特定条件下单站经纬仪定位方法

研究了在特定条件下测量飞行目标的弹道轨迹问题,提出了一种无测距系统的单站经纬仪定位方法,建立了该方法的测量模型,并得到了精度估算公式.     

基于偏最小二乘回归多CCD拼接相机模型研究

为了建立多CCD拼接相机光学系统的数学模型,文章根据偏最小二乘回归理论,首先分析了CCD拼接原理,建立了光学畸变的单元相机数学模型和分析了拼接相机物空间坐标系和像空间坐标系的对应关系,最后由偏最小二乘计算方法解算出相机的内方位元素,建立了完整的数学模型.     

基于FPGA的高速图像实时信息合成处理器的设计

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.     

红外高炮弹点目标序列图像自动提取

针对光电经纬仪跟踪测量过程的红外高炮序列图像的弹点目标,进行了相关研究.结合目标弹道轨迹规律,动态预测下一弹点位置,以预测点为中心的小范围图像区域内,使用最大类间差OSTU阈值法分割图像,对分割后的二值化图像进行连通性分析,提取出目标的脱靶量.以分辨率640×512的1000帧红外序列图像为实验数据,能够在2 min内自动处理完成,且目标提取准确度99%以上.     

红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

红外焦平面阵列( IRFPA)的非均匀性校正是提升红外系统成像质量的重要环节。非均匀性校正算法主要分为基于参考辐射源的标定类校正算法和基于场景的校正算法。将基于参考辐射源的标定类校正算法按线性模型与非线性模型进行详细分类,基于场景的校正算法按空域和时域进行详细分类。针对不同类特点,分别对上述算法进行了详细的分析及比较,为今后非均匀性校正算法的选择提供理论基础,并根据现有两类算法特点,提出算法未来的研究方向。     

生成式对抗神经网络的多帧红外图像超分辨率重建

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。     

靶场测量中跟踪目标的多尺度多级模糊聚类分类算法

靶场测量中的连发弹目标数量较多,需要对此目标进行分类跟踪,文章提出了一种多尺度多级模糊聚类的分类算法,首先对靶场测量中的多连发目标的特性进行分析,定义了3种不同的类目标群序列,其次针对模糊聚类算法必须先验确定聚类初始点以及聚类中心的缺陷,在此基础上加入尺度因子,并根据目标群的位置信息以及运动方向信息进行多级聚类,最后通过多次聚类实验证明分类结果能够满足靶场测量中的多连发目标的分类要求.     

光电经纬仪单杆数据采集系统设计与实现

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.     

CMOS图像传感器非均匀性实时校正算法研究

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.     

多CCD拼接相机系统中靶面的旋转误差

CCD传感器靶面的旋转普遍存在于高精度光电测量设备系统中,是影响系统测量精度的一个重要因素.在分析单片CCD靶面的旋转理论误差基础上,给出了多CCD拼接相机系统靶面的旋转误差模型,同时提出了测量该系统中靶面的误差的方法以及修正方法.大量实验结果表明,利用该检测方法与修正方法能够显著提高该系统测量精度.