基于边缘信息的SAR与可见光景像匹配算法

SAR(合成孔径雷达 )与可见光图像由于成像机理的不同 ,直接进行基于图像灰度信息的匹配定位很难达到实际应用的要求。边缘是图像最基本的特征之一 ,文中提出一种基于边缘信息的 SAR与可见光景象匹配算法。该算法针对 SAR与可见光图像的特点 ,利用小波变换结合模糊中值加权滤波 ,取得有效的边缘信息 ,利用图像的边缘特征结合相关峰值特性分析的后处理方法进行匹配 ,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。实验证明本算法匹配精度高 ,稳定性好     

用于地图匹配的多谷快速寻优方法

当失配度量函数定义之后,地图匹配问题就变为了二维随机多谷函数的寻优问题。多谷快速寻优方法是作者提出的解决失配度量寻优的一种新方法。本文应用这种方法,变地图匹配中的穷举搜索为定向局部搜索,从而节省了计算,保证了匹配定位精度。本文还针对平均绝对差算法推导了门限与漏警概率的关系,给出了保证一定漏警概率的门限系数分布区间。最后,使用本文的方法在三幅航空照片上进行了大量的匹配实验,并与序贯相似性检测算法进行了比较,验证了方法的正确性,同时表明多谷快速寻优方法用于地图匹配具有定位精度高,计算量小,参数易于选择等优点。     

一种改进的最小二乘景像匹配算法

为提高景像匹配系统的匹配速度和对初始定位误差、噪声的鲁棒性,对实时图与基准图之间的灰度分布关系进行分析,建立实时图和基准图之间的景像匹配模型,给出了一种改进的最小二乘景像匹配算法.该算法在最小二乘目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,辅助约束项隐含有对量测输入平滑性的约束,提高了匹配算法的稳定性,运用牛顿法推导出该算法的递推公式,该算法充分利用了综合目标函数的一阶、二阶导数信息,因此具有较快的收敛速度.仿真结果表明了算法的有效性.     

BP网络实时图像自动选取算法研究

实时图像的自动选取是景像匹配自动化的关键技术.提出了一种基于神经网络的实时图像自动选取算法.仿真研究表明,引入Sobel算子的3层BP网络实时图像自动选取算法结构简单、训练时间短和分类准确性高,其并行处理能力能满足景像匹配技术的实时性要求.经最小二乘和Bayes精匹配算法检验,实时图经此网络选取、粗匹配和精匹配,可达到高于0.5像素的定位精度.     

图象匹配中的仿射透视近似

提出了在图象匹配中使用的一些新的仿射透视近似投影不变量。文中引进了点的仿射透视近似的概念，分析了线段的透视投影与其仿射透视近似间的最大相对误差，获得了一个有实用价值的距离三角形误差判决准则。基于此准则，研究了物体上同一空间平面中，平行线段长度比，同底面积比等仿射不变量，近似用作透视不变量的可能性。实验结果证实了分析的可靠性。     

波导双工器的快速精确设计

文章结合模式匹配法和多模导纳矩阵理论，对波导型双工器进行分析设计，开发了一种快速精确的波导型双工器的设计程序，给出双工器设计中需要注意的关键技术问题。设计制作了含有弯波导结构的Ku波段双工器，理论与实测曲线吻合良好，为设计波导双工器提供了一种思路。     

风洞试验模型表面的荧光油膜路径运动速度测量

风洞试验模型在气流脉动作用下小幅振动，导致光流法从荧光油膜时序图像中解得的荧光油膜路径运动速度含有模型运动速度，降低了荧光油膜全局摩阻测量准度。为此，提出试验模型表面的荧光油膜路径运动速度测量方法，将模型表面的背景纹理（如人工网格线或其他典型特征）作为基准，利用图像相关法离散匹配，获得相邻时序图像中背景纹理的（几何位姿）映射矩阵；基于模型运动的连续性，推导了映射矩阵的全局优化方程，并结合光流法，实现了模型振动与其表面荧光油膜路径运动的解耦。Oseen涡对的荧光油膜路径运动速度场仿真试验结果表明：在给定的平移旋转条件下，本文方法的计算结果（沿Oseen涡核连线分布的测量速度）与理论值的最大相对误差为4.1%，较无平移旋转条件下的光流计算结果最大相对误差仅增加0.6%。2 m量级高速风洞某空腔试验与机翼试验的荧光油膜路径运动速度测量结果进一步显示：本文方法测得的流动现象正确，能得到定量、清晰的表面摩擦应力线图谱与油膜路径运动速度场，较传统方法优势明显，工程应用价值大。     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

基于D-S证据理论的GPS/MM组合系统车辆定位算法

根据分段、特征提取等地图匹配关键技术探讨了地图匹配的一般原理,提出了基于D-S证据推理理论的GPS(Global Positioning System)/MM(Map Matching)组合算法,提高了GPS单点定位精度.仿真结果和跑车实验验证结果表明上述方法是行之有效的.地图匹配算法不增加系统的硬件成本,对目前广泛应用的车载GPS导航定位系统是一个有效的解决方案.      

车辆组合导航定位系统中测量元件的参数修正

阐述了GPS(Global Positioning System)/DRS(Dead Reckoning System)/MM(Map Matching)车辆组合导航定位系统组成和车辆定位算法,提出了利用Kalman滤波和非Kalman滤波算法修正测量元件参数,解决了测量元件参数的漂移问题.仿真实验表明该方法具有较好的修正效果.