提升编辑素质 提高高职学报质量

为解决高职学报自身的困难和问题。从提高编辑素质的角度出发,分析学报发展的趋向,发展好的学报一般都拥有一个高素质的编辑团队。学报主要是反映学校教学与科研成果的学术阵地,学报质量如何提高,这与编辑素质水平的提升息息相关。     

三十风华 百尺竿头——写在《西安航专学报》创刊三十周年之际

时光荏苒,岁月如梭。在2012年新年到来之际,我们迎来了《西安航空技术高等专科学校学报》创刊三十周年。在此,向多年来关心、支持西安航空技术高等专科学校发展和学报建设的各级领导、各位朋友以及辛勤工作在学报编辑岗位上     

《航空发动机》编辑委员会成员简介（四）

1963年10月出生,教授,博士生导师．现任南京航空航天大学能源与动力学院副院长。获南京航空航天大学航空宇航推进理论与工程专业博士学位,担任中国航空学会动力专业分会委员．江苏省航空学会自动控制专业委员会委员,     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

无人机遥感图像融合算法综述

遥感图像拼接融合技术可分为"像素级""特征级""决策级"3个级别;根据各级别特点,无人机遥感图像的融合应采用像素级的融合方法。文章对一些常见的像素级融合方法进行了简要描述,重点介绍了3种经典的图像融合方法,讲述了可以根据哪些指标对一幅图像从主观与客观两方面进行评价;在实验阶段,对3种经典融合方法进行了实验验证与性能分析。     

基于子孔径拼接的超大型光学遥感器检测技术

针对超大型光学遥感器的系统检测问题,文章在常规方法的基础上提出了子孔径拼接检测法,即采用小口径自准直平面镜代替全口径自准直镜在光轴竖直状态下进行系统检测,通过子孔径拼接算法可以高精度地还原系统全口径的波前信息。文章对该方法的基本原理进行了分析和研究,完成了相关仿真实验,利用口径为1.8m的自准直平面镜对口径为3.2m的光学系统进行了子孔径拼接检测,检测结果验证了该方法的理论可行性。     

多视场遥感图像虚拟焦面拼接理论误差分析

随着遥感对地观测技术的发展,对大视场、宽幅数据的需求日益增加,经常需要通过多幅遥感图像拼接来满足图像幅宽的要求。由多台相机同轨同时成像并拼接获取大幅宽遥感图像可以解决图像幅宽的问题。目前主要采用基于匹配的图像域拼接方法或根据成像几何关系生成虚拟拼接图像的方法获取宽幅图像。而生成虚拟拼接图像的方法物理意义明确且拼接后图像具有经典成像几何关系,成为图像拼接发展的趋势。文章根据同轨多视场图像虚拟焦面拼接原理,由摄影测量严格共线方程几何定位模型推导了多台相机不同视场图像的理论拼接误差计算公式,得出拼接误差的主要误差源;并仿真实验分析了拼接理论误差对图像拼接的影响,为多台相机拼接获取宽幅图像的设计和应用提供一定参考。     

基于增量式路标表观学习的移动机器人定位

在全景图像中,机器人参考定位的路标表观受到畸变、观察视角、路标尺度变化以及环境亮度的影响,致使基于全景视觉的机器人自主定位存在着许多难点有待解决.提出增量式的路标表观学习方法,准确估计路标的表观变化,并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息.增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具,将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底,为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据.该学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中,实现了全景视觉机器人的精确自主定位.实验结果表明:该算法的定位误差小,计算量小,执行效率高,对全景图像中的各类干扰均不敏感.     

刊首语

时入三伏盛夏．署气蒸腾．举目四望一片明晃晃的烈阳．颇觉心浮气躁。于是．倒一杯清茶．在书架中随意抽取一本老书,寻一安静角落．安然闲坐。信手翻开．竟是苏轼的《前赤壁赋》。