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1.
CMOS图像传感器非均匀性实时校正算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了两点校正法的原理和算法,并针对高速CMOS图像传感器LUPA300,以FPGA作为系统硬件载体设计了非均匀性校正系统,进行实时非均匀性校正.实验结果表明,该系统能够有效地实时校正图像传感器的非均匀性,输出图像质量较高. 相似文献
2.
为满足对光电经纬仪进行人工控制的需求,结合现场可编程门阵列(FPGA)器件XC3S200型芯片与一款高速的模数转换(A/D)芯片AD7864-2提出了一套光电经纬仪单杆数据采集系统的设计方法.在介绍AD7864-2工作方式的基础上给出了系统硬件和软件的设计方案,通过对单杆的实验采样证明其采样效果良好,能够满足主控计算机对数据采集系统的要求. 相似文献
3.
提出了一种由硬件进行实时化信息合成的解决方案,设计了基于FPGA的实时信息合成处理器.在相机输出图像的过程中,实时合成同步信息,最多可接收并合成16路RS-422串行数据和8路RS-232串行数据,并可自动适应输入图像的分辨率和帧频.实验数据验证了信息合成的正确性.具有实时性好、稳定性高、集成度高的优点. 相似文献
4.
5.
基于多特征匹配的快速星图识别 总被引:2,自引:0,他引:2
随着星敏感器探测灵敏度的提高,导航星表中恒星的数量急剧增加,导致星图识别的识别速度和识别率降低。因此,为了提高星图识别的识别速度和识别率,文中在三角形算法的基础上提出了一种基于多特征匹配的快速星图识别算法。首先,采用天球的内接正二十面体法对预处理后的星表进行分区。然后,将特征三角形的边长以及外接圆和内切圆半径的乘积作为特征值构建导航特征库,并根据后者的哈希函数对特征库进行分块。在识别的过程中,利用观测三角形外接圆和内切圆半径乘积的哈希函数实现导航特征库子块的快速定位,并在该子块内采用多特征匹配的方法得到观测三角形的识别结果,最后根据该结果确定星敏感器视场所包含的天球子区域,并在子区域内完成视场中其它导航星的识别。实验结果表明,文中算法的识别性能与导航特征库的分块数有关,在选择合适的分块数后,与常用三角形算法相比,算法在识别速度,识别率以及对星等误差和假目标的鲁棒性等方面具有明显的优势,算法的平均识别时间和识别率分别为17.161ms和98.58%,满足星敏感器对高识别速度和识别率的要求。 相似文献
6.
7.
基于星图识别的空间目标快速天文定位 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种基于星图识别的快速定位算法用于加快空间目标的定位速度和提高定位精度。首先,采集当前图像的拍摄时刻和编码器角度值,运用天文定位三角形建立的地平坐标系与地惯坐标系的转换关系,计算设备视轴在地惯坐标系中的指向;然后,由视轴指向所在的天区,提取出该天区所有的导航星与特征库;结合有初始指向的局部星图识别建立图像中背景恒星星像与导航星的对应关系。最后,根据小孔成像原理,通过已识别的背景参考恒星以角距离匹配的方式对空间目标进行相对定位。对4°×4°视场、分辨率为1 024×1 024的实际图像的试验结果表明,因定位过程中引入了天文定位三角形模型和星图识别,大大加快了空间目标的定位速度,初始定位速度平均约为400ms;又因采用相对定位的方式排除了影响定位精度的因素,空间目标的定位精度优于2″。 相似文献
8.
研究了多视点下三维目标的识别问题。针对传统的采用单一特征的方法在目标描述方面的不足,提出了一种融合多种特征的识别算法。首先,利用各向异性高斯方向导数相关矩阵提取目标角点,采用骨架约束提取特征角点,将各特征角点到目标质心的归一化距离作为角点描述子。接着,分别提取目标的几何矩不变量、仿射矩不变量、目标边界的傅里叶描述子;计算4种特征的类内和类间散布矩阵;以样本散布矩阵的迹作为权重,加权融合4种特征。然后,对融合后的特征向量进行独立成分分析(ICA),得到相互独立的特征分量。最后,采用支持向量机的分类方法进行分类。实验结果表明,本文提出的方法比采用单一特征的方法的正确识别率平均提高10%以上,且在小训练样本(10%总体样本)情况下仍能获得80%以上的识别率,可满足经纬仪实时目标识别系统的要求。 相似文献
9.
10.
生成式对抗神经网络在约束图像生成表现出了巨大潜力,使得其适合运用于图像超分辨率重建。但是使用生成式对抗神经网络重建后的超分辨率图像存在过度平滑,缺少高频细节信息的缺点。针对单帧图像超分辨率重建方法不能有效利用图像序列间的时间-空间相关性的问题,提出了一种基于生成式对抗神经网络的多帧红外图像超分辨率重建方法(M-GANs)。首先,对低分辨率图像序列进行运动补偿;其次,使用权值表示卷积层对运动补偿后的图像序列进行权值转换计算;最后,将其输入生成式对抗重建网络,输出重建后的高分辨率图像。实验结果表明:文中方法在主观及客观评价中均优于当前代表性的超分辨率重建方法。 相似文献