单目视觉三维运动位姿测量方法研究

针对基于点特征的单目视觉位姿测量,研究了一种基于不共面5个编码特征点的单目视觉解算算法,利用大靶面高分辨率相机采集运动物体姿态图像,利用目标物体上编码特征点间的几何约束关系,通过正交迭代解算算法完成目标物体的位姿测量。实验结果表明：位移测量不确定度优于0.5mm,姿态测量不确定度优于0.05°,可满足航空航天领域试验测量要求。     

空间目标的ISAR成像及轮廓特征提取

空间目标的逆合成孔径雷达（ISAR）成像由于受自身遮挡及噪声干扰等影响,导致生成的ISAR像难以直接进行图像分析及目标识别。由此,以空间目标的ISAR成像建模为基础对ISAR像处理及特征提取展开了研究。首先,分别建立了目标卫星的ISAR成像模型、ISAR信号模型及ISAR图像函数提取模型,并经过旁瓣抑制与相干斑滤波等初步处理得到了目标卫星的ISAR像。其次,采用Otsu算法、canny算子及Hough变换使卫星旋转至最长轴平行于像平面横轴,通过闭运算填充卫星内部孔洞,去除外部孤立噪声,并基于连通域思想分割出卫星所在子区域,实现了卫星的轮廓提取。所设计的图像处理算法能有效改善ISAR像质量,提取的卫星轮廓线能较好地勾勒出目标卫星的外形结构,为进一步展开卫星的识别工作奠定了重要基础。      

基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析

针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础.     

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

基于特征结构配置的导弹可重构控制器设计

针对简化后的导弹姿态控制系统,运用特征结构配置法,提出了一种改进的控制系统的重构方法.根据输出反馈特征值配置原理,给出了原闭环系统特征结构的确定方法,并对可重构控制器的代价函数的确定方法进行了改进.这种算法通过输出反馈可以确保闭环系统的稳定性,同时可以解决故障前后系统阶数不一致的问题.仿真结果表明,该方法能够在保证故障后闭环系统稳定的基础上使系统性能得到最大可能的恢复.      

斯必泽红外邻近星系巡天计划的哈勃音叉形图

在"斯必泽红外邻近星系巡天"计划SINGS的后期研究中,有一重要任务是对斯必泽空间望远镜探测到的星系,根据红外波段特征进行重新分类.这种分类方法又叫哈勃音叉形图,即根据星系的核心和旋臂的形态进行分类.     

基于大涡模拟的平流层浮空器气动特性分析

为研究不同球体间距对“球形囊体型”平流层浮空器(SLV)气动特性的影响,采用有限体格式、结构网格和大涡模拟(LES)计算方法求解不可压缩的Navier-Stokes(N-S)方程,对超临界雷诺数“球形囊体型”平流层浮空器绕流进行数值模拟,并对不同球体间距下的数值计算结果进行详细的分析比较.通过对比试验数据,单球体数值模拟的阻力系数时均值与Achenbach的试验数据一致,验证了计算方法分析超临界雷诺数球体绕流问题的准确性.研究不同间距的双球体阻力变化规律以及振动频谱特性,随上下游球体间距G的增加,合阻力先增大后减小,上游球体的阻力占优振动频率逐渐减小;G=1.5D(D为球体直径)和G=2D时,上下游球体有相同的占优振动频率.随间距G的增加,两球体相互作用与上游球体对下游球体的尾涡结构影响逐渐减弱.      

基于球几何特征的摄像机内参分步标定方法

在摄像机标定过程中,球形靶标对图像数量、拍摄角度要求小,能够适应遮挡环境,在使用中具有明显优势.在分析球投影模型几何性质的基础上,提出一种利用球靶标分步标定摄像机内部参数的方法.该方法通过拍摄一幅包含空间中2个不同位置球体的图像,得到图像中的2条投影二次曲线;利用2条投影二次曲线的对称轴和公切线计算球心投影点,通过投影二次曲线的对称轴确定图像主点坐标,根据球心投影点和图像主点的位置关系求解归一化焦距;利用整体优化算法得到内参标定结果.仿真数据实验分析了引入测量误差的主要因素,实物标定结果与平面方格靶标方法相比误差在5%之内,重复测量结果稳定.      

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。