一种水下运动目标被动报警的新算法

根据矢量水听器的测向原理和算法，提出了一种目标方位角的变化实现水下运动目标低频高精度的报警方法。该报警系统以水下设施为平台，对靠近设施的运动目标的方位进行跟踪测量，并在目标距离水下设施最近时给出报警信号，以达到有效地避免事故的目的。与传统的利用声级变化报警或主动回波测距报警方法相比，该方法具有低频、作用距离远和高精度的特点。     

基于光束向量的空间运动目标姿态测量

为了实现空间运动目标姿态参数的高精度测量,采用一种基于光束向量的姿态参数测量系统.该系统在运动目标上安装直线光束作为合作目标,利用高速摄像机记录光束投影光斑在接收平面上的位置.基于平面单应性原理,通过光斑接收平面上9个原始特征点构造柔性标定靶标,实现高速摄像机的高精度标定.进而根据摄像机标定结果获得光束在世界坐标系中的方向向量,而光束在目标体坐标系中的方向向量可根据其安装位置获得.然后,根据光束在世界坐标系和目标体坐标系中的方向向量实现对目标姿态参数的高精度求解.实验结果表明,本文测量系统满足姿态参数测量误差小于1′(1σ)的要求,能够实现对空间运动目标姿态参数的高精度测量.     

基于双目视差的立体显示运动模糊评价方法研究

为了更为客观、准确地评价立体显示的运动图像质量,基于平面运动模糊评价模型和立体运动视觉感知实验建立了立体显示运动模糊评价方法。通过对双目视差图像分别进行平面运动模糊模拟,然后再三维重现,再进行实际感知和模拟效果对比的视觉感知实验,结果表明,"视差"因素对模糊程度感知没有显著性影响,据此利用双目视差图像模糊程度平均的方法建立了立体显示运动模糊的客观评价方法。该评价方法的建立使立体运动图像质量的评价更加客观、准确,同时为立体显示运动图像质量的提升提供参考。     

基于SIFT匹配算法的多视点自由立体显示视差图像的生成

提出了一种利用同一场景的两幅视差图像生成用于多视点自由立体显示的多幅视差图像的方法。首先运用SIFT匹配算法从两幅视差图像中寻找匹配点,并运用生长运算得到图像的稠密匹配;然后根据匹配点坐标对视差进行了近似计算并得到左视差图像的深度图像;最后提出一种基于投影原理的多幅视差图像生成方法,由左视差图像和其深度图像生成了应用于多视点自由立体显示的多幅视差图像,其立体显示效果良好。     

基于迭代式自主学习的三维目标检测

为了提高基于双目视觉的三维目标检测的精度与鲁棒性,提出了一种基于迭代式自主学习的三维目标检测算法。首先,为了给三维目标检测任务提供更精准的目标点云信息,提出了一种基于迭代式自主学习的视差估计算法,通过迭代地增加目标区域的视差监督信号以及引入选择性优化策略,提高了视差估计在目标区域中的准确性。其次,在网络结构中,提出了一种自适应特征融合机制,将不同模态信息的特征进行自适应融合,进而得到准确且稳定的目标检测结果。结果表明,与近年来较流行的基于视觉系统的算法相比,所提出的三维目标检测算法在检测精度上有较大提升。     

头盔显示器视差自动测量中眼位点的自动对准

自动测量头盔显示器的视差时，用CCD相机取代人眼的主观读取，由于机器视觉不如人眼灵活，CCD相机在人眼观察点才能确保移动时采集的图像是完整的，从而保证全视场的视差测量。该文提出采用模式搜索法在头盔显示器光学平面内实现CCD相机自动对准人眼观察点(眼位点)，从而实现头盔显示器全视场视差的自动测量。对该自动测量系统的测量原理，以及CCD相机自动对准眼位点的实现过程进行了详细论述与说明，对测量精度与效率，对准精度与重复定位精度进行了实验分析。实验结果表明，该方法能够快速、准确、自动地对准眼位点，定位精度为±0.071°，与摆头法测量视差系统进行对比实验，全视场视差测量效率高，重复精度高。     

结合局部二进制表示和超像素分割求精的立体匹配

为改善传统立体匹配视差图中目标边缘的毛刺现象,以及弱纹理和视差不连续区域的"阶梯效应"等,提出了一种结合局部二进制表示和超像素分割的立体匹配方法。首先融合二进制表示的窗口内像素的空间和颜色特征进行代价计算,并以此求得初始视差;然后将简单线性迭代聚类方法分割的结果作为像素的空间和颜色标记,为超像素内的目标边缘和其他像素点选择恰当的稳定点进行视差传播,以达到视差优化时边缘保持和空间平滑的目的。在Middlebury数据集上分别进行代价计算与优化方法的对比实验,结果表明,采用该算法获取的目标边缘的视差更为平滑,在左右视图中的遮挡区和不重叠区域获得的视差也比较准确,有效地降低了非遮挡区、全图、不连续区域的误匹配率。     

反射式多路投影立体显示系统的研究

设计了一种反射式多路投影立体显示系统,并介绍了该系统的成像原理及特性。系统将12幅视差图同时投影在柱面栅上,观察者仅凭肉眼就可看到具有双眼视差和运动视差的立体图像。系统成像视域较大,可以同时供多人观看。     

基于ARM处理器的运动目标检测与跟踪系统

运动目标的检测及跟踪技术广泛应用于军事与民用领域。传统基于PC的目标跟踪系统不能满足对体积、功耗及便携性的需求,基于ARM处理器S3C2440A和嵌入式Linux操作系统构建了一个比较完整、实用的目标跟踪系统。该系统利用摄像头采集运动目标图像,处理器进行数字图像处理,LCD显示跟踪目标。阐述了实现原理及图像获取、目标检测、图像分割和目标跟踪算法程序流程。通过实际测试,该系统能满足对低速运动目标的检测、识别和跟踪,且具有较好的实时性和稳定性。     

浓密视差图的快速提取

视差图的提取既是双目视觉研究的核心,也是双目视觉研究的难题。全面研究了基于归一化协方差区域相关快速提取浓密视差图的途径,从快速相关计算、数据结构优化和金字塔图像匹配策略三个方面加速了匹配过程,实现了浓密视差图的快速提取。     

二值化联合变换相关器的最佳阈值

从实验和计算机模拟两方面讨论二值化联合变换相关器的最佳阈值选取原则.实验研究表明,不同阈值对二值化联合变换相关结果有着较大影响,阈值过高或过低都会使联合变换相关结果变差.也就是说,二值化联合变换相关器存在一个最佳阈值.计算机模拟结果表明,最佳阈值位于联合变换功率谱的平均灰度值附近.在该阈值下,二值化联合变换相关器输出的相关峰值将相对提高,半宽度减小,同时噪音得到抑制.     

基于光学小波微分预处理的联合变换相关目标识别

提出了一种基于光学小波变换微分预处理的光电混合联合变换相关系统,该系统利用同一光路可实时实现对输入图象的小波变换微分预处理和联合变换相关识别.实验结果表明:该系统能得到很尖锐的互相关峰,可显著提高联合变换相关器的识别能力.     

基于空域啁啾编码频域平行光斜照射的联合变换相关器

针对经典联合变换相关器的缺陷,提出了基于空域啁啾编码频域斜光束照射的联合变换相关技术.利用空域啁啾编码实现相关峰尖锐;频域平行光斜照射实现自相关峰边缘化、互相关峰中心化,不需要计算机进行数字处理,实时性强.理论分析和实验表明,该方法不仅能获得尖锐的相关峰,而且探测器上只保留了互相关峰,大大提高了识别能力和探测器的利用效率,同时使输入面的空间带宽得到更充分的利用.     

Color pattern recognition based on the joint fractional Fourier transform correlator

A new system of multi-channel single-output joint fractional Fourier transform correlator (JFRTC) for color pattern recognition is proposed based on the conventional system of multi-channel single-output joint transform correlator (JTC). The theoretical analysis and optical experiments are performed. With this method, one can obtain three correlation peaks at the output plane which show a pair of desired cross-correlation peaks and one auto-correlation peak. In comparison, the conventional system leads to more correlation peaks playing a noise role in color pattern recognition.     

Target recognition in clutter scene based on wavelet transform

Edge extraction based on wavelet for optical correlation detection is presented. Optical experiments with joint transform correlator (JTC) show that there is a bright application prospect in the field of optical correlation detection by extracting the edge features of input image with the method of wavelet transform. In the course of processing, the multi-scale character of wavelet is used sufficiently. The energy of correlation peaks and the detection ratio of various targets are greatly enhanced by the approach. To demonstrate the feasibility of edges extraction based on WT, small targets and targets in clutter scene are successfully detected.     

Wavelet-modified fringe-adjusted joint transform correlator

In this paper, we implement a wavelet-modified fringe-adjusted joint transform correlator (JTC) for real-time target recognition applications. In real-time situation the input scene is captured using a charge-coupled device (CCD) camera. The obtained joint power spectrum is multiplied by a pre-synthesized fringe-adjusted filter and the resultant function is processed with an appropriately scaled wavelet filter. Three performance measure parameters: correlation peak intensity, peak-to-sidelobe ratio, and signal-to-clutter ratio have been calculated for fringe-adjusted joint transform correlator (FJTC) and wavelet-modified fringe-adjusted joint transform correlator (WFJTC). The WFJTC has been found to yield better results in comparison to conventional FJTC. To suppress the undesired strong dc, the resultant function is differentiated. Differential processing wavelet-modified fringe-adjusted joint power spectrum removes the zero-order spectra and hence improves the detection efficiency. To focus the correlation terms in different planes in order to capture one of the desired autocorrelation peaks and discard the strong dc and another autocorrelation peak, chirp-encoding technique has also been applied. Targets with Gaussian and speckle noise have also been used to check the correlation outputs. Computer simulation and experimental results are presented.     

Necessity analyses of phase masks in joint fractional Fourier transform correlator

In this paper, the mathematical expressions and the particularities of the joint fractional Fourier transform correlator (JFRTC) are detailedly analyzed. In a JFRTC, the distance between the two fractional correlation peaks can be adjusted flexibly by shifting the fractional orders. However, the intensity of the fractional correlation peaks decreases rapidly as the first fractional order p₁ drops. The former property is very useful in a practical recognition system, but the latter one seriously reduces the recognition sensitivity of a JFRTC. For this reason, phase masks should be added at the input plane of the JFRTC to enhance the intensities of the fractional correlation peaks and effectively overcome the default. Compared with the existing JFRTC with single phase modulation, a JFRTC with double phase modulation is suggested to more flexibly improve the performance of a JFRTC.     

旋转不变二值化联合变换相关识别方法

介绍一种基于二值化联合变换相关的综合鉴别函数算法，用等相关峰及Gram-schmidt展开获得的综合鉴别函数对迭代算法进一步优化，获得了适用于二值化联合变换相关的综合鉴别函数。采用这种算法制作的综合鉴别滤波器既有相关峰值高和相关峰尖锐等特点,又能识别旋转图像。计算机模拟结果表明：这种相关器在信噪比、光能效率、相关峰尖锐度和鉴别能力上都有一定程度地提高，实现了较高鉴别率旋转不变光学模式识别。     

改进的对数联合变换相关器在噪声条件下的模式识别

对联合变换相关器的功率谱进行对数变换可强化其高频分量,锐化相关峰,但同时也会增强其噪声成分,影响抗噪性能。针对这一问题,提出了一种改进的对数联合变换相关器模型。通过改变对数函数形式来提高对数联合变换相关器的抗噪能力。计算机仿真结果表明,在附加高斯白噪声、非重叠低频和高频有色噪声的条件下,改进的对数联合变换相关器的抗噪能力均优于传统的对数联合变换相关器。     

基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息,其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光学相关探测结果与基于GHM多小波提取的边缘图像光学相关探测结果进行比较发现,经多小波预处理后的边缘图像能有效增强相关峰强度.