探测器图像中值滤波算法的FPGA设计与实现

为解决上位机软件进行中值滤波算法对安检图像预处理速度有限问题,针对探测器的数据发送方式,利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行处理能力,对中值滤波算法进行流水线设计,并通过硬件描述语言Verilog进行设计实现。实验证明,改进的算法在处理速度上比传统的冒泡算法提高了70%左右。     

一种基于系留无人机的图像遥测系统设计

针对海上船舶甲板的监控需求,本文提出了一种基于系留无人机的图像遥测系统设计方法,即通过系留无人机上的图像采集装置对被监控目标进行视频信号实时采集、压缩,再经过遥测装置的编码、调制、放大后由天线进行辐射,最后由数十公里外的遥测接收机完成接收、解调、解码,可实时显示船舶甲板图像信息。文中介绍了系统的软硬件组成、关键设备的设计方法、综合性能的分析,对相关图像遥测技术应用有一定参考意义。     

伊朗将发射能用于制作地图的卫星

伊朗电子工业公司主管航空航天工业的一位官员称,伊不久将发射两颗能拍摄全球各地照片的卫星,用于制作高分辨率的地图和图像产品。这位官员说,伊将在9月份之前发射“黎明”卫星,并在2012年2月发射“曙光”卫星。“黎明”卫星是由伊航空航天专家研制和生产出来,重50千克,可采用推力器或发动机把轨道高度从250千米提高到400千米。     

发动机孔探图像三维测量与立体重建的实现

作为一种新兴的可视探测技术，孔探成像分析在现代发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用。研制和开发基于孔探图像的三维测量与立体重建系统对提高故障诊断水平和预测准确度，降低工作中的人力物力投入，节约维护成本都有着重要的现实意义。本文以整体系统的构架为线索，阐述了系统的图像采集，摄像机标定，图像预处理，立体匹配，3D计算以及深度重建等功能模块的研制思路和基本算法，并给出部分研制结果。本系统的开发为基于也探图像的发动机故障监测与诊断系统的奠定了重要的基础。     

一种适应较大比例变化的多传感器图像配准方法

提出了一种基于边缘曲率区域极值和边缘相关的图像配准方法。算法首先提取图像的较长边缘并对其进行改进的Freeman编码;然后使用Freeman码计算曲线的曲率,根据曲率极值的对应情况初始匹配边缘并得到比例变换因子;然后重采样图像,使用边缘相关、一致性检测方法得到对应的相关边缘对,最后使用最小二乘法得到图像的配准参数。算法可以适应配准图像间有较大旋转角度和较大平移变换等情况。     

机场建设中遥感技术的应用（下）

在完成了资料获取工作后所得的遥感数据还是未做数字化加工的原始数据，这样的数据还不能直接被计算机来加以分析利用。因此，在第一步工作之后，还须进行航空遥感调查的第二步——数据处理。数据处理的主要任务是运用摄影测量专业扫描仪及计算机软硬件，在有经验的技术人员的人工干预下，对原始的遥感数据进行扫描、校正及拼接等加工处理，最后建立相应的遥感影像资料数据库。数据处理的工作大致分为四个方面，即数字化扫描、几何校正、图像拼接和影像建库。     

环形扩压叶栅流动非定常控制方法的PIV研究

利用合成射流发生器对于一台环形扩压叶栅进行了流动主动控制的探索,发现适当的非定常激励方式可以使得环形叶栅的总压损失明显减小。同时利用二维粒子图像测速仪(ParticleImageVelocimetry,简称PIV)测量了扩压叶片绕流流场。获得了不同攻角下,在不同的激励频率和激励强度下,流场结构的变化。结果表明非定常激励可以使叶片绕流流场结构发生明显变化。在合适的非定常激励下,扩压叶片的叶背分离流动得到明显抑制,尾迹漩涡的强度和尾迹宽度均明显减小,流线分布比无非定常激励时更加平滑。实验结果能够与环形叶栅时均总压损失的变化相吻合。对于这一非定常控制方法的作用机理也进行了初步的分析。      

脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.     

一种基于张氏标定法的单目相机改进标定算法

单目视觉在地面机器人等无人导航系统中的应用越来越广泛,而相机参数的标定是利用视觉进行导航的基础性工作。标定结果的好坏,直接影响导航性能和定位精度。主要考虑单目相机的径向畸变,基于张正友平面标定法,通过利用Matlab进行图像预处理、利用OpenCV进行Harris角点检测和亚像素精确化等方法在角点提取精度等方面进行了改进,通过重投影法对标定结果进行了评估,并将其与Matlab相机标定工具箱Toolbox_calib所得结果进行了比较。实验结果表明,改进的标定算法标定结果精度更高,并且对多个摄像头传感器均有效,适用性强。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。