基于视觉的四旋翼飞行器路径跟踪

针对四旋翼飞行器在室内环境下识别地面线状结构的问题,提出了一种改进的基于单目摄像头,提取线段并跟踪的方法;首先在图像中设置感兴趣的区域（Region Of Interest,ROI）,基于HSV颜色空间,根据颜色阈值提取出线段颜色;然后对ROI进行高斯滤波处理过滤图像的噪声,通过Canny边缘检测算法提取出线段的边缘;最后用概率霍夫变换（Probabilistic Hough Transform,PHT）从预处理图像中拟合出直线,计算直线的方向向量实现四旋翼的路径跟踪;实验结果表明：该方法有效地提高了路径识别的效率,使四旋翼能够精确跟踪室内路径。     

基于结构与边缘分布范围双约束的虹膜定位

为了提高现有虹膜定位算法速度和精度,必须充分利用人眼虹膜图象固有的结构性特征,提出了基于虹膜结构与边缘分布范围双约束的虹膜定位算法。在内边界定位时,根据二值化、形态学处理后图像的灰度信息确定瞳孔区域,然后采用最小二乘法圆拟合内边界。在对外边界定位时,由已知瞳孔位置参数以及虹膜结构特性构造一个虹膜外边缘自适应模板确定外边缘有效区域,然后利用虹膜外边缘梯度强度及方向分布范围的约束条件,进一步消除干扰得到比较稳定的虹膜外边缘轮廓,进而采用边缘拟合确定虹膜外边缘形状粗参数,最后采用小范围Hough变换精确定位外边界。实验结果表明,该算法能显著提高虹膜定位的速度和精度,避免了传统Hough算法搜索的盲目性。     

基于直线提取技术的导弹适配器运动量计算方法

导弹适配器承担匹配、减震、导向等重要功能。导弹出筒过程中适配器的滑动、脱落、变形情况是分析导弹试验中各种问题的重要信息。在适配器一个端面上绘制规则的标志条纹，并设计适配器图像测量系统，获取该端面的图像，可以直观反映适配器端面的运动信息。使用Hough变换法提取适配器端面上标志条纹的边缘直线，然后计算这些直线在序列图像中的位置关系，可以量化适配器端面的运动量。     

一种基于海天线检测的舰船定位方法

针对成像型反舰导弹所获光学图像目标的特点，提出了一种定位海天线上舰船目标的方法。该方法综合运用Laplacian-Gauss边缘检测、OTSU算法以及Hough变换等数字图像处理技术，从光学图像中检测出海天线，进而利用海天线信息定位海天线区域中的舰船目标。仿真实验结果表明，该方法能够有效地确定舰船目标在海天线区域中的位置，保证了目标分割的正确性。     

基于形态学和Hough变换的航迹起始研究

为进一步提高密集杂波环境下航迹起始算法的有效性,受人工航迹起始方法的启发,将雷达多次扫描数据视作二值图像,提出了一种基于形态学中膨胀操作和Hough 变换相结合的航迹起始算法。首先为降低计算量,基于最大速度和雷达扫描周期这一先验信息构造了距离关联门,提出了一种去除图像杂波点的预处理方法;分析了雷达量测误差对目标位置的影响,给出了一种描述目标空间分布范围的近似方法,并依此构造了膨胀操作的结构元素,利用该结构元素对源图像进行膨胀来强化真实航迹呈直线这一特性,继而运用Hough 变换方法进行直线检测。仿真实验给出了各步操作的算法结果,证明了所提预处理算法和起始算法的有效性。     

基于面部检测和可变ROI灰度投影的驾驶员眼睛精确定位方法研究

提出一种基于面部检测和可变ROI(Region of Interested)灰度投影的驾驶员眼睛精确定位方法.用该方法通过肤色检测确定面部ROI和人眼矩形ROI,在ROI内对图像进行阈值二值化变换,接着对二值化后的人眼图像进行腐蚀、膨胀操作;对膨胀后的双眼进行垂直积分投影,并进行垂直ROI分割;分别在垂直ROI内对左、右眼进行水平投影,分别获得左、右眼睛的精确定位坐标.这种方法可有效克服由背景、头发、眉毛、睫毛、面部灰度分布不均、脸部旋转产生的干扰.试验证明方法具有相当高的实时性和准确性.     

一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法

提出一种基于分块灰度投影运动估计的视频稳像方法,该方法首先对图像划分子区域, 依据灰度梯度对子区域进行筛选,剔除容易导致错误运动估计的低对比度子区域,在减少运动估计运算量的同时提高了运动矢量估计的精度;然后对保留的子区域进行灰度投影及相关运算获得局部运动矢量,根据图像帧间运动模型由局部运动计算出图像的全局运动矢量;最后根据运动补偿矢量对图像进行补偿,以获得稳定的图像序列。分块灰度投影运动估计算法有效解决了投影法存在的前景局部运动影响全局运动估计精度,以及无法估计旋转运动问题。实验结果表明,相比于传统灰度投影算法,该运动估计算法提高了运动估计的准确性和实时性。     

紅外图像边缘提取的算法

提出一种对图像矩阵中的每行（或每列）进行搜索，寻找出各行（或各列）相邻像素之间灰度差值的最大值与最小值，并将达到极值处的像素灰度值作为该行（或该列）的边界灰度值，使用得到的列边界灰度值或行边界灰度值计算出阈值从而提取红外图像边缘的算法；此外，利用黄金分割方法，并采用多阈值及限定区域的思想设计提取图像边缘的另一种算法；分析了文中算法的时间复杂度。实验结果表明，文中算法能够快速有效地提取红外图像的边缘，并能满足红外自动目标识别的实际需要。     

一种基于图像信息的微小型飞行器姿态测量方法

提出了一种基于图像信息的微小型飞行器姿态测量方法.该方法综合运用Laplacian-Gauss边缘检测、OTSU算法以及Hough变换等数字图像处理技术,从机载摄像机图像中识别出地平线或者海天线.根据得到的直线信息可以迅速地测量出飞行器的滚转角与俯仰角.实验表明,该方法可以有效地识别出复杂背景中的地平线和海天线,计算得到的滚转角与俯仰角精度满足飞行器的姿态控制要求.     

基于边缘保护的红外图像插值放大算法

基于目前国内外红外焦平面阵列探测器分辨力低,红外图像边缘模糊等现状,为了获得高分辨力、高质量的红外图像,提出了一种新的基于边缘保护的红外图像插值放大算法。该算法首先对原图像进行边缘提取,并将提取的边缘像素灰度值进行直接放大映射,然后沿着边缘方向进行放大边缘的插值,在此基础上进行图像缓变区域的双线性插值放大而完成全部图像的放大。该算法在保存图像边缘细节的基础上进行平滑的放大,获得了较好的图像质量。     

基于无人机巡线图像的地面油气管道识别方法

限于成本,无人机搭载的任务设备主要为普通数码相机,采集的是可见光图像,针对此种情况,提出了一种利用彩色分割及形状检测识别油气管道的方法,首先需要设定感兴趣区域ROI,计算出协方差矩阵C和均值m,并使用欧氏距离、马氏距离对图像进行彩色聚类分割,然后对分割图像填色后进行边缘检测,最后根据边缘图像进行霍夫变换来检测直线特征,实现复杂环境下对管道位置的自动定位.测试图像库包含300幅图像,识别准确率达到80.3%,实验结果表明,在色彩差异较大背景中,基于颜色和形状特征的识别方法能有效进行管线跟踪定位.     

基于图像灰度等高线及灰度变化加速度的菌落图像分割

一种基于图像灰度等高线及灰度变化加速度进行图像分割的方法,在二维图像中提取出灰度等高线,综合考虑菌落图像的三维信息,最后利用边界变化加速度信息进行分割.该方法不同于直接利用相邻像素间灰度值的相似性进行图像分割,而是利用灰度直方图进行等高线化分,并利用曲线附近灰度变化特性确定图像分割.     

Scattering Center Extraction of UWB Radio Fuze＇ s Target Based on Polar Hough Transform

In order to extract the feature information of ultra wide-band (UWB) radio fuze target and give full play to the warhead’s strike ability, a method based on polar Hough transform for scattering centers extraction of the target was proposed in this paper. It firstly utilized the fuze scanning to obtain the distance and azimuth information of the target’s main scattering centers at different times, i.e. the track information of scattering centers under the polar coordinates, then used the polar Hough transform to transform the track into the parameter space in order to accumulate the dots and drew 3-D parameter space diagram, in which the peak points corresponded to the target’s scattering centers. The simulation results indicate that the method can not only extract scattering centers efficiently and accurately, but also has strong anti-noise performance, and the algorithm is simple and easy to be implemented in engineering.     

基于Gabor滤波的掌纹图像线特征提取技术

利用Gabor滤波器增强掌纹线特征方法,将掌纹图像分割成若干子块并将子块变换到频率域.利用Gobar滤波器在频域内对子块在其主方向上进行滤波,增强特征纹线信息.然后对增强后的图像进行形态学Bot-Hat变换提取出掌纹特征纹线.实验证明,该方法可有效提取掌纹图像特征纹线信息.     

基于新息灰预测的导弹遥测参数预测算法研究

为了在导弹飞行中判决导弹故障,建立基于新息的灰预测算法。利用GM(1,1)模型的每一个预测值替换掉最老的一个信息,以实现新陈代谢,然后再以补充了新信息但序列长度不变的预测序列对反映导弹工作状态的遥测关键参数进行实时预测。通过Matlab仿真软件对原有GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型进行分析比较,验证了改进后GM(1,1)模型预测精度比较高,易于实现,适合导弹故障的实时预测。     

基于轮廓与边缘纹理特征融合的掌纹识别

为了增强掌纹图像信息的分析和提取能力,提出了一种基于轮廓与边缘纹理特征融合的掌纹识别算法。该算法分别将灰度直方图和差分盒子维算法作用于掌纹图像的低频和高频成分,提取图像的轮廓和边缘纹理特征,然后并联融合二者特征向量进行匹配。通过香港理工大学PolyU掌纹图像数据库的验证,算法识别精度为99.56%,特征提取和匹配时间为56 ms,满足识别精度和实时性要求,且算法复杂度和造价低,具有较高的工程应用价值。     

基于跑道灯光的计算机视觉辅助无人机着陆

针对夜间无人机着陆时标准跑道的灯光会加重图像处理的难度问题,提出一种利用跑道灯光辅助着陆的机器视觉方法。该方法参考标准跑道灯光设置,提取跑道灯光直线特征,对EPnP方法进行扩展,将直线特征表示成跑道平面上3个控制点的加权形式,利用奇异值分解的方法求出控制点在相机坐标系中的坐标,最后使用正交化方法解算出无人机相对于跑道的位置和姿态,为无人机着陆提供了引导信息。仿真结果表明:在距机场距离较远时,该方法能有效地引导其自主着陆。     

地面目标图像识别技术研究

本文以数学图像处理为重点，较详细地论述了地面目标图像识别技术中从图像分割、边界跟踪、噪声去除、边界点直线拟合到目标识别的主要过程，并以机场跑道为例，深入探讨了目标特征选取的方法。     

基于边界链码的飞机目标检测方法

为有效区分天空背景下飞机目标的边界信息与纹理带入的噪声信息,完成飞机目标检测任务,对基于边界链码的飞机目标检测方法进行研究.分析作为典型人造刚体的飞机目标所具有的特性,利用Canny算法对图像进行边缘检测后,引入边界链码对获取的边缘进行建模;利用形态学修复对边缘的裂缝进行连接,通过滤除短边、验证封闭性及剪枝对边缘进行初步筛选与处理;提取边缘的直线段分量及角度跳变分量特征,构造并训练基于支持向量机的分类器,完成视频序列中边缘的分类,最终获取飞机目标的确切边缘.试验结果表明:该方法在确保分类器训练集大小的情况下,能够有效获取飞机目标的精确边缘,目标检测准确率达到96％,具有较高的工程应用价值.