射手模型优化与辨识及其对图像制导的影响

基于数据链通信的人在回路制导模式额外引入了射手动力学而且存在图像信号延时,含有射手动力学的控制回路会对目标在视场（LOS）中的误差角进行跟踪补偿,从而提升图像制导弹药的制导控制性能。为探究射手动力学和图像信号延时对人在回路制导性能的影响,基于真实的图像导引头模型及参数,设计校正网络以满足导引头稳定回路的性能需求;引入两类射手模型,针对射手模型2,优化模型结构并通过贴近真实环境的辨识实验得到动力学参数,弥补了现有建模的不足。基于射手对不同图像信号延时的适应性,对比研究了两类射手模型与不同图像信号延时对导引头控制系统稳定性、快速性和人在回路比例导引制导精度的影响。仿真结果表明：图像信号延时越长,导引头跟踪速度越低、误差角越大,制导系统的收敛时间越长;优化后的射手模型2及其参数辨识更准确地描述了射手的操作行为,对制导系统的影响较低且满足系统性能要求。     

某型机载光电设备激光校靶技术方法研究

以某型机载光电探测设备为研究对象,通过对机载光电装备的外场激光校靶工作机理和测试方法的研究分析,采用先进的多光谱采集技术和图像算法技术,实现兼容多型机的机载光电设备激光校靶方法。该方法能大幅提高检测效率和测试精度,有效规避测试中的人为差错和安全隐患,对加强外场保障能力和图像技术在机载设备维护中的推广具有显著意义。     

基于支持向量机的无参考遥感图像质量评价方法

针对遥感图像主观评价方法的低效率以及常用客观评价方法无法充分考虑人眼对图像的感知特性的问题,文章提出了一种基于支持向量机的无参考遥感图像质量（quality）评价方法。首先建立遥感图像主观评价库,然后在不需要图像失真信息的基础上,利用支持向量机（SVM）将图像的失真类型分为三类,并对每类进行单项评价,再通过加权得到遥感图像的总评分,最后将本文方法、信噪比与信息熵的评价结果回归到主观评价空间并进行对比。实验证明,文章所提方法能客观地评价遥感图像的质量,且优于信噪比和信息熵两种质量评价方法,其结果与人眼视觉感受相符。     

基于层次化分类器的遥感图像飞机目标检测

在大量航空航天遥感图像中,快速发现和统计飞机目标并对其进行准确定位,在军事和民用方面均具有重要意义。结合遥感图像特点,针对飞机目标的特征,文章设计了一种基于层次化的分类器的遥感图像飞机目标检测方法。首先用基于哈尔（Haar）特征的底层AdaBoost分类器快速去除大部分非目标区域;然后用基于梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）特征的顶层支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器进行精细检测。在分辨率为1m的遥感图像数据集上的实验结果表明,层次化分类器在保证较高检测率的前提下,大大降低了虚警率,可以有效解决遥感图像飞机检测问题。     

基于降落图像匹配的嫦娥三号着陆点位置评估

提出了一种应用着陆器降落相机序列图像和嫦娥二号数字正射影像(DOM)的嫦娥三号着陆点位置评估方法。以高分辨率降落图像上的着陆器位置为基础,通过降落序列图像间的尺度不变特征转换(SIFT)匹配,计算序列图像间的几何转换参数,完成着陆器在低分辨率降落图像上的定位。并通过提取降落图像与嫦娥二号DOM影像上的撞击坑,实现图像间的匹配与几何转换参数的计算,最终得到着陆器在嫦娥二号DOM影像上的位置。通过对比美国"月球勘测轨道器"(LRO)拍摄到的着陆器真实位置,验证了定位方法的有效性,其定位精度在DOM影像1个像素以内。     

基于多种空间信息的高光谱遥感图像分类方法

在高光谱遥感图像分类方法中,空间特征和光谱特征的融合可以有效地改善分类效果。针对单一空间特征的信息表达不充分问题,提出了一种联合多种空间特征的高光谱图像空谱分类方法。利用超像素信息对分类结果进行后处理去掉椒盐噪声,并创造性地将超像素信息应用于分类前处理,提出了一种利用超像素信息对像素点的特征向量进行线性加权融合的方法。试验结果表明,所提方法的性能优于目前的通常方法。     

基于自适应注入模型的遥感图像融合方法

遥感图像融合的目的是融合高光谱分辨率、低空间分辨率的多光谱（MS）图像和高空间分辨率、低光谱分辨率的全色（PAN）图像,得到高光谱分辨率与高空间分辨率的融合图像。遥感图像的注入模型中如何确定注入细节及注入系数是该技术研究的关键。针对注入细节优化,先通过模拟MS传感器的特性来定义一种多尺度高斯滤波器,再用该滤波器卷积PAN图像以提取细节,得到与MS图像高度相关的细节。针对注入系数优化,综合考虑光谱信息与细节信息提出一种自适应的注入量系数。为更好地保留边缘信息,提出一种新的边缘保持权重矩阵,实现光谱信息与空间的双保真。将优化后的注入系数与注入细节相乘注入到上采样后的MS图像中,得到融合结果。对所提方法进行性能分析,并在各卫星数据集上进行大量测试,与一些先进的遥感图像融合方法进行对比,实验结果表明,所提方法在主观与综合客观指标上都能达到最优。      

基于边缘和结构的无参考屏幕内容图像质量评估

屏幕内容图像（SCI）是一种与传统自然图像不同的图像,具有更多的文本、图形以及特殊的布局。考虑文本、图形、图像和布局对屏幕内容图像质量的影响,提出了针对屏幕内容图像的基于边缘和结构的无参考质量评估（BES）算法。文本、图形和图像具有大量边缘,并且人类视觉系统对边缘高度敏感,因此BES算法首先使用Gabor滤波器的虚部提取边缘并计算每张屏幕内容图像的边缘特征。其次,提取一个结构特征来表示屏幕内容图像的布局。具体而言,利用Scharr滤波器计算得到一个局部二值模式（LBP）图,接着利用LBP图计算得到结构特征。最后,应用随机森林回归算法将边缘和结构特征映射为主观分数。实验结果表明,在数据库SIQAD和SCID上,所提出BES算法性能的皮尔森线性相关系数（PLCC）相对于对比算法中最先进的无参考算法,分别提高了2.63%和11.22%,甚至高于一些全参考算法。