基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理

提出了基于二维直方图分析的二元子图微光图像增强处理算法，根据原始图像的二维直方图分布特征，依据相邻像素的相关性数据，将图像分割成二元子图像，对每个子图像分别进行直方图均衡增强处理，最后合成得到完整的处理图像，通过用信息容量等图像评价参数对实验结果进行分析，表明此算法克服了对整幅图像进行直方图均衡时难以把握局部细节的缺点，得到了具有较好视觉质量的处理后微光图像。     

空中交通预警与防撞系统(TCAS)风险及对策研究

空中交通预警与防撞系统TCAS对飞行安全非常重要,它能够通过对附近的飞机进行冲突检测,预测未来可能发生的危险,提示飞行员避免危险,帮助机组维持与其他飞机之间的空中交通安全间隔;但TCAS本身依然存在风险;在此对TCAS进行了半物理仿真测试,包括数字样机开发测试、物理样机开发测试、虚拟试飞以及数据统计分析等,对其各项功能进行测试与验证;在参阅众多相关文献的基础上,结合所做的研究工作,讨论了TCAS的主要风险,并针对这些风险,提出TCAS在设计、测试、操作方面需要改进的地方,从各方面完善TCAS,降低其风险,进一步保障飞行安全。     

空基多平台多传感器时间空间数据配准与目标跟踪

研究多个空中移动平台的时间空间数据配准与目标跟踪问题.首先给出空中移动平台传感器数据空间配准几何坐标转换算法;然后采用最小二乘法对多传感器异步测量数据进行时间配准;最后将目标的运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中,利用扩展Kalman滤波方程进行估计.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差,比传统配准方法具有更快的收敛速度和更高的精度.     

自主式水下航行器三维路径跟踪的神经网络H∞鲁棒自适应控制方法

本文研究了存在模型不确定以及外界未知扰动情况下的自主式水下航行器(AUV)的三维路径跟踪控制问题. 针对此问题, 首先利用时标分离原理及正交投影Serret-Frenet坐标系建立了描述AUV质心运动及姿态运动的的仿射非线性数学模型. 其次, 在控制器设计中运用神经网络H∞鲁棒自适应算法克服了模型的不确定性及扰动, 同时在控制器设计中利用了主导输入的思想, 降低了闭环系统的复杂度, 减少了实时计算工作量, 便于工程应用. 基于Lyapunov理论的分析保证了系统的稳定性. 仿真结果表明, 路径跟踪控制律可以保证AUV沿期望路径运动, 并且具有良好的动态性能.     

基于彩色传递的红外与可见光图像融合方法

针对野外作业机器人面临的能源动力问题，设计了基于32位微控制器的燃料电池驱动机器人系统。以32位嵌入式微控制器为核心的机器人控制系统可以实时检测燃料电池的能量状态、机器人本体的状态参数，基于此对机器人姿态、功率需求进行相应调整。并给出了系统的总体方案设计，阐明了硬件设计与软件实现。     

不同光谱与空间分辨率遥感图像融合方法的理论研究

多源遥感图像的融合处理是提高已获取同一目标影像的光谱和空间分辨率的重要手段,它可以增强多重数据分析处理能力,为大规模遥感应用研究提供一个良好的基础。对目前国内外现有的理论研究方法作了总结,将其分为像素级、特征级和决策级融合3大类型,分别进行了详细的阐述,同时引用具体研究成果对一些方法作了对比。最后,提出了该领域未来的主要研究与发展方向以供讨论。
     

基于改进Hough变换的前视机场跑道识别方法

提出了一种基于Hough变换的前视机场跑道识别算法。该算法基于跑道灰度图的直线边缘特征，利用直线边缘特有的灰度方向和直线方向一致的特点改进了基于二值化边缘点的传统Hough法，并在此基础上实现了复杂背景下的机场跑道识别。真实跑道图像测试表明本算法具有良好的识别效果。     

复合正则化的图像超分辨率复原方法

图像超分辨率复原是计算机视觉领域的一个基础研究方向.为提高具有高度结构化特征图像超分辨率复原效果,提出了一种基于复合正则化的超分辨率复原方法.该方法整合了多个不同种类范数的正则化项,将具有旋转不变性的方向全变分组稀疏正则化(TI-DTV)方法以及小波分析方法嵌入至目标函数中.全变分组稀疏正则化(TI-DTV)方法是一种可以有效解决高度结构化图像中直线边缘区域超分辨率复原的方法,但TI-DTV中的全变分(TV)和方向全变分(DTV)模型可能会导致图像阶梯化效应(staircase artifacts),而小波分析项则可以提高图像纹理信息的复原效果,可减小阶梯化效应的影响.为了解决不同范数下的混合正则化问题,利用一阶对偶圆锥形解法(TFOCS)的思想,推导出了一阶对偶形式的快速解法.结果表明,在真实图像集的实验中,通过与全变分、小波分析、TI-DTV等超分辨率复原方法的比较,可以明显的看出该方法结果较其他方法更清晰,对直线型结构复原效果有一定的提高,同时保留了更多的细节信息,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)也有明显提高.     

格语法在工业机器人中的应用

工业机器人的一个发展趋势是具备良好的人机界面,而自然语言理解控制将是最理想的人机接口技术。本文以自然语言理解技术中的格语法为理论基础,结合工业机器人的特点,提出了一种有效的汉语句子分析算法。通过应用于装配机器人,验证该算法的可行性。