特征或者线结构的宽度大于一个象素的情况下，原算法可能产生窗口结构检测的错误。文中针对这两个问题进行了相应的改进，提出了一种改进的结构检测算法。通过将改进后的算法应用于实际的SAR（合成孔径雷达）图像数据，验证了对原算法改进的有效性。     

合成孔径雷达图像中目标的统计特性

本文讨论了合成孔径雷达（SAR）图像中目标的统计特性，并验证了如何利用这一特性进行自动SAR目标分类及识别。文中介绍了一种用于估计目标雷达横截面积的目标平滑算法，这种算法可以与适当的噪声模式相结合以针对给定的成像构造产生多个目标，这就允许对目标特性进行统计分析，用于改进基于特征的分类，并通过对真实目标进行简单的分类实验进行了验证。     

基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原

提出了一种基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原新算法。为了有效地从湍流退化图像中估计出退化模型，在湍流点扩展函数的优化估计过程中合理地融合了有关湍流点扩展函数的一些基本的先验知识。首先，将点扩展函数的非负性和光滑性约束加入到目标函数中。再针对湍流点扩展函数的衰减性质，建立了一个具有非线性和空间各向异性的正则化函数，使其在重建点扩展函数时能适当地进行空间梯度平滑。由此通过迭代极小化目标函数来优化估计湍流点扩展函数值，进而恢复图像。对各种噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法具有较强的稳定性和抗噪能力。     

“软性”空间对抗中目标追踪的对准问题研究

分析了开展"软性"空间对抗的技术途径,得出必须实现精确对准目标的有效作用面的结论,提出了一种对非合作目标进行成像、解算视轴与有效作用面夹角、然后对本体进行轨道机动开展精确对准的策略.该方法的主要过程是在对抗系统完成捕获、瞄准、跟踪后,由目标投影成像结果,展开作用面的图像分割与识别.以侦察卫星的圆筒形目标为例,分别提出了在目标大、小偏角阶段获得轨道机动控制偏差的计算方法.实验证明该方法是在"软性"空间对抗中进行自主寻的的有效途径.     

基于区域特征光谱的自组织特征映射神经网络高光谱图像主成分提取方法

非监督分类算法用于高光谱图像主成分提取时存在分类精度受数据分布状态和噪声影响大的缺点,导致提取效果差。论文提出基于空间信息的神经网络非监督分类主成分提取算法,该算法首先通过空间邻域自动聚类提取区域特征光谱替代像元光谱作为自组织特征映射神经网络的训练样本,经过训练神经网络自适应获取高光谱图像地物类别特征,最后通过对光谱矢量聚类完成主成分的统计和提取。论文提出采用区域特征光谱替代单象元光谱作为训练样本有效抑制了噪声对分类结果的影响,同时显著减少了神经网络的数据处理量,使主成分得到快速准确地提取。对深圳红树林自然保护区高光谱图像的仿真结果表明:神经网络训练样本数降低了约95%,更重要的是算法快速准确地提取了主成分,提取效果明显好于K-均值算法。     

基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测

地物目标的物理结构、表面粗糙度或地物目标类型发生了变化,则其后向散射能量一 般会发生相应的变化,对应的雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)也会发生变化,这 将导致合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的亮度和色泽发生变化。提出 了一种新的基于RCS曲线特性的SAR图像目标变化检测算法。该算法不同于以往的基 于图像域的变化检测算法,从目标的散射特性提取目标的变化信息,避免了不同时相的SAR 图像对误配准所带来的错误。并进行了仿真实验,实验结果表明可行。
     

BUAA-SID1.0空间目标图像数据库

随着太空竞争的加剧,空间目标监视及目标识别受到越来越多国家的重视。而空间目标图像数据库的缺乏直接影响了空间目标识别技术的研究进展。针对这一问题,建立了BUAA-SID1.0空间目标图像数据库。文章在分析空间目标图像数据库建立的背景和意义的基础上,介绍了数据库的建立方法,指出了数据库共享版本BUAA-SID-share1.0的内容,给出了两种识别算法在共享数据库上的测试结果。     

基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法

提出了一种基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法,该方法利用由导航相机立体图像得到的火星表面的点云数据提取石块,同时对高分辨率卫星图像局部灰度统计提取石块,通过地面和卫星图像中石块分布模式的匹配,实现火星车在卫星图像中的定位,从而消除仅利用地面传感器和影像定位产生的累计误差。采用NASA勇气号火星车在多个摄站获取的地面图像以及HiRISE卫星图像进行了实验验证,结果表明这种方法在石块较多的地区能够取得很好的自动定位结果,定位误差小于HiRISE卫星图像的一个像素（0．25m）。     

基于双投影策略的红外图像配准方法

图像配准是红外图像处理技术的前提,广泛应用于成像制导、光电侦查及工业实时监控等领域。考虑红外图像的实时配准需求,利用对数极坐标图像的尺度、转不变特性,将配准过程从直角坐标空间引入到对数极坐标空间,提出了基于双投影策略的配准算法,将二维空间的配准参数估计转换成两个一雏曲线的空间距离估计。此算法在保证尺度变化及旋转的匹配精度条件下,轴向投影统计大大降低匹配计算量。