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在某些扩展目标光电成像中,目标图像缺少局部细节,因此采用复杂的特征检测算法和高维特征描述符,但这种方法不仅存在特征描述区分度弱的问题,而且还存在资源占用多、运算速度慢以及难以实现实时处理的缺点。主解决此问题提出了用加速分段测试提取特征(FAST)检测算法进行角点检测,用二进制稳健独立基元特征(BRIEF)描述符进行目标特征描述的新方法。同时,针对BRIEF描述符缺少方向判别,对目标姿态变化敏感的问题,提出了主方向约束机制,有效地提高了特征点识别的稳定性。将本方法与加速稳健性特征(SURF)和尺度恒定特征变化(SIFT)两种应用广泛的算法进行了比较,结果表明,本方法的运算速度分别达到了SURF的5倍和SIFT的17倍,且识别率与SURF相当,能在不降低特征识别率的基础上,实现目标的快速检测和稳定跟踪。 相似文献
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自适应光学系统中应用哈特曼波前传感器对点源目标进行质心探测时,光电探测器上子孔径区域内存在的盲元会引入一定的附加质心探测误差,为了减小质心误差,需要选取合适的盲元补偿算法获得相对合理的补偿值。推导了哈特曼波前传感器子孔径内单个盲元补偿后造成的附加质心探测误差。利用仿真统计了各种利用盲元邻域正常像素进行线性插值的单个盲元补偿算法对点源目标质心探测误差的影响。提出了单个盲元邻域像素线性插值补偿算法选取的若干准则,指出选用盲元上下左右4邻域像素的均值进行补偿造成的平均质心误差最小,而选用盲元左右两个像素平均补偿算法可以在补偿误差较小的情况下简化运算。实验结果与仿真结果相符合。 相似文献
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基于绝对差分算法的相关HS波前处理机设计 总被引:2,自引:1,他引:1
在太阳自适应光学系统中,通常采用绝对差分或者互相关因子算法进行哈特曼波前探测.本文给出了一种基于绝对差分算法的相关HS(Hartmann-Shack)波前处理机的设计结果.针对子孔径阵列呈6×6方形排布,单个子孔径大小为32 pixels×32 pixels,参考模板大小为16 pixels×16 pixels的相关HS渡前传感器,采用绝对差分算法在单片FPGA内实现了对波前的实时处理.实验结果表明,该处理机峰值运算量超过230亿次/s,系统延时120μs,能够满足1 000 Hz的CCD采样要求.本设计在单片FPGA内实现,具有成本低、易维护、集成度高的特点. 相似文献
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在地基太阳观测中,光线在穿越大气层时会受到大气湍流的影响而导致图像扭曲、变形以致质量下降。为了消除或降
低大气湍流的影响,事后图像处理技术被用来获得高分辨力的太阳图像。基于斑点干涉法和斑点掩模的事后重建算
法可以获得高分辨力的图像,但由于计算复杂度高,难以满足实时性的要求。在讨论了算法原理的基础上,
使用CUDA并行计算架构实现了太阳斑点重建算法并行化。实验结果表明,在GPU环境下,一张TiO通
道2304 pixel$\times$1984 pixel像素大小的图像,可以在70 s内完成重建,相比运行在CPU上的串行程序,加速比可达7以上。 相似文献
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在哈特曼波前传感器点源目标探测质心算法中,除信号光子噪声、读出噪声和背景光噪声等误差源之外,图像传感器上存在的盲元也会对质心的探测精度造成一定的影响。系统地推导了哈特曼传感器子孔径光斑区域内存在单个盲元条件下各种误差源对点源目标质心探测误差影响的数学表达式,进一步分析了盲元和光斑质心间相对距离、光斑等效高斯宽度等因素对盲元存在所引入的质心偏移误差的影响,指出当相对距离约等于光斑高斯宽度时质心偏移误差达到最大值。实验结果与仿真和理论推导结果相符。 相似文献
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为了实现大气湍流参数的实时估计,提出并设计了一种基于FPGA和DSP技术的自适应光学系统在线大气参数测量平台。该测量平台采用FPGA作为前端处理器,在自适应光学系统闭环工作时,利用多通道并行技术和流水线技术从闭环数据高速复原开环泽尼克系数,采用DSP作为后端处理器,根据复原的开环泽尼克系数,利用其编程灵活的特点实现大气相干长度r0、外尺度L0、风速v和相干时间t0的复杂统计运算。最后将该测量平台应用在127单元的自适应光学系统上,以实际天文恒星为观测目标,进行了大气湍流参数的测量。 相似文献