控制点排列对图像校正的影响及重复校正

针对在DSPIV(Digital Stereo Particle Image Velocimetry)的图像几何校正中,校正板上控制点的排列方式对图像校正误差所产生的影响,在使用双调和样条函数构建校正映射函数的条件下,分别使用了11列×21行、21列×21行、11列×41行、21列×41行和16列×31行5种控制点等列距、等行距排列的校正板来进行图像校正,计算了这5种控制点排列方式对应的校正准度和校正精度.另外,为进一步减小图像校正误差,还提出了对经过校正所得的图像进行重复图像校正.实验结果表明:随着控制点数目的增加,校正准度和校正精度会相应提高;经过重复图像校正的校正准度和校正精度优于一次校正的结果,但需要耗费更多的图像处理时间.     

天基光学传感器动态成像配准方法研究

图像配准是天基光学动态成像处理中的关键技术,在遥感侦察等领域有着重要应用。对星空背景和地球大气背景下天基目标探测中的图像配准问题进行研究。针对星图配准建立了部分平均Hausdorff距离(PMHD),并定义了一种新的相似性匹配测度,利用序贯岭回归估计方法实现快速配准;针对地球大气背景图像配准,通过改进的Harris角点检测亚像素定位提取特征点集,基于PMHD利用粒子群优化(PSO)算法实现图像的精确配准。仿真实验表明:提出的星图配准方法具有实时性和亚象元配准精度,联合PMHD和PSO的大气图像配准具有良好的配准精度和较强的抗噪干扰能力。     

基于FPGA的实时图像预处理系统的设计

针对基于DSP实现的实时视频信号处理系统中原始视频数据量大的问题，本文阐述了用FPGA解决该类问题的优势，并举例用FPGA实现图像滤波的数据预处理实例。该设计已通过硬件实现，结果表明是正确有效的。     

固化压力对炭纤维复合材料层压板的孔隙和力学性能的影响

孔隙的存在是炭纤维复合材料层压板加工过程中不可避免的缺陷,并且会对炭纤维复合材料结构的性能产生很大的损害.针对[(±45°)/(0,90°)_2/ (±45°)]_S炭纤维复合材料层压板,详细分析了层压板内孔隙的尺寸、形状及分布特征.通过施加不同的固化压力制备了不同孔隙率含量的试件.采用显微图像分析技术和性能测试对炭纤维复合材料层压板内孔隙的形态及其对炭纤维复合材料层压板力学性能的影响进行了研究,采用图像分析软件对孔隙的形状和尺寸进行了定量的表征.结果表明,对于铺层为[(±45°)/(0,90°)_2/ (±45°)]_S层压板,孔隙主要分布于层间,且都沿着平行于铺层的方向发展.随着固化压力的减小,孔隙率增大、层间剪切强度和压缩强度下降.     

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）。     

一种不规则封闭形状的轮廓跟踪算法

论述了一种对不规则封闭形状的快速轮廓跟踪算法，提出了一种用于确定轮廓下一搜索点及判断轮廓走向的二维坐标算子，使得轮廓跟踪的搜索时间大为减少，提高了图象处理的实时性。用该算法编制的程序能适应各种形状的跟踪要求。     

航空发动机燃烧室旋流流场特性PIV分析(英文)

应用粒子图像测速仪(Particle image velocimetry,PIV)研究了具有两级轴向旋流器的航空发动机燃烧室旋流流场特性(包括冷态流场和燃烧流场)。分别研究了不同主燃孔几何大小与空间排布、进口空气温度、一级轴向旋流器旋流角度以及油气比对冷热态流场的影响,分别获得了流场速度大小、脉动速度、雷诺应力以及回流区长度等参数。试验结果表明:燃烧流场的中心回流区长度要比冷态流场中心回流区短;随着进口空气温度和油气比的增加,中心回流区长度减少;同时主燃孔几何参数的变化(主燃孔大小和空间排布)对两级轴向旋流器旋流流场有很大影响。     

基于稀疏重构的杂波环境下红外图像空间邻近目标超分辨方法

基于稀疏重构的超分辨方法是应对空间邻近目标的有效方法之一,但是当目标处于杂波环境下时,杂波会布满在整个视场范围内,导致场景原有的稀疏性被破坏。针对这一现象提出了一种在杂波环境下的超分辨方法。该方法充分利用了传感器的结构特性以及重构算法中的参数,通过建立观测信号的红外成像模型并利用像元网格划分的方式,建立空间邻近目标群的位置和幅度信号的稀疏表示,并利用其光学系统的点扩散函数来构造超完备字典,最后通过控制重构场景中非零元素的个数比例来使重构参数处于一个合理的区间范围,以此来达到去除杂波干扰并准确重建稀疏目标的目的。     

一种基于Star算法的多路视频稳像方法研究

目前,基于特征点匹配的稳像算法中存在特征点提取速度慢、误匹配率高,以及多目相机的多路视频稳像太过耗时、实时性不好的问题,提出了一种基于Star特征点提取算法的多路视频快速稳像方法。首先采用Star算法提取视频当前帧特征点,然后采用光流法结合当前帧特征点信息跟踪预测下一帧对应的特征点,以加快特征点提取速度,同时减少所提取的特征点错误匹配率。通过对匹配的特征点求取相应的仿射变换矩阵获取帧间运动矢量,进而采用卡尔曼滤波器对帧间运动矢量进行滤波处理,以滤除其中的相机随机抖动矢量并保留相机的主观运动矢量。最后依据滤波后的运动矢量进行图像补偿得到稳定的图像序列。针对复眼导引头存在的多路视频抖动情况,基于OpenMP并行开发库,利用多核处理器的优势,实现了多路抖动视频的并行实时稳像。所设计的数字稳像算法在PC平台下对4路抖动视频（OTB100的BlurCar系列视频,分辨率为640×480,帧率为30 FPS）并行稳像的结果参数为：峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PPSNR）平均提升了4.62 dB,单帧耗时平均为14.51 ms。经仿真实验证实,算法的计算效率和特...