基于BP神经网络的景象匹配算法研究

基于BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。讨论了BP神经网络及图像的灰度不变矩和边缘不变矩，并把灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于本文BP神经网络景象匹配中。算法分析表明该算法具有很高的匹配效率。     

星图识别质心提取算法研究

采用对星图中星体的灰度值进行加权的方法，计算星图中星体的质心坐标。分析了星图预处理的方法，在此基础上进行了噪声条件下的仿真研究，并获得了满意的结果。     

商业成像情报卫星的现状和发展趋势

分析了商业成像情报卫星的现状及其特点，展望了商业成像情报卫星技术的发展趋势。指出，商业成像卫星以其应用范围广泛、商业价值巨大而得到了美、俄等国的高度重视，并在技术上得到迅速发展；商业成像情报卫星突破或淡化了军用与民用的界限，实现了两者的信息共存、资源共享、综合利用；未来商业成像情报卫星将朝着小型化、一体化、数字化、可见光成像与微波成像的方向发展。     

应用联合变换相关器的成像制导系统

提出了一种光电混合的成像制导系统，它采用光学联合变换相关器作为其主要的图像识别单元，利用计算机对识别结果进行判决和显示，并发出跟踪信号给导引头，从而实现制导。联合变换相关器是对光学图像信号进行并行处理的器件，实时识别性能强，精度高。此成像制导系统克服了传统的红外制导系统易受外界因素影响，实时处理能力差，误判率较高的缺点，具有并行处理速度快、信息吞吐量大、体积小等优点，应用前景广阔。     

基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究

介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法，采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值，并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别，最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试，证明了该方法的有效性和实用性．     

MTPS蜂窝夹芯结构传热性能及热应力分析

对于金属防热结构的蜂窝夹芯结构的稳态情况,基于材料的全灰体假设,同时考虑热传导和热辐射两种传热形式对温度场的耦合作用,利用热流量守恒建立了蜂窝芯层温度场的非线性积分方程。离散化后利用数值方法得到方程组的数值解。对于美国兰利研究中心的实验结果,与本文方法的对比计算结果基本吻合。进一步,利用计算结果讨论了给定面板温度边界情况下,下面板、柱体层的灰度、蜂窝结构长径比对夹芯温度场的影响。并根据温度场和近似的应力分析模型,用半解析结果讨论了稳态情况下蜂窝芯层上的热应力。     

具有几何和光照不变性的不变矩构建研究

为了解决现有的光照变化条件下仿射不变矩识别不稳健的问题,提出了一种归一化光照仿射不变矩,即采用一种光照模型,基于Jan Flusser仿射不变矩,推导出一种归一化光照仿射不变矩,并且从理论上证明了该方法在各种仿射变换下的稳健性,然后通过对比实验验证了该方法在光照强度、方向和颜色改变下的不变性.实验结果表明,与当前主流的光照不变矩方法相比,该方法不仅适合灰度图像也适合彩色图像,在光照方向改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了35％;在线性光照强度改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了85％;在光照颜色改变下,图像的平移和旋转运动中识别度提高了7.8％;以多种卫星模型图像为实验对象,在光照改变下,彩色图像和灰度图像的识别度平均提高了36％以上,且计算简单,更适合于航天器目标的识别.     

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。     

基于Hankel阵的荧光油膜灰度与厚度预测模型改进

针对荧光油膜灰度与厚度关系数据采集方法较为繁琐、耗时耗力这一问题,研究了基于Hankel阵的系统辨识算法,并在此基础提出了Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型等两种改进方法,利用了极少数据量建立模型,实现了对其余未知荧光油膜厚度值的预测,且保持了较高的精度。试验结果表明:基于极少数据量建模以预测该数据量外的数据点这一特殊背景下,插值法的外插能力显得并不适用。而传统Hankel阵预测模型的预测精度为76.69%,Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型的预测精度分别为85.69%和89.25%,较之传统方法预测精度分别提高了9%和12.56%,为荧光油流技术领域针对荧光油膜灰度与厚度建模问题提供了一种可行技术路线,具有一定的实际工程应用意义。      

基于视觉引导着陆的微小型四旋翼设计及实现

为了增强四旋翼的自主性,借用视觉导航方法要求在GPS丢失信号或信号精度不高的情况下进行辅助定位,使得四旋翼能够在某些特殊需求场合自动着陆。针对Harris角点检测算法计算量大的问题,设计了一种快速、准确的标志图像识别算法,将一个区域内的所有角点转换成一个单值角点,替代了Harris算法中的局部非极大值抑制算法,减小了计算量,并进一步设计了视觉模式下的姿态与位置转换算法和视觉着陆控制算法。为了验证所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建了微型四旋翼实验平台系统,并实时在线进行了性能实验,结果表明,标志图像识别算法能正确检测和识别出标志图像,视觉着陆算法也成功实现了四旋翼实验平台的着陆功能。