基于平面模板自由拍摄的双目立体测量系统的现场标定

 摄像机标定是基于光学摄像的立体测量技术中的一个十分重要的步骤，标定精度直接影响系统测量的精度和稳定性。本文提出并实现了一种简便易行的双目立体测量系统现场标定方法：利用一块特殊设计的具有不同大小圆形特征点的平面标定板，在无需控制任何运动参数的情况下，双目测量系统只需对标定板在不同角度自由拍摄一组图像即可方便地实现系统标定。该方法在已有单摄像机标定算法的基础上，加入对双摄像机相对位置和姿态的优化，同时考虑了镜头的非线性畸变，达到了较好的标定结果。另外，提出的图像点与其空间点的对应算法具有良好的稳定性，即使由于环境或摄像机摆放位置等因素的影响，一些标定板上的特征点不能被摄像机拍摄到，或者不能被正确识别时，仍然能进行标定工作。标定实验和系统标定后的三维重建结果验证了该方法的有效性。     

飞机尾旋三维测量试验的改进方法

飞机尾旋试验是研究飞机进入尾旋特征以及提出如何改出尾旋的方法。传统测量飞机尾旋运动姿态的实验自动化程度低、人工操作复杂费时,因此针对这些问题开发了一套基于特征点测量的改进方法。主要是基于机器视觉的三维测量原理,能动态测量飞机模型的三维特征点并计算出模型的各个姿态角度。在标记检测时采用了新的标记检测方法,提高了标记布局及图像识别的灵活度;姿态角的计算是根据坐标系转换而得到的。根据改进方法研制的系统操作简单、整个测量过程只需30min左右;并且数据有效率控制在90％以上;姿态角的精度控制在±1°以内。该系统在中国空气动力研究与发展中心立式风洞中的飞机自由尾旋实验中得到了很好的应用。     

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。     

基于编码重建的快照式光谱成像技术进展

光谱成像技术能同时获得物体的空间信息和光谱信息,在科学研究及工业生产等领域发挥着重要作用。然而传统的高光谱成像系统存在着光学系统复杂、含有精密运动器件、曝光时间长等问题,极大地限制了其在许多场景的应用。近年来,高光谱成像系统向着轻小型化、快照式测量方向发展。简单介绍了光谱成像技术原理与分类,从基本原理、方法与实现等方面对基于衍射元件编码、编码孔径、宽带滤光片编码的快照式光谱成像系统进行了综述,并对现存的一些问题以及将来的应用与发展进行了讨论。     

多传感器遥感图像数据融合研究

重点研究了卫星遥感图像融合技术.通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分辨率图像、多光谱图像以及SAR图像的融合结果对相关理论进行了验证;研究了基于小波变换的融合方法在不同分解和重构级数下所获得的融合图像的特征,比较了各级融合图像的特点和相互间的差别;通过对高分辨率图像和多光谱图像的融合实例,给出了达到融合目的所应进行的最低分解重构级数与两原始图像空间分辨率指标比值间的定量关系;分析了不同小波因子对融合结果的影响,并结合颜色空间变换方法的融合结果得出了最终结论.      

运载火箭推力下降故障下的在线弹道重构方法

针对运载火箭推力下降故障下难以实现在线弹道重构的问题,提出了一种基于神经网络的剩余运载能力估计及程序角重构的算法。以线下基于工程实践的弹道优化方法生成的故障状态下最优弹道作为学习样本,针对程序角曲线的特点,分别使用不同学习方式学习一级飞行段程序角和其他飞行段程序角;分析不同超参数对神经网络训练过程的影响,利用随机搜索法选取超参数。该算法使用以神经网络为核心的机器学习思想,用基于数据的方式避免了因运载火箭动力学模型复杂而无法在线快速求解最优弹道的问题,能够解决大气环境下弹道重构的难题。仿真结果表明,该算法对剩余运载能力估计准确,重构程序角与最优弹道相比误差小,运算速度相比其他方法优势明显。     

基于深度相机的飞机中央翼油箱高精度三维重建方法

提出一种基于深度相机的飞机中央翼油箱高精度三维重建方法。该方法用多视点云实现配准,配准过程包括粗配准和精配准两个阶段。首先在2个点云上建立点对特征（Point pair features,PPFs）作为全局模型描述。然后,对一组粗配准位姿进行投票,得分最高的位姿作为初始位姿。在此初始位姿的基础上,构造颜色和几何的联合目标函数,利用迭代最近点（Iterative closest point,ICP）对点云进行对齐。将上述过程应用于相邻帧点云,并通过图优化重建结果,实现完整的飞机中央翼油箱三维模型重建。与其他方法相比,本文方法实现了高精度的三维重建。此外,当遇到重复的特征和结构时,传统的ICP可能缺乏稳定性,但本文方法仍然适用。     

基于结构光的空间大目标特征重构与位姿测量

针对因缺少空间非合作大目标的全局特征而难以实现相对位姿测量的问题,提出利用点状光源与单目光学相机组成点结构光视觉测量系统进行特征重构与位姿测量的方法。以非合作大目标上尺寸未知的局部矩形特征为测量对象,首先建立点结构光视觉测量系统相对位姿测量模型;接着利用相对约束关系给出特征重构方法并获得隐性特征点;然后利用特征点计算测量系统与非合作大目标之间的相对转移矩阵得到相对位置和姿态。通过数字仿真校验该方法的有效性并对测量误差因素进行分析,仿真结果表明该测量方法是有效的。     

基于序列图像的空间目标三维重建

空间目标三维重建对空间态势感知和理论研究具有重要意义。针对空间目标图像存在的由纹理重复导致的错误重建问题,提出了一种新的基于运动信息恢复三维场景结构策略。该策略将序列目标图像的成像时间顺序作为先验信息,顺序地加入新图像进行迭代,以避免因目标结构对称、纹理重复所导致的重建错误。同时针对空间目标成像数据匮乏的问题,进行了空间目标图像仿真,并开展了空间目标地面模拟成像实验研究。结果表明:运动分析结果精确,对噪声有较强的鲁棒性,恢复出的目标三维点云能在一定程度上表达目标的结构信息。同时给出了进行空间目标三维重建时图像序列应满足的边界条件。      

关联成像技术中调制光场优化研究进展

关联成像技术作为一种全新的成像体制,具有非局域性、抗干扰能力强、探测灵敏度高和超分辨等优点,目前已经成为研究的热点。关联成像技术的实用化进程主要受成像质量和采样效率的限制,在相同重构算法条件下,成像系统的调制光场优劣直接决定了目标物体的重构质量。在简述关联成像技术原理的基础上,重点介绍了调制光场优化的国内外研究进展,并对其发展趋势进行了展望。