振动模糊星图仿真技术研究

分析了飞行器振动对星敏感器成像的影响,推导并建立该影响下星图模糊的数学模型。该模型首次通过角振动功率谱密度数据定量地模拟星点的随机振动轨迹,并在此基础上做出振动对星敏感器成像的影响分析。仿真结果表明,该方法可以较真实地模拟星图振动模糊效果。星点质心提取精度与角振动功率谱幅值在对数域上线性相关。     

基于支持特征点的SAR辅助导航反演点置信度估计

合成孔径雷达(SAR)由于全天候、全天时等特点使得它正成为飞行器导航的理想传感器之一.SAR辅助导航是利用SAR实时获取的目标散射图像与飞行器中存储的参考图像进行匹配运算,进而修正飞行器的位置数据.但由于SAR为侧视雷达,当地形存有较大起伏时,实时图中某些位置的像素将产生偏移,使整个反演精度下降.基于此,以F.Leberl构象模型为基础,提出了基于支持特征点的反演控制点置信度估计方法.实验结果显示,根据置信度对适合精确匹配区域的数据进行优化选取,能较大提高反演飞行器空间位置的精度.     

运用多个光学成像探测器估算目标距离

将昆虫复眼的大视野优势和人眼的高分辨率优势结合起来，提出了一种大视野多目光学探测装置的实现方法一重点对多个光学成像探测器目标测距问题开展研究，由于跟踪窗口在中央探测器中，可以运用5个探测器的数据推导出简单的距离计算公式，并对多种成像情况展开讨论?由于计算公式中的参数都是数值很小的量，计算所得的值只是估算结果，因此这种测距方法的实用性如何，有待在实际工作中进一步验证。     

基于小波变换的双色红外图像融合检测方法

针对复杂背景中/长波红外图像的特点,提出了一种基于小波变换的中/长波红外图像融合检测方法。首先,对原始中/长波红外图像分别进行小波变换,提取出两幅图像的低频和高频信息;然后,分别对图像的低频和高频信息采用不同的融合准则进行融合,并用小波逆变换重建成融合图像,自适应选取阈值,获得最终的目标检测结果。在实验中,采用相同的方法分别用融合图像、单波段红外图像进行目标检测,实验结果证明,用文中提出的融合检测算法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。     

红外序列图像目标跟踪的自适应Kalman滤波方法

提出了一种用于动态序列图像目标跟踪的自适应Kalman滤波方法。该方法用函数估计的思想估计目标的当前运动模型,同时实时修改滤波器的统计模型,并将最小二乘支持向量机应用于对当前目标运动模型的估计。实验表明,此种改进的Kalman滤波器的算法在跟踪机动目标时具有良好的性能。     

目标语义概率模型在类目标识别和地物场景分析中的算法研究

基于文本分析统计模型提出了图像类目标的语义概率模型,并且将这种概率模型应用于目标识别和复杂场景下的地物分析.首先将图像表示成多个特征局部区域的集合,然后根据目标语义概率模型得到图像、特征局部和目标语义之间的概率关系,通过计算后验概率可以实现目标语义类别的识别.目标概率模型通过EM算法获得模型估计参数.实验结果显示,在识别复杂背景中的目标达到了很好的效果.场景分析中根据图像中各局部区域与目标语义的概率分布可以实现场景中感兴趣区域的标注,实验结果说明此方法有可行性.     

图像小波系数的高斯混合模型研究

图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用高斯混合模型进行描述。提出了一种随像素自适应调整的混合高斯模型,每个系数建模为两个均值为零、方差不同的正态分布之和,利用局部贝叶斯阈值对小波系数进行分类,通过当前系数邻域窗中两类系数的信息,得到大、小方差以及有关概率的模型参数估计。将此模型应用于图像去噪,根据贝叶斯后验均值估计理论设计了Wiener滤波器。通过与三种代表性去噪算法的比较实验,表明了这种基于模型的滤波算法的有效性。     

机载前下视激光雷达成像仿真

针对在成像噪声和载机运动影响下 ,前下视激光雷达对地面目标成像的仿真问题 ,分析并建立了成像过程的噪声模型 ;通过运用马尔科夫随机过程模型和独立同分布随机变量的叠加原理模拟载机运动状态和惯导姿态测量数据 ,对激光成像与地形高程进行映射变换 ;全面地给出了利用数字地图和导航系统测控精度生成测试用途激光像的仿真方案。实验显示 ,应用仿真系统提供的成像数据和映射变换关系 ,能对惯性 /激光雷达地形辅助导航系统进行有效的定位性能测试。成像仿真为惯性 /激光雷达系统的研究提供了必要的方案预研和仿真测试手段。     

遥测地形数据中粗差的自动滤除

对于地形遥测数据中引入的脉冲噪声（粗差）,传统的滤波算法往往需要选择滤波门限、自适应能力不强,或者不能在滤除噪声的同时有效地保护信号数据。针对以上问题,提出了一种新颖的脉冲噪声自适应滤除算法,该算法基于数理统计和模糊数学思想,对局部数据（滤波窗口）进行均值和方差估计,并根据估计结果自动选择检噪门限,进而实现噪声检测和平滑。实验结果显示,在脉冲噪声密度小于5%时,该算法的滤波信噪比增益远高于常用滤波算法和其它同类算法;算法对平稳信号的处理效果较好。