气流扰动下光电系统高精度稳像控制方法

气流随机冲击引起的姿态扰动是飞行器光电系统的主要扰动源,在系统自身转轴摩擦和质量不平衡等因素的作用下,严重影响了光电系统视轴稳定性。为了有效抑制扰动力矩的影响,建立了外俯仰、内方位两轴光电系统动力学模型,给出了扰动因素和运动耦合综合作用下的扰动传递关系。根据系统动力学模型,提出了扩展卡尔曼滤波扰动力矩估计方法,并构建扰动力矩前馈控制回路,实现了对扰动力矩的实时补偿,大大提高了光电系统的稳像控制精度。利用飞行模拟转台对某两轴光电系统进行了半实物仿真实验,结果表明:在幅值为1、频率为2 Hz的载体扰动条件下,采用前馈补偿方法系统俯仰和方位框架的视轴稳定精度均方根值分别达到0.026 4 mrad和0.029 0 mrad,相比扰动观测器控制方法分别提高了64.1%和69.6%。     

基于单相机的全向深度图获取

为了搜寻移动机器人周围最大的可通行区域,采用全向立体视觉系统,提出获取可靠的致密三维深度图方法。视觉系统由1个普通相机和2个双曲面镜组成。当系统标定后,空间点的三维坐标可以通过匹配上下镜面的成像点计算得出。匹配方法分3步：最大FX匹配,特征匹配和歧义去除。定义合适的能量函数通过动态规划来实现剩余点的匹配。实验表明该系统精度高、具有实用价值。     

利用视频积累提高测量雷达星敏感器的灵敏度

探测灵敏度是测量雷达星敏感器的一项重要的技术指标,在设备体积重量等相关的基本条件受到制约的情况下,如何提高星敏感器的探测灵敏度是设计师们所必须面临的一个问题,提出了通过视频积累改善视频信噪比以提高探测灵敏度的有效的技术途径,在理论分析的基础上,采用高速器件设计了一套处理硬件,速度达到12MC视频速率,对工程应用的可行性提供了实验验证。     

微偏振片阵列红外成像非均匀性产生机理及其校正

集成微偏振片阵列红外成像系统的偏振度图像对非均匀性高度敏感,不经非均匀校正的偏振度图像存在较大误差。为了校正微偏振片阵列红外成像的非均匀性,以入射光Stokes矢量形式,建立了光电转换基本过程的偏振像素模型,基于入射激励和辐射响应数据,分析了微偏振阵列与红外焦面联合作用下非均匀性产生机理。提出一种基于多次辐射测量的矩阵形式的非均匀性校正方法,该方法通过构造多组测量方程,求解偏振像元的增益矢量,由相邻四像元增益矢量组成超级像元的增益矩阵,结合Stokes矢量提取矩阵,逆向求解重构点的校正矩阵。实验数据表明:该方法比两点法降低非均匀性约5%~20%,有效改善红外偏振度图像质量。     

红外成像灰度随距离变化的李群表达

大气对红外辐射传输的影响引起的红外成像灰度变化,是红外目标跟踪应用需要应对的问题。对红外成像灰度变化规律进行李群建模,对设计高效、鲁棒的目标跟踪算法具有重要意义。首先分析了红外辐射传输模型,并结合红外成像机理,得到红外成像灰度变化模型。进一步从理论上证明了大气影响下红外成像灰度变化规律符合李群结构,提出了红外图像灰度动态变化的一种非欧数学表征。最后根据红外成像灰度变化模型对不同环境下采集到的外场实验数据进行拟合,回归分析结果表明了该模型的准确性,进而说明了对红外成像灰度变化规律进行李群表达的合理性。     

利用人眼视觉特性的图像结构差异性杂波度量

针对光电图像杂波效应对目标获取性能的影响,提出一种基于人眼视觉特性的图像结构差异性杂波度量。依据人眼对图像结构的高度自适应性以及图像质量评估领域广泛认可的图像结构的定义方法,计算目标和杂波的结构相似性;并根据人眼的视觉显著性原理,给出两种适用于结构相似性的显著性加权信息度量。采用外场实验对该杂波度量的合理性进行验证,得出基于该杂波度量的目标预测性能与外场目标获取性能,在均方根误差、相关性方面都优于现有的杂波度量的预测性能。     

SOPC技术在实时红外图像处理中的应用

可编程片上系统（SOPC）是Altera公司提出的一种灵活、高效的片上系统解决方案,为构建实时、小型化的红外图像处理器提供了有效的解决途径。介绍了一种基于SOPC技术的红外图像处理器,可对数字红外图像进行实时处理和显示驱动。处理器主要包括非均匀校正模块、实时图像增强模块和显示驱动模块。处理功能主要由一片Altera公司的SOPC芯片EPXA4完成。实验结果表明,采用SOPC技术构建的红外图像处理器集成度高、功耗低、可靠性强、实时性好。     

基于BP神经网络的大视场成像畸变校正方法

提出了基于BP神经网络的畸变校正方法,实现了在不确知畸变数学模型情况下的高精度校正。应用平行光管法测得900组光点坐标数据作为BP神经网络的训练样本,通过训练得到一个隐含层有6个节点的3层BP神经网络模型,然后使用77组数据检测了该神经网络的校正效果,并与使用相同检测数据的双线性插值方法进行了比较。实验表明,神经网络较插值方法精度高,误差数据分布的规律性好,而且与插值方法相比,它避免了误判区域的问题,便于校正。     

基于模糊准则的小波特征选择在人脸识别中的应用

提出一种基于模糊准则的小波特征选择方法来实现人脸识别．首先，利用模糊准则得到最优小波包分解；其次，亦利用模糊准则对最优小波包分解中特征（小波系数）的分类能力进行评价并排序；再次，选择鉴别能力强的特征并将它们输入到EFM模型以实现降维，并使用基于最小二乘误差的线性鉴别函数实现分类．人脸识别实验结果表明基于模糊准则的小波特征选择方法的识别率要高于主元分析（PCA）算法．     

混合胺液用于脱除天然气中CO2的性能研究

为了选择脱碳性能优越的三乙醇胺(TEA)混合胺液吸收剂,采用吸收速率、酸气负荷、解吸率等作为评价指标,首先在纯CO₂条件下,分别对一定浓度的TEA和一乙醇胺(MEA)、TEA和二乙醇胺(DEA)、TEA和二乙烯三胺(DETA)、TEA和三乙烯四胺(TETA)、TEA和哌嗪(PZ) 混合得到的5种混合胺液进行实验对比分析,综合考察其吸收和解吸性能指标的变化规律,初步筛选出TEA+MEA、TEA+DETA、TEA+PZ 3种性能较优的混合胺液。然后在混合气条件下,对这3种混合胺液的吸收和解吸性能进行进一步实验对比。结果发现,当原料气中CO₂浓度较低时,可优先选择TEA+PZ混合胺液;解吸条件相同时,TEA+MEA混合胺液的解吸性能较好。可为实际天然气脱碳工业应用提供依据和参考。