面阵CCD相机像移补偿技术

航空相机在拍照瞬间由于飞机的飞行运动和姿态变化而产生像移,要提高照相分辨率必须通过像移补偿来实现;在分析垂直拍照的面阵CCD相机像移产生原因基础上,确定了采用稳定平台与面阵CCD的TDI相结合的像移补偿方法,理论上计算了像移补偿后的像移残差小于3μm(即1/3像元),满足成像质量要求;根据实际的成像试验,证明文章论述的面阵CCD像移补偿技术是正确可行的。     

平台颤振对空间光学遥感器成像质量的影响

空间光学遥感器在轨工作期间,会受到平台振动源的影响,从而对成像质量产生影响。振动源使遥感器在积分时间内产生颤振,导致在成像过程中发生像移,使图像模糊。讨论了颤振对光学遥感器成像的影响。以低频正弦振动为例通过数值方法推导了颤振引起像移的数学模型,并给出了颤振对调制传递函数MTF的影响公式。仿真结果表明,颤振对空间光学遥感器成像质量影响很大,应在设计中加以考虑。     

基于摆扫反射镜的大视场成像像移模型

为实现大视场技术指标,建立了一种基于摆镜转动的摆扫成像模型;通过对摆扫成像与推扫成像模式的比较,分析得出当横滚角等于摆镜转角的2倍时,摆扫成像能够实现与推扫成像小姿态时相同的视场;经过实验验证,在横滚角为2°、4°、6°、8°、10°时,文章的方法与推扫成像模型像移相对误差在1%以内,偏流角大小相对误差在0.001%以内,两种方法保持了较好的一致性,保证了模型的合理性与正确性;此外,该模型还可以通过实时地控制摆镜的转动来实现穿航方向上的对地的扫描成像,进而实现大视场、宽幅盖对地成像,减小回访周期,提高空间相机对地成像的工作效率。     

遥感器像移与图像参数的分析建模研究

卫星平台运动会产生恶化像质的像移,像移是影响遥感图像质量的重要因素.针对这种情况,建立了像移和图像参数的关系模型,可通过卫星生成图像的内在特征定量研究卫星成像过程中产生的像移,而不必通过产生像移的卫星平台等因素建立物理模型来研究像移.首先模拟了遥感器在轨成像过程,通过人工制造出影响因素的干扰获得了仿真图像数据,然后定量分析了像移与图像参数之间的相关性,选出了相关性较强且适合建模的图像参数,最后通过对这些图像参数构成的向量的降维得到了反映图像质量的综合参数,并建立了综合参数与像移的关系模型,以通过图像综合参数来计算像移.实验结果表明,这种模型能够很好地反映图像综合指标与像移之间的关系.该研究通过图像参数定量研究像移,为在轨运行卫星的遥感器像移与外景条件下的遥感图像要素的相关建模研究提供了部分技术支持.     

基于三轴稳定平台陀螺解耦方法

为了减小像移,机裁成像设备经常采用三轴陀螺稳定平台隔离或消除飞机姿态变化时成像的影响.但由于三轴稳定平台的结构,使得平台在运动过程中轴间不能始终保持相互正交,这就使陀螺输出产生耦合,会使成像系统产生耦合像移,影响成像质量.本文介绍耦合产生的原因,分析产生耦合的原理,根据对原理的分析结论给出一种解耦方法,描述了解耦方案的硬件和软件设计方案.经过实际的成像实验证明,该方法有效地消除了稳定平台陀螺间耦合作用,保证了机载成像系统的稳定精度,较好地消除了飞机姿态变化产生的像移,方法正确可行.     

空间相机CCD像面拼接重叠像元数分析与计算

为了避免空间相机在侧摆成像时多片CCD的拼接处出现缝隙,造成部分目标信息缺失且获取的图像无法正常拼接的问题,根据CCD推扫成像的工作原理和像移补偿残差对图像出现缝隙的原理进行分析,通过采用重叠像元的方法克服了图像缝隙的问题;根据实际工程需求对像面重叠像元数进行计算,对重叠像元数提出具体要求;根据实例计算得出,在96级积分级数下允许的偏流角误差不大于12＇和偏流机构的偏差为1＇的前提下,像面拼接时相邻两片CCD之间的重叠像元数计算值应大于15,考虑误差及安装多重因素增加一定的余量,重叠像元数为40完全满足地面覆盖宽度10 km的要求。     

基于CNN的强噪声干扰下C扫成像检测方法

在C扫成像检测中,若A扫信号中含有与缺陷回波幅值相当的强噪声干扰,则闸门方法无法正确成像。针对这一问题,提出了一种新的卷积神经网络模型架构,对缺陷A扫信号进行识别,实现了强噪声下的C扫成像检测。网络架构中采用了残差模块,使得利用深层卷积神经网络提取更加抽象特征成为可能;同时在训练中采用了Focal Loss损失函数和联合准确率克服了训练集类别不平衡的影响,有效调高了分类准确率。实验结果表明,在强噪声干扰下,该方法的A扫信号分类识别准确率接近100%,较传统闸门方法提高了20%以上,实现了高质量、高精度的C扫成像。     

一种SAR层析成像的RELAX改进算法

受分辨率限制及旁瓣影响,传统的傅里叶变换方法获取合成孔径雷达层析成像(SAR tomography)高度维图像时,难以获得满意的成像结果.本文在松弛(RELAX)算法的基础上提出了一种改进算法(IRELAX)来获得SAR 层析成像的高度维像,通过Monte Carlo仿真对谱估计算法中的MUSIC,WSF,RELAX和IRELAX的性能进行了比较,结果表明本文提出的方法能够提高干涉相位估计精度,改善成像质量.     

业界

华硕发布TD智能手机2月24日,华硕携手战略合作伙伴—运营商中国移动、国际芯片商Marvell及播思通讯,在京举办"携手共赢.华硕TD智能手机暨战略发布会"。本次发布会除了发布新款TD智能手机及TD平板电脑之外,华硕与中国移     

基于小波和维纳图像复原的像移补偿方法

提出一种基于小波变换和维纳滤波相结合的图像复原方法,有效地消除了航空成像系统的像移模糊.该算法先在小波变换的基础上对各个子频段的小波系数进行维纳滤波,以达到更好的消除模糊的目的.然后对维纳滤波后的图像进行小波逆变换,得到复原图像.经实验验证该算法对因前向像移造成的图像模糊有比较好的复原效果.     

科学级TDI-CCD相机噪声抑制及实现

为提高科学级TDI-CD相机的工作性能,简要分析TDI-CCD视频信号的噪声和解决方法;给出TDI-CCD相机视频处理电路各个组成部分的设计,利用FPGA设计科学级TDI-CCD相机并进行动态实验及辐射定标实验。实验结果表明,该视频处理电路在本身引入噪声较小的同时,有效地抑制了TDI-CCD的噪声,获得较好的图像;数据输出速率在55MHz时,整机信噪比(S/N)在51dB以上。     

高动态范围图像和色阶映射算子

图像传感器动态响应范围的局限使其在捕捉高动态范围场景时力不从心, 为了捕捉高动态范围图像(High dynamic range image, HDRI), 近年来出现了许多新型传感器和新方法, 本文将简要介绍这些研究进展; 同样由于动态响应范围的局限, 显示设备也不能胜任HDRI的显示, 必须利用色阶映射算子(Tone mapping operator, TMO)将图像的动态范围进行合理的压缩, TMO最终决定了图像显示的质量, 本文将众多的TMO归纳为全局算子和局部算子并进行了详细论述.     

基于FPGA的TDI-CCD时序电路的设计

为解决TDI-CCD作为遥感相机的图像传感器在使用中所面临的时序电路设计问题,文中较为详细地介绍了TDI-CCD的结构和工作原理,并根据工程项目所使用的IL-E2TDI-CCD的特性,设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的TDI-CCD时序电路,其驱动时序使用标准的硬件描述语言VHDL编写,时序仿真的波形效果相当理想。工程应用的结果表明,该设计具有一定的先进性和实用性。     

基于多分辨率的非参数正交多项式医学图像融合方法

基于估计理论的图像融合方法都是假设图像偏移或噪声服从高斯混合分布,容易造成模型不匹配和丢失局部细节等问题。文中提出一种基于小波的多分辨率的非参数正交多项式医学图像融合方法。首先,对图像进行多分辨率分解。对低频部分,根据图像信息模型和非参数正交多项式混合模型,采用非参数期望最大法估计模型参数,获得低频融合结果。对高频部分,采用系数绝对值选大法进行融合。然后,将高频和低频部分结果进行反变换,得到最终融合图像。实验结果表明,该方法融合质量优于其它方法,融合时间大为缩短。     

基于支持向量聚类的多窗口图像去噪方法

提出一种针对椒盐噪声的SVC多窗口图像去噪方法。利用局部统计特性将像素点标记为信号点、可能的正噪声点及可能的负噪声点。在后两类中根据灰度值不同迭代使用支持向量聚类确定出噪声点的位置,并对其进行多窗口滤波。实验证明该方法在噪声率达到70%以上时具有很好的去噪效果,尤其在保持图像细节方面效果显著。     

基于独立负样本集和SVM的人脸确认算法

在许多人脸确认应用领域,例如人脸计算机安全登录系统中,没有用于SVM训练的人脸数据库可以提供,在现有基于SVM的人脸确认算法的基础上,根据实际应用的需求,提出了一种新的基于独立负样本集和SVM的人脸确认算法,该方法对注册的用户图像通过眼睛抖动的方法生成足够多的正样本,利用FLD技术进行特征提取,并利用基于Rank的一对多的识别方法去除同类项,解决了训练样本与负样本类别冲突问题.正负样本送SVM进行训练可以得到相应的SVM模型,对于待确认的人脸图像就可以采用SVM进行验证了.对SCUT人脸数据库的测试表明：足够数量的负样本能够保证较低的FAR,且支持向量的数量不会随着负样本集的数量增长而增长.应用这个算法,实现了一个计算机安全登录系统.     

新型图像角度匹配方法及其应用研究

探讨了一种基于机器视觉的PCB自动装配线多焊盘实时定位方法。采用多分辨率图像金字塔匹配策略,利用模板图像与待搜索图像的灰度特性,使用圆投影匹配进行初始候选匹配点的选取,得到一系列的候选匹配子图;使用SIFT算法对候选匹配子图和模板图像进行特征匹配,确定对应匹配点,消除误匹配的候选子图;根据点的模式匹配,确定大致的旋转角度,使用重采样和插值的方法计算精确的旋转角度。实验表明,该方法可以准确、实时地实现目标定位。     

基于多尺度特征融合的红外单目测距算法

由于MonoDepth2的提出,无监督单目测距在可见光领域取得了重大发展;然而在某些场景例如夜间以及一些低能见度的环境,可见光并不适用,而红外热成像可以在夜间和低能见度条件下获得清晰的目标图像,因此对于红外图像的深度估计显得尤为必要.由于可见光和红外图像的特性不同,直接将现有可见光单目深度估计算法迁移到红外图像是不合理...     

图像分解与色彩先验下的多曝光图像融合

目的 多曝光图像融合（multi-exposure fusion，MEF）是利用一组不同曝光度的低动态范围（low dynamic range，LDR）图像进行合成，得到类似高动态范围（high dynamic range，HDR）图像视觉效果图像的过程。传统多曝光图像融合在一定程度上存在图像细节信息受损、边界不清晰以及部分色彩失真等问题。为了充分综合待融合图像的有效信息，提出了一种基于图像分解和色彩先验的双尺度多曝光图像融合方法。方法 使用快速导向滤波进行图像分解，分离出细节层对其进行增强处理，保留更多的细节信息，同时减少融合图像的光晕伪影；根据色彩先验，利用亮度和饱和度之差判断图像曝光程度，并联合亮度与饱和度之差以及图像对比度计算多曝光图像融合权重，同时保障融合图像的亮度和对比度；利用导向滤波对权重图进行优化，抑制噪声，增加像素之间的相关性，提升融合图像的视觉效果。结果 在24组多曝光图像序列上进行实验，从主观评价角度来看，该融合方法能够提升图像整体对比度及色彩饱和度，并兼顾过曝光区域和欠曝光区域的细节提升。从客观评价标准分析，采用两种不同的多曝光图像序列融合结果的质量评估算法，评价结果显示融合性能均有所提高，对应的指标均值分别为0.982和0.970。与其他对比算法的数据结果比较，在两种不同的结构相似性指标上均有所提升，平均提升分别为1.2%和1.1%。结论 通过主观和客观评价，证实了所提方法在图像对比度、色彩饱和度以及细节信息保留的处理效果十分显著，具有良好的融合性能。     

Neuroadaptive quantized PID sliding‐mode control for heterogeneous vehicular platoon with unknown actuator deadzone

This paper focuses on the problem of neuroadaptive quantized control for heterogeneous vehicular platoon when the follower vehicles suffer from external disturbances, mismatch input quantization, and unknown actuator deadzone. The PID‐based sliding‐mode (PIDSM) control technique is used due to its superior capability to reduce spacing errors and to eliminate the steady‐state spacing errors. Then, a neuroadaptive quantized PIDSM control scheme with minimal learning parameters is designed not only to guarantee the string stability of the whole vehicular platoon and ultimate uniform boundedness of all adaptive law signals but also to attenuate the negative effects caused by external disturbance, mismatch input quantization, and unknown actuator deadzone. Furthermore, optimizing the interspacing between consecutive vehicles is very important to reduce traffic congestion on highways, and a new modified constant time headway policy is proposed to not only increase traffic density but also address the negative effect of nonzero initial spacing, velocity, and acceleration errors. Compared with most existing methods, the proposed method does not linearize the system model and neither requires precise knowledge of the system model. Finally, the effectiveness and advantage of the proposed method are demonstrated by comparative simulation studies.