基于多尺度红外与可见光图像配准研究

利用尺度空间理论对多分辨率的红外与可见光图像配准算法进行研究,提出利用红外与可见光图像的多尺度特征点及边缘作为配准的特征,利用特征尺度确定用于相似度匹配的子图像大小,使用LTS-Hausdorff(least trimmed square Hausdorff)距离判断子图像的相似性。利用尺度空间理论及多尺度下图像的特征能更加全面的对图像进行描述。在利用多尺度特征获取到匹配对后,再利用随机一致性检测对匹配对进行提纯并获取空间变换的参数,然后使用该参数对红外与可见光图像进行配准与融合。实验结果表明,基于多尺度的图像配准方法,能有效对红外与可见光图像进行配准。     

融合时空上下文的复杂背景下多运动目标检测

针对目标进、出视场和被部分遮挡情况下检测率低的问题,提出一种联合时空上下文的多运动目标检测算法STC-MMTD。首先,利用时间上下文信息,基于前后向运动历史图提取候选目标区域;然后,利用空间上下文信息和目标表观信息,通过基于稀疏编码的CRF模型计算目标置信度图;最后,计算候选目标区域的目标置信度,检测出多运动目标。实验结果表明,所提算法具有良好的检测性能,在保证较高定位精度的同时,查全率、查准率和F测度均高于其他多目标检测算法的。     

白光显微干涉三维形貌测量中的移相误差校正方法

白光显微干涉术通过驱动干涉显微物镜垂直扫描移相,采集低相干干涉图序列,定位干涉包络中的零光程差位置,获取待测表面的三维形貌。微观形貌的计算由获取粗略形貌的垂直扫描（VSI）算法和获取精细形貌的移相（PSI）算法两部分组成。通常情况下,设置垂直扫描移相的步长为八分之一中心波长,但移相器误差和干涉显微物镜数值孔径效应等都会使得移相量偏离π/2。文中采用基于对比度变化重心提取的VSI算法,4M幅法和7幅法两种PSI算法,分别讨论了两种类型移相误差对形貌计算的影响。理论和数值分析结果表明,在宽带光作用下,7幅法仍对移相误差不敏感,4M幅法产生的精细相位误差形式恰好与干涉物镜数值孔径效应对条纹展宽的影响相一致,在从精细相位转换为精细形貌时相互抵消。因而,采用基于对比度变化重心提取的VSI算法和4M幅PSI算法计算形貌数据,干涉物镜数值孔径效应造成的移相误差无影响,移相器误差造成的形貌复原误差可以通过预先测量已知高度的标准台阶进行标定去除。应用上述移相误差校正方法测量了高度为460 nm的台阶,形貌测试结果正确且鲁棒。     

抛物非球面零位干涉检测的补偿器设计

非球面因具有自由度多、像差校正能力强等优点,已作为一种更优良的面型广泛应用于航天、遥感等领域的载荷系统中.达到高精度检测要求的非球面可以在光电检测领域广泛使用,为此设计了针对口径800 mm,曲率半径1400 mm的抛物非球面补偿器.基于像差理论计算了补偿器初始结构,并在Zemax中采用逆向设计的方法建立初始结构.结构...     

分布式测控系统任务分类命名与定位研究

任务的命名与定位是分布式测控系统中的一项关键技术。本文基于面向对象技术,提出了一种新的任务命名法——类对象命名(Class object naming．CON)。这是一种全局的、与位置无关的命名法,有效地解决了分布式测控系统应用级的位置透明性问题。文中从任务的分类命名、任务的迁移和迁移任务的访问等三个方面详细介绍了分布式测控系统任务分类命名与定位的具体实现过程和相关算法。     

基于Multi-Agent的分布式测控系统任务调度算法

基于Multi-Agent提出了一种新的分布式测控系统动态任务调度算法。该算法采用接收者启动的调度策略,根据各主机负载状态,在系统运行过程中动态迁移任务,有效地提高了系统效率,实现了负载均衡的目标。该算法采用移动Agent来迁移任务,有效地减少了网络传输,节省了时间。     

融合图像显著性与特征点匹配的形变目标跟踪

目的 针对目标在跟踪过程中出现剧烈形变,特别是剧烈尺度变化的而导致跟踪失败情况,提出融合图像显著性与特征点匹配的目标跟踪算法。方法 首先利用改进的BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）特征点检测算法,对视频序列中的初始帧提取特征点,确定跟踪算法中的目标模板和目标模板特征点集合;接着对当前帧进行特征点检测,并与目标模板特征点集合利用FLANN（fast approximate nearest neighbor search library）方法进行匹配得到匹配特征点子集;然后融合匹配特征点和光流特征点确定可靠特征点集;再后基于可靠特征点集和目标模板特征点集计算单应性变换矩阵粗确定目标跟踪框,继而基于LC（local contrast）图像显著性精确定目标跟踪框;最后融合图像显著性和可靠特征点自适应确定目标跟踪框。当连续三帧目标发生剧烈形变时,更新目标模板和目标模板特征点集。结果 为了验证算法性能,在OTB2013数据集中挑选出具有形变特性的8个视频序列,共2214帧图像作为实验数据集。在重合度实验中,本文算法能够达到0.567 1的平均重合度,优于当前先进的跟踪算法;在重合度成功率实验中,本文算法也比当前先进的跟踪算法具有更好的跟踪效果。最后利用Vega Prime仿真了无人机快速抵近飞行下目标出现剧烈形变的航拍视频序列,序列中目标的最大形变量超过14,帧间最大形变量达到1.72,实验表明本文算法在该视频序列上具有更好的跟踪效果。本文算法具有较好的实时性,平均帧率48.6帧/s。结论 本文算法能够实时准确的跟踪剧烈形变的目标,特别是剧烈尺度变化的目标。     

用于飞行员视觉增强的快速红外图像增强方法

提出了一种基于图像分块并行处理的快速的红外图像增强的方法.在对图像进行分块并行处理的基础上,综合利用改进的中值滤波算法、快速Sobel边缘检测算法、自适应权值的加权平均图像融合算法对红外图像进行快速处理.改进的中值滤波算法效果好于MTM算法,自适应权值的加权平均图像融合算法比基于区域对比度的权值选择法更好地抑制噪声,对...     

复杂场景机械交错拼接遥感相机在轨相对定标

为了实现机械交错拼接型(TDICCD)遥感相机高频次、高精度相对辐射定标,本文提出一种面向复杂场景的在轨非均匀性校正方法.该方法在相机绕偏航轴旋转前后进行正交二次成像,利用所获取的偏航成像数据、常规成像数据分别对阵列内、阵列间探元进行相对定标;结合复杂场景宽辐射动态范围的特点,利用多点曲线拟合的方法实现相对定标参数解算...     

基于CUDA的红外图像快速增强算法研究

针对红外图像边缘模糊,对比度低的问题,文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上,研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法,并基于CUDA并行处理技术,在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点,应用纹理映射、多点访问、并行触发技术,优化数据的存储结构,提高数据处理速度,适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明,该算法有较好的并行特性,能充分利用CUDA的并行计算能力,提高了红外图像增强的实时性。处理分辨率为3096x3096的红外图像时加速比达32．189。