小天体软着陆中的地面特征区域提取与跟踪算法

考虑到自主导航过程中的特征区域检测与跟踪问题,提出了一种新的跟踪算法。该算法是基于DIMES框架。首先,对在软着陆过程中拍摄的行星表面图像进行亮度均衡化,对处理后的图像进行二值化;然后,对二值化特征区域进行模板匹配找出高度相关位置点;最后,根据特征区域之间的几何关系确定特征区域的搜索范围,再分别提取这些相关点所代表区域的特征向量,并且与模板的特征向量进行相似性分析从而找到相似性最大的位置点。通过两组小行星表面图片进行分析验证得到了较好的效果。     

航空公司乘务员选拔特征及培养启示

当前航空公司选拔乘务员主要有"社招"、"校招"两种,在招募新乘务员过程中,不同航空公司其选拔的标准会有差异,总体上国内航空公司在招募新空乘时呈现出四方面共性特征。相比国内航空公司,外航更强调被选拔人员所具备的职业内涵。航空公司的选拔特征对空乘专业学生的培养有不少启示。     

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.      

卫星轨道变化规律的综合分析

对于航天工程而言,无论是航天器的发射,卫星轨道设计,地面测控系统的跟踪、定轨和预报．还是卫星在轨运行过程中的轨道控制策略等,均需了解卫星轨道变化的规律。为此,本文对人造卫星(包括中心天体为快自转天体和慢自转天体两种引力源的绕飞轨道器)的轨道变化特征以及轨道寿命进行系统的综合分析。为各种应用提供简明信息。     

红外光脉冲照射对目标红外特性调制的研究

针对目标的探测、识别以及目标红外特征的模拟,提出采用人工红外光源脉冲照射目标的方法。以目标红外辐射特性形成的机理为依据,建立人工红外光源脉冲照射目标的物理模型;确定氙灯为红外光源,建立了目标红外辐射的计算模型,并对红外光脉冲照射时目标的红外特性进行了仿真计算与分析。结果表明:人工红外光脉冲照射可以对目标红外特性进行调制,在相同条件下,光源照射功率越大,照射距离越近,调制的效果越好;垂直照射比平行照射效果好。     

遥远的冥王星

冥王星的特征和环境如何？ 冥王星距离太阳大约为43亿千米。在地球上,利用强大的望远镜观察,冥王星看起来就像一个模糊的盘子。冥王星呈褐色,表面温度很低。冥王星表面分布着一些亮点,它们可能是极地冰冠,另外还有一些暗点分布在冥王星的表面上。     

一种地球紫外中心快速提取方法

针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出一种基于梯度统计的快速、低存储需求的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,考虑到星载计算机与高内存消耗的滤波算法、实时导航需求的冲突,采用结合Sobel边缘算子与局部二值模式（LBP）算子的改进边缘快速提取方法,有效剔除背景噪声并准确提取地球紫外临边特征。然后对非完整临边边缘采用最小二乘拟合得到中心的精确位置。实验结果表明,该方法抗噪声,可实现亚像素级地球中心提取,并显著降低存储需求和计算时间开销。对于1046×746的图像,该算法需要的存储空间仅为1100kByte,运算时间在20ms内,满足自主导航的需求。     

色彩直方图混合特征提取在海量图像数据检索中的应用

随着多媒体技术的发展,图像的应用越来越广泛,如何有效利用图像信息具有越来越重要的意义。颜色特征不受图像大小和旋转角度的影响,鲁棒性较好,在图像检索中具有较强的应用。本文在对图像特征进行提取的基础上,提出了一种新的图像检索数据方法。该方法引入了色彩直方图、颜色中心矩、灰度直方图等颜色特征,使用色彩直方图对整幅图像的色彩信息进行统计;使用分块颜色中心矩对色彩的空间分布信息进行统计;对由于色彩浓度和对比度发生变化而对检索效果的影响,采用了灰度直方图进行淡化。通过对这三种特征距离进行加权和计算,进行相似度匹配,检索出目标图像。本文针对性地设计了基于色彩直方图混合特征的图像检索系统,实验证明色彩直方图混合特征检索的结果与示例图像在颜色与空间分布上基本相似,具有较强的实用性。     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。     

基于Roe格式的低速预处理方法研究

应用Weiss-Smith预处理矩阵,发展了Roe格式的预处理方法。在引入局部正交坐标系的前提下,推导了预处理后的Roe格式的定常及非定常形式,分别给出了一组适用于守恒变量的特征矩阵。最后就典型状态给出了验证算例,计算结果表明,本文发展的预处理方法正确可靠,在低速计算中大大提高了计算效率和计算精度,是一种非常有前途和价值的方法。