CCD噪声模型在几何最优线性姿态估计中的应用

星敏感器噪声主要来源于CCD图像传感器和控制与数据处理电路,这些噪声对姿态估计精度的影响不容忽视.在研究了CCD图像传感器中光子散粒噪声、暗电流噪声、电荷转移噪声及读出噪声四种主要噪声的基础上,分析了它们对亚像元质心法提取精度的影响.根据亚像元质心法提取结果,采用几何解析的最优线性姿态估计(OLAE)方法解算卫星姿态.仿真结果表明:考虑星敏感器噪声模型比单纯引入高斯白噪声具有更高的姿态估计精度.     

基于Kalman滤波的ECT图像重建算法

由于测量环境等因素的影响,实测数据往往带有噪声。为此,应用Kalman滤波算法进行电容层析成像（ ECT）系统图像重建,在归一化电容值中加入不同程度的噪声信号,利用噪声的统计特性进行测量值滤波,最终得到图像灰度值。在三种流型下与Landweber迭代算法进行了仿真比较,并在ECT实验装置上进行了静态实验。仿真与实验结果表明：Kalman滤波去噪效果优于Landweber迭代算法。     

基于多图像传感器的激光光斑采集与处理系统设计

为解决近海面激光通信大气扰动模型参数测量实验中,对可见光和短波红外激光光斑图像的同步采集与实时处理问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)与多核数字信号处理器(DPS)架构的系统设计方案.片上系统单元对2台相机进行同步触发,FPGA实现图像数据的接收、缓存与预处理,多核DSP按一定策略采用不同算法对可见光图像和短波红外图像分别进行处理,处理结果经PCI-e总线送至控制计算机中进行显示和存储.实验结果表明:系统能够实现2路分辨率为208 ×200,帧频500 Hz的可见光与短波红外图像的同步采集与实时处理.     

传感器驱动下远程图像采集系统设计

远程图像采集是物联网中获取控制节点信息的重要手段.以嵌入式STM32F407处理器为核心,设计了一种在震动传感器和人体红外传感器驱动下的远程图像采集系统.该系统不仅具有远程图像的主动式和交互式采集功能,而且具有GSM,WiFi和MMS三种远程数据传输方式,同时支持智能手机和PC作为远程图像采集的控制中心.系统满足了不同环境下对远程图像采集的要求,具有较好的实际应用前景.     

基于人工鱼群优化BPNN的AUV目标识别方法

为了削弱复杂恶劣的环境对水下成像造成的不利影响及满足水下机器人目标识别任务实时性的需求,提出了基于人工鱼群算法(AFSA)优化BP神经网络的水下目标识别算法,通过构造组合不变矩对水下目标进行特征提取,提高了目标的聚类性能.引入具有全局寻优能力的AFSA,其在增加单纯神经网络收敛速度的同时避免算法陷入局部最优,进而建立了完整的基于人工鱼群神经网络的水下目标识别系统.在不同的水下目标中对该系统进行实验,通过比较提取的不同的目标图像,结果表明所建立系统具有较优的聚类性能和较高的识别精度.该方法用于水下目标识别是可行的、有效的.     

钢丝绳激光在线测长方法研究

针对目前传统接触测长固有的打滑、磨损等问题,提出一种钢丝绳激光在线测长方法,利用激光成像技术、视觉检测技术以及数字图像处理技术对线结构激光器投射到钢绳表面所形成的图像纹理进行分析和处理,间接获得运动钢绳在线实时长度.实验证实,此方法能有效解决打滑、磨损等问题,同时还具备精度高的特点.     

油液在线监测技术研究进展

油液在线监测技术是机械故障智能诊断的重要发展方向,传感器作为其关键元件,发挥着重要作用。对油液在线监测的粘度传感器、水分传感器、磨粒传感器以及多传感器集成的国内外研究进展进行了介绍。从电磁法、静电法、电感法、图像识别几个方面对磨粒测量与分析的国内外研究进行了介绍。提出了现阶段存在的不足,对油液在线监测的未来发展之路进行了展望。     

高分辨TerraSAR-X 图像舰船目标几何参数提取方法

准确提取SAR图像舰船目标几何参数是实现舰船分类的基础。由于SAR特有的成像机理, SAR图像旁瓣效应和方位模糊严重影响了舰船目标的几何参数估计,为此提出一种基于迭代线性回归的舰船几何参数提取方法。首先通过线性回归提取目标的主轴方位;然后利用循环迭代剔除远离主轴的虚假目标像素;最后用实测SAR数据进行了验证。实验结果表明,该算法对高分辨率的SAR舰船目标切片具有较好的参数估计效果。     

基于图变换的图像压缩采样与分类

提出一种基于图论表示的正交变换基,并在此基础上对图像进行压缩采样与压缩域直接分类.首先,充分利用图像的边缘特性和像素关系,给出一种图像的图论表示方法;然后,通过图Laplacian矩阵的特征值分解得到其特征向量矩阵作为正交变换基,由此得到图像的图变换域稀疏表示;最后,利用随机投影后的压缩采样特征向量直接对分类器进行训练和测试,不仅保持了与原空间相当的分类精度,还大量地减少了训练和测试时间以及计算/存储代价.     

运动模糊图像复原算法研究

运动模糊主要是由于成像系统与目标物之间产生了相对运动而成的。在运动模糊图像复原的研究中,运动模糊的点扩散函数(PSF)和复原方法是近年来图像复原中的热点问题。针对含有噪声的运动模糊图像的退化模型和恢复过程进行了研究,叙述了运动模糊图像基本原理,并提出了一种基于变分法求极值的方法并应用了模糊图像限制核函数法的方法解决了变分模型中大多数应用场定义域的有限性,最后根据方法得出实验结果。