前视扫描声呐成像径向误差分析和补偿

该文提出了一种基于运动补偿的前视扫描声呐成像方法:采用后向映射,将扇形成像区域的直角坐标系转换成极坐标系,在极坐标系进行2维插值,提取幅度并转成图像格式.通过建立载体运动模型,分析载体运动,将载体运动影响转换为图像域移动,对前视声呐图像进行实时运动补偿,消除径向误差.分析了"深海勇士"号前视声呐数据,其单幅图像最大径向误差近似达到工作距离的19％.通过仿真和实验验证所提算法补偿了由载体运动造成的图像的径向误差,能准确表示目标信息.     

测地激光陀螺仪的倾斜角误差分析

测地激光陀螺仪是测量地球自转角速度的重要工具,为世界时(universal time,UT1) 解算提供依据。环境变化会影响测地激光陀螺仪光学腔的几何形状,从而影响陀螺仪的测量精度。本文主要针对由测地激光陀螺仪平面倾斜带来的陀螺仪萨格奈克(Sagnac) 频差之误差进行研究,结合基本误差理论、坐标系理论,推导出倾斜对陀螺仪旋转角速度影响的理论模型;利用艾伦方差法(Allan deviation,AD) 分析3个实验室的倾斜数据,并根据分析结果对原始数据作去噪处理;在此基础上使用时间序列法建立倾斜误差补偿模型,将倾斜造成的角速度误差降低一个量级,使输出的Sagnac频差更接近理论值。表明通过构建合理的倾斜误差补偿模型,可以改善陀螺仪输出数据的噪声水平,为陀螺仪进一步优化运行环境及相关数据的处理方法提供参考。     

基于Radon变换的倾斜彩色图像自动矫正方法

在图像处理系统中,通过采集设备获得的图像如彩色扫描文档不可避免地会出现倾斜现象,虽然文档图像处理技术已经取得很多进展,但是,对于倾斜图像的矫正还存在困难.本文根据图像的结构特征 ,给出了基于Canny边缘检测和Radon变换相结合的算法,根据Radon变换取得的倾斜角度进行图像的倾斜矫正.实验表明,算法对彩色图像进行自动矫正是准确、高效的.     

光纤倾斜耦合角度的快速精密图像测量

光纤与光芯片的上表面耦合的倾斜角度是影响光耦合效率的关键因素之一,针对传统角规测量法效率低、精度差和不稳定等问题,采用坐标系重构方法和图像处理技术实现了对光纤倾斜耦合角度的快速精密测量。首先,在常规图像角度测量的基础上引入棋盘靶标进行坐标系重构,降低了CCD在光学放大获取微小光纤的图像信息时光轴轻微转动引起的误差。然后,为了在降低噪声影响的同时保障光纤直线特征的检测精度,对比了Hough变换和图像细化两种提取光纤直线参数的算法,结合直线元素在投影面的三角关系获得了光纤倾斜角度。实验结果表明:基于Hough变换的直线提取算法误差在0.1,平均运算时间为0.370 s,实现了对微小尺寸下光纤倾斜耦合角度快速精确地测量。     

基于单片机89C52的小型飞行器测距误差修正方法

介绍了小型飞行器距离测量的一般原理.以某小型飞行器为例,给出了距离测量的具体实现及误差分析,并利用89C 52单片机实现距离测量的误差修正方法.飞行结果表明:使用该方法可提高测距精度,保证距离精度指标.     

前视扫描声呐成像径向误差分析和补偿

该文提出了一种基于运动补偿的前视扫描声呐成像方法:采用后向映射,将扇形成像区域的直角坐标系转换成极坐标系,在极坐标系进行2维插值,提取幅度并转成图像格式。通过建立载体运动模型,分析载体运动,将载体运动影响转换为图像域移动,对前视声呐图像进行实时运动补偿,消除径向误差。分析了“深海勇士”号前视声呐数据,其单幅图像最大径向误差近似达到工作距离的19%。通过仿真和实验验证所提算法补偿了由载体运动造成的图像的径向误差,能准确表示目标信息。     

雷达测量数据对红外测量数据的修正方法

给出了雷达测量数据修正红外测量数据的方法,指出首先需要对雷达测量数据进行误差修正,再通过最小二乘方法融合多台雷达测量数据,通过坐标系转换计算飞行目标在光学测量坐标系中的位置,得到光学设备的测量方位角和俯仰角,最后计算目标在红外图像上的脱靶量。     

一种基于图像域相位误差估计的圆迹SAR聚焦算法

残余运动误差是影响高分辨率圆迹SAR图像获取的首要原因。该文针对回波数据域信杂比较低、相位误差跨距离分辨单元的问题, 提出了一种基于图像域估计相位误差的圆迹SAR聚焦算法。该方法首先对强点目标图像进行加窗截取, 然后从图像中重建回波估计方位向的相位误差, 计算距离向徙动误差, 最后通过对回波数据补偿相位误差完成跨距离分辨单元的徙动矫正和方位向聚焦, 获取高质量的圆迹SAR图像。仿真和实际数据处理结果验证了该方法的正确性和有效性。      

基于机器视觉的轨道交通自动测距研究

行驶中的两辆列车之间保持安全距离是避免列车追尾事故发生的重要条件。由于机器视觉获得的图像数据信息丰富,可以根据采集到的图像进行多方面的集成检测,所以文中提出了一种基于机器视觉的列车测距方法。该方法以列车两条轨道不变的间距(1 435 mm)作为基准来推算列车之间距离。利用卷积神经网络对单目相机采集到的图像进行处理和分析,提取所需的轨道特征,再基于已有的小孔成像原理推导出世界坐标系与像素坐标系之间的映射关系,从而优化列车之间距离的计算式。实验结果表明,测距系统的误差率<6%,并且系统测量时间在40 ms之内,说明该方法实现了将测距与在图像中获取其他信息的有效融合与集成,可用于对列车制动距离进行判断。     

一种新的相机外参数标定方法

为了更精确地对飞机姿态进行交会测量,提出了一种新的外参数标定装置来获得相机参数。首先通过高精度全站仪获得标定杆上圆形标记点在世界基准坐标系下的坐标,然后通过摄像测量仪采集标定杆图像,对其进行高精度椭圆拟合得到标记点在像素坐标系下的坐标,在已知相机内参数的情况下求解世界基准坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移向量。已知距离标记点验证实验结果表明:相邻点间平均距离误差为0.128 8mm,具有较好的易操作性和标定精度。     

基于数字天顶仪的星点图像坐标误差分析

星点图像坐标的准确性与数字天顶仪的定位精度紧密相关。根据数字天顶仪成像原理,严格推导出星点图像坐标表达式,在此基础上推导了星点图像坐标在4个误差因素及综合误差下的误差方程,分析结果表明各误差之间相互独立。通过仿真4个误差因素及综合误差情况下的星图数据进行分析,仿真结果表明:焦距误差与转位误差对各星点图像坐标的影响各不相同,焦距引起的坐标变化值x和y相对其平均值的最大波动值分别为2.38、3.04 pixel;转位误差引起的坐标变化值x和y相对其平均值的最大波动值为1.06、1.41 pixel;光轴倾斜误差与主点偏移引起的星点图像坐标变化是整体性偏移。另外,提出了一种误差参数求解的方法,利用解算出来的误差参数对星点图像坐标进行补差,数字天顶仪的定位经度精度提高了约1.98 m,纬度精度提高了约1.65 m。     

海杂波测量定标的姿态修正数据处理方法

针对岸基海杂波测量雷达下视外定标海浪运动的影响问题,该文提出一种基于坐标变换的姿态修正方法,该方法结合雷达信号采集过程和雷达方向图因子,能够有效解决外定标过程中海面晃动对定标精度的影响。利用L波段岸基海杂波测量雷达获取的外定标试验数据,分析试验结果并对比姿态修正前后定标精度的改善效果,结果表明该方法可大大提高定标精度,可为改善岸基海杂波测量数据的普适性提供重要的技术支持。     

红外零位走动量测量中的相机姿态自适应补偿

为提高红外零位走动量测量精度,针对测量过程中相机姿态变化误差引起的图像定位精度不高问题,提出了一种CCD相机姿态小角度变化自适应补偿方法。通过理论分析,推导出相机姿态解算公式,建立了CCD相机姿态解算数学模型,然后基于某型红外瞄具零位走动量测量系统,分别针对三种相机姿态,对瞄具分划线在参考坐标系中的坐标进行了对比实验。结果表明,测量精度优于0.01 mil,能减小相机倾斜对红外瞄具零位走动量测量带来的误差,为提高零位走动量测量精度提供了一种相机姿态自适应补偿的新方法。     

移动机器人中激光雷达测距测角标定方法

针对目前移动机器人对环境地图构建精度低的问题,分别提出了激光雷达测距、测角的标定方法。通过误差传播定律分析引起激光雷达的测距误差因素,可知激光雷达测距误差主要是由回波强度和测量距离引起的,推导出测距误差修正模型。通过分析激光雷达测角误差因素,针对机械扫描轴与几何旋转中心偏心引起的误差,提出了一种三角形标定方法,建立测角误差修正模型。根据激光雷达测距、测角误差修正模型修改移动机器人坐标转换系统。实验结果表明,测距标定使平面障碍物数据纵坐标差值的标准差提高了30%~60%,接近物体真实几何特征;测角标定方法使障碍物数据的重合效果提高了30%,标定方法提高了移动机器人地图构建的精度。     

机动型激光测风雷达倾斜风场修正算法研究

为了解决激光测风雷达处于倾斜放置的情况下测出的风场信息与实际风场之间存在的误差,分析了激光雷达的测量原理、放置情况以及存在的问题,采用空间坐标变换的方法对雷达倾斜状态进行理论计算并给出了修正计算公式。对比了水平放置和横向倾斜7.2°放置的激光雷达的实测数据,发现修正前由于倾斜放置导致雷达所测垂直气流数据间产生的误差较大,加入修正算法进行仿真后,数据曲线吻合良好,修正效果明显。结果表明,空间坐标变换的修正算法可使激光雷达在处于非特定位置时仍能正确地反映实际风场信息,从而验证了该修正算法的正确性和可行性。     

激光雷达坐标测量系统的测角误差分析

为了精确地设计激光雷达坐标测量系统仪器,在研究激光雷达坐标测量系统测量原理和结构的基础上,建立了引入两轴垂直度误差、反射镜倾斜误差和反射镜入射激光束倾斜误差这3项主要系统误差的测角误差模型。由理论分析可知,在距离10m处,这3项系统误差各自引入的单点坐标测量误差最大值分别为124.1m,447.9m和242.4m。结果表明,在激光雷达坐标测量系统设计中,为保证在大空间测量中仍有很高测量精度,必须严格控制两轴垂直度误差、反射镜倾斜误差和反射镜入射激光束倾斜误差,并根据建立的误差模型进行参量标定和误差补偿。     

基于遗传算法的柱面光栅测角技术研究

高精度角度测量装置是保证旋转设备精度和性能的关键, 广泛应用于测量跟踪仪器中, 特别是对于大尺寸坐标测量仪器, 测角相比于测距是制约坐标测量精度的瓶颈。在精密一维轴系平台上, 采用高精度柱面光栅及四个读数头构建测角装置, 对传感器本身、安装及轴系跳动等误差因素对测角精度的影响进行了详细分析。基于角度测量标准器具校准角度测量误差, 对误差数据进行谐波分析。基于遗传算法提出了一种参数优化方法, 建立误差补偿模型, 对测角误差进行了补偿。实验结果显示, 补偿后柱面光栅测角误差减少为0.7, 证明了误差补偿算法的有效性, 显著地提高了角度测量精度。     

采用SIFT特征的高光谱数据自动几何精校正

针对几何精校正过程中人工选取控制点误差大、未考虑高光谱数据光谱特征一致性等问题,提出了基于SIFT特征的自动几何精校正方法。首先提取图像的SIFT特征,利用高光谱数据的地理坐标定位进行局部特征匹配,然后为了进一步提取高精度、分布均匀的控制点,提出了一种分区域的随机采样一致（Random Sample Consensus,RANSAC）算法。利用航空高光谱成像仪Hymap获取的新疆东天山数据进行算法性能的分析与验证,并采用CE90/CE95以及均方根误差等指标进行定位精度的评价,提出的基于SIFT特征的自动几何精校正方法能够达到0.8像元的定位精度,并且校正前后光谱的光谱角小于0.01 rad。     

基于蒙特卡罗方法的LED芯片定位系统误差分析

该文根据LED芯片定位系统的特点,构建了从图像坐标系到芯片坐标系的数学模型。检测运动控制、图像处理过程以及标定过程中的误差分布,通过蒙特卡罗分析法估计LED芯片的定位误差,计算了各个测量变量对最终定位误差的敏感度。分析结果表明,绕z轴旋转角度误差为LED芯片定位系统误差的主要来源,图像处理误差以及运动控制误差对系统误差影响较小。因此,通过标定算法补偿绕z轴旋转角度误差是提高LED芯片定位精度的关键。