一种基于特征点间线段倾角的姿态测量方法

基于目标特征点间线段倾角信息,提出了一种适合于目标远距离成像和相机内参未知条件下解算目标姿态的目标3维姿态测量方法.采用仿真图像对该方法的正确性进行了验证.实验结果:姿态测量误差绝对值均值小于0.6°,且目标成像尺寸为350pixel时,姿态测量误差绝对值小于0.5°.实验表明该算法具有较高解算准确度和较强的收敛性.     

基于去离群点策略提高目标位姿测量精度

针对在单目视觉目标位姿测量过程中,特征点提取出现离群点的情况,提出一种基于去除离群点策略的位姿测量方法(ORPE).建立了以特征点误差极大极小为原则的最优化目标函数,通过确定特征点最大观测误差值边界,判定并去除离群点,由此可消除离群点误差对位姿测量的影响.仿真实验使用ORPE对1 m×1 m × 1 m的立方体目标进行位姿测量,验证了算法的正确性;使用ORPE测量Boeing飞机模型的位姿,平均姿态角误差2.07°,平均位移误差1.6%.通过和最小二乘测姿法(LSPE)结果对比分析可得ORPE法误差小于LSPE法误差.表明ORPE能有效去除离群点,同时提高佗姿测量精度.     

基于时域约束的卷帘曝光星敏感器星点校正方法

针对卷帘曝光模式星敏感器动态星点成像形状畸变和成像位置误差导致的导航星点定位精度降低、测姿误差增大的问题,提出了一种基于时域约束的导航星点校正方法.基于卷帘曝光的时间异步性特点,结合基于卡尔曼滤波的导航星点位置和帧间速度最优估计,将时域中不同时刻的导航星点校正到相同时刻,从而有效地解决星点畸变与位置偏移问题.展开了不同...     

基于模型更新与快速重检测的长时目标跟踪

在目标遮挡、光线变化等复杂的跟踪环境下,现有相关滤波跟踪算法无法对目标进行长时间实时稳定跟踪。提出一种基于模型更新与快速重检测的长时跟踪算法。首先,在现有的目标定位与尺度变化的相关滤波跟踪算法基础上搭建长时目标跟踪的框架,提出加入模型监测更新机制,根据最大响应和平均峰响应相关能量值判别进入更新或重检测环节;然后,基于提取描述子特征的重检测方法,将提取特征的比特维数统一降到512进行优化,加快重检测速率。所提算法选取OTB-100中20个有代表性的序列进行测试,成功率评估均值为0.706,精确度评估均值为0.805,平均速度为48.5 frame/s;在自采集的数据集上平均准确率能达到87.65%,能够在尺度变化、遮挡等复杂情况下满足长时跟踪的准确性和实时性要求。     

全天时星敏感器视场选通成像系统的微开关阵列设计

针对全天时星敏感器视场选通成像系统的应用需求,设计了一种基于静电驱动的单元尺寸为4 mm、开口面积占空比为90%、响应时间为25 ms、单元数为7×7的微开关阵列。考虑到微开关阵列体硅加工工艺中材料的特性,首先确定电极宽度、支撑梁宽度和支撑梁厚度等参数,再根据微开关单元结构的数学模型对支撑梁数目及长度进行理论分析,优化设计了微开关阵列主要结构参数。利用电磁场仿真软件和有限元仿真软件对微开关单元的驱动特性进行仿真分析,结果表明,仿真计算的微开关单元驱动电压为106.4 V时可以开启微开关单元,与理论计算结果 114 V基本吻合,验证了微开关阵列设计参数的可行性。此外,利用杂光分析软件对微开关阵列引入系统内的杂散光进行仿真分析,结果表明,微开关阵列的表面反射率对系统杂散光的影响较小,即使80%的表面反射率也不会明显增加视场选通成像系统的杂散光。该研究为视场选通成像系统的微开关阵列提供了一种有效的设计方案,推动了视场选通成像系统的实际应用。     

一种基于自适应滤波的高动态星敏感器在轨校正方法

为了提高高动态环境下星敏感器的质心提取精度,提出了一种基于自适应滤波的在轨校正方法.该方法能够适应角速度变化的星敏感器,自适应的调整校正矩阵.使用提出的基于时空相关性的噪声估计滤波器跟随星点窗口实时更新校正矩阵,对星点准确校正.与传统地面校正方法相比,本文方法不仅减少了成本,且实时更新校正矩阵,校正更加可靠.通过实验验...     

适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法

针对应用常规红外图像非均匀性校正方法在变积分时间时,图像灰度值会发生改变的现象,提出了一种适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法.该方法将不同积分时间、不同温度的黑体定标数据和对应的理论红外辐射量整合为一个整体数据库,借助神经网络损失函数和误差反向传递机制,对模型中的校正系数进行学习.训练得到的校正网络能在红外相机积分时间实时调整过程中,保证图像均匀地稳定输出,对后端红外图像处理有着重要意义,并验证训练该网络不需要大量定标数据.而针对红外探测器响应漂移的现象,则提出了在线修正校正系数的方法以有效应对.     

双相正交数字相敏检波方案在光学监控中的应用与仿真

提出了采用双相正交数字相敏检波(DPSD)方案设计数字锁相放大器(DLIA)代替传统模拟锁相放大器,并应用到了真空镀膜光学监控系统(OMS)中。针对信噪比(SNRI)和相位延时对方案进行了仿真分析。结果证实了双相正交PSD方案的可行性。由于在输入信号采样频率一定时,OMS精度和实时性之间存在矛盾关系,所以应尽量提高输入信号采样频率以获得高的SNRI。在DLIA中采用低阶滤波器和较高截止频率还可以减轻输出波形过冲效应的影响。     

基于弱透视成像模型的目标三维姿态测量

为了准确获取空间目标跟踪、视觉导航等领域中目标的三维姿态,进行了目标三维姿态单目视觉测量方法研究.提取图像目标的典型特征点构造出直角三角形,并通过其边长比例先验信息以及弱透视成像模型推导出目标三维姿态的单目解算算法.与传统测姿方法相比,该算法在相机焦距等内参量未知条件下依然可解算姿态,增大了测姿应用范围;与传统迭代测姿方法相比,避免了循环迭代求解过程,无需设置迭代初值,提高了解算效率.数值仿真试验结果表明目标在离相机1~3km成像时姿态测量误差低于1.5°;实际图像序列测量结果表明目标俯仰角和偏航角测量结果拟合残差小于1°,翻滚角拟合残差小于2°.实验验证了算法的正确性和稳定性,表明该算法在内参量未知条件下能有效测量中远距离成像目标三维姿态.     

利用全局信息提取靶标特征的方法

为了准确提取图像中目标特征,结合靶标的尺寸和特征信息提出了一种基于全局信息的方法。利用霍夫变换(HT)确定图像中包含靶标的目标区域;在目标区域中提取靶标上不同特征区域的中心;利用提取的中心拟合靶标在图像中所占区域的圆心和半径;完成图像上各区域与靶标上对应区域的匹配。实验证明该方法能够有效、准确的提取图像中靶标的特征,实验室内实验中靶标上特征区域中心提取精度为0.09pixel,实验室外提取精度为0.12pixel。在序列图像处理时,利用前一帧图像的结果可以有效降低计算量,提高提取精度。