昆虫翅膀图像特征的亚像素级提取方法

昆虫翅脉、翅脉交点及翅膀边缘是昆虫翅膀运动变形三维重构的主要依据.通过分析这三种特征的图像特点,对于翅脉中心,采用Hessian矩阵求出灰度极值点方向,并用二次曲线拟合该方向的灰度变化,通过确定该曲线极值点位置来提取亚象素翅脉中心;然后通过求灰度图像的梯度,在其梯度变化方向求极值点的方法提取翅膀边缘特征;此外根据翅脉方向变化的连续性提出了邻域角度约束方法确定翅脉交叉点,从而最终提取到亚像素级的翅膀边缘、翅脉及交叉点等特征.实际应用证明该方法是较为有效的.     

利用H.264中运动矢量实现运动目标检测

针对视频压缩和运动目标跟踪同时实现的应用,通过研究H.264压缩标准中运动矢量包含的图像运动信息并分析运动估计原理,提出了一种利用视频压缩中的运动矢量信息实现运动目标检测的方法,确立了H.264编码流中运动矢量与场景中物体运动状态的对应关系.将运动目标从背景中分离是检测算法的核心.对于双门限值的设置,可分离不同运动速度的目标;同时,算法排除了背景运动的干扰,因而可应用于摄像机运动的场合;由于检测算法所用的运动矢量直接来源于H.264编码过程,而大大降低了计算复杂度,利于硬件实现.     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

深空自主导航光学敏感器及其验证

利用光学导航敏感器进行深空自主导航在国际上已成为一种发展趋势,这种方法具有自主性强、精度高、节约成本等优点,且距离地球越远越显优势.在国内首次开展了用于深空巡航段的自主光学导航敏感器设计研制和验证工作,所研制的光学导航敏感器原型样机设计技术指标为:焦距953.8mm,视场角0.8°×0.8°,探测极限灵敏度12Mv,测量精度0.5″(1σ),动态范围100∶1.试验室测试和外场观星试验的结果表明,测量精度达到0.5″(1σ),探测极限灵敏度达到12.5Mv,技术指标全部满足要求.     

基于人眼视觉的结构相似度图像质量评价方法

分析了数字图像中亮度、纹理细节、空间位置等因素对人眼视觉特性的影响,建立了数学模型,将人眼视觉特性与图像的结构相似度结合起来,提出一种符合人眼视觉特性的图像质量评价新方法.该方法将图像划分成大小相等的分块,计算出各分块的亮度影响因子、纹理细节影响因子和空间位置影响因子,经过归一化处理得到每个分块的权值,用加权平均的结构相似度作为图像质量的评价指标.实验证明该方法能够区别图像中不同区域的图像特征,符合人眼视觉特性,与主观评价结果一致.      

基于投影约束的C臂外参数优化方法

C臂外参数计算是手术导航系统实现图像空间与手术空间映射的关键环节.标记点提取误差将使外参数偏离真值.采用投影方法系统分析选点误差对外参数计算的影响,发现相机光轴方向平移参数收敛性弱、易受误差干扰.利用不同平面上投影距离之比作为约束对线性方法所得外参数进行修正.借鉴二/三维图像配准方法,采用修正后的估计外参数与已标定内参数进行重投影,根据几何方法直接求出外参数修正量,避免反复迭代优化.仿真结果表明,该标定方法对误差具有一定免疫性,能够提高外参数精度.      

基于SVM的浮动车行驶模式判断模型

浮动车在低速情况下存在两种行驶模式,如不能对上述模式进行准确区分,将严重影响浮动车实时路况计算的精度和效率.研究和设计了一个基于支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的浮动车行驶模式判断模型,并针对性地提出了一种简单的基于隶属度矩阵的特征评价和选择方法.实验表明通过上述方法选择的特征子集所训练的分类器在测试样本集上具有92.6%的分类准确性;经过行驶模式分析后,浮动车系统的准确性有显著提升.      

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients,HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。     

用于BVI噪声试验的新型涡发生器设计与分析

针对直升机特有的旋翼桨/涡干扰(Blade vortex interaction,BVI)噪声计算精度低且试验数据缺乏问题,也为了开展旋翼气动噪声特性分离方法的验证试验研究,本文设计了一种能够用于BVI噪声试验的新型多段翼型组合式涡发生器。首先通过CATIA软件建立涡发生器出口端翼型段在不同迎角下的试验模型,再使用FLUENT软件建立涡发生器的流场仿真计算模型,比较分析了不同翼型段迎角下的涡流流场。随后用粒子图像测速法(Particle image velocimetry,PIV)技术系统测量了不同翼型段迎角、距离涡发生器出口端的长度及流速等参数变化下的涡流流场,对不同试验状态下的涡核、涡强等参数进行了对比分析。针对涡量偏弱的缺点,对传统单级涡发生器进行了改进,设计研发了双级涡发生段。试验证明其能产生更强且稳定的涡,为BVI噪声试验提供了模拟的桨尖涡,试验结果表明了涡发生器的有效性。     

直升机惯性传感器结构的模态优化

提出了一种基于迭代抽样和径向基插值的自适应代理模型方法。这种自适应方法以减少仿真计算数量和提高代理模型自适应能力为目的,使用多岛遗传算法选择新增样本点并使新增样本点位于设计空间的稀疏区域,使得所有的样本点均匀分布于设计空间。标准误差用来判断代理模型的精度大小以决定是否对代理模型进行更新。这种自适应代理模型结合多岛遗传算法对直升机的惯性传感器结构模态进行优化。用拉丁超立方抽样方法选择10个样本点构建初始的代理模型,自适应代理模型的计算结果表明2%的误差条件下需要额外增加7个样本点。优化结果表明不同的权重系数对最优模态特性的影响很大,惯性传感器结构的一至六阶模态值更加远离直升机的激励频率。