基于小波多尺度分解的互补全景图像融合

为了解决折反射成像内外环分辨率低且不均匀的问题,针对互补全景图像的特点,提出了一种基于小波多尺度分解的图像融合方法。首先对两幅互补的源图像分别进行小波多尺度分解,得到不同分辨率、不同方向的分量;其次,按照特定的融合策略,低频采用平均算子进行融合,高频采用逐层互换的融合策略进行融合;最后,通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在互补全景图像的融合中简单有效,并且拥有较好的效果。     

基于单幅折反射全向图的水平直线3维重建

与传统的利用立体视觉原理进行3维重建不同,在研究基于单幅全向图像重建空间水平直线问题的基础上,首先指出基于直线在全向图中的两个像点即可重建该水平直线,然后通过分析和推导空间水平直线在全向成像系统中的成像特点,有效简化了全向图中的水平直线检测;针对现有“四点定位”方法的不足,提出了一种基于“主像点/非主像点”的水平直线重建算法,并详细分析了像点提取精度对直线重建结果的影响。实验表明,在不同的像点提取精度下,对于不同空间水平直线,该重建算法均能取得较好结果。     

基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度的多无人车分散策略研究

多无人车(multi-UGV)分散在军事作战任务中应用非常广泛,现有方法较为复杂,规划时间较长,且适用性不强。针对此问题,该文提出一种基于拍卖多智能体深度确定性策略梯度(AU-MADDPG)算法的多无人车分散策略。在单无人车模型的基础上,建立基于深度强化学习的多无人车分散模型。对MADDPG结构进行优化,采用拍卖算法计算总路径最短时各无人车所对应的分散点,降低分散点分配的随机性,结合MADDPG算法规划路径,提高训练效率及运行效率;优化奖励函数,考虑训练过程中及结束两个阶段,全面考虑约束,将多约束问题转化为奖励函数设计问题,实现奖励函数最大化。仿真结果表明：与传统MADDPG算法相比,所提算法在训练时间上缩短了3.96%,路径总长度减少14.50%,解决分散问题时更为有效,可作为此类问题的通用解决方案。     

基于全变分的全向图像稀疏重构算法

折反射全向成像由于曲面镜的反射作用,导致全向图像存在严重变形,传统的梯度计算方法在全向图像中不能很好地符合折反射成像的特点.为了从压缩采样数据快速有效地重构全向图像,提出了一种结合全向图像特征的全变分模型——全向全变分,并在基于TV范数进行全向图像重构时,采用全向全变分作为目标函数,进行模型的求解.实验结果验证了本文算法的有效性和可行性,其重构结果的主客观效果明显优于传统TV模型.     

基于单幅全向图像的空间水平直线定位新方法

研究了在没有先验知识的前提下,基于单幅全向图像定位空间水平直线的问题.在已有算法的基础上,分析和推导了空间水平直线在全向成像系统中的成像特点,指出基于直线在全向图中的两个像点即可重建该水平直线,并相应地提出了一种基于"主像点/非主像点"的空间水平直线定位算法.试验表明,在不同的像点提取精度下,对于不同空间水平直线,本方法均能取得较好结果.     

无人车集群协同围捕发展现状分析

无人车集群具有成本低、安全性好、自主程度高等优点,已成为无人驾驶领域的研究热点。基于无人车集群,研究人员提出多种不同协同策略以完成各类任务,其中协同围捕作为重要的应用方向,无论是在军用还是民用领域都受到了广泛关注。针对此问题,该文首先基于无人车集群的相关应用和架构,对协同围捕的策略机理进行了系统分析,并将协同围捕策略划分为搜索、追踪和围堵3个子模式。然后,从博弈论、概率分析和机器学习等角度梳理了协同围捕的关键方法,并对这些算法的优缺点进行了比较。最后,对未来研究提出了意见建议,为进一步提高无人车集群协同围捕的效率和性能提供参考和思路。     

鱼眼相机等效焦距三点标定法

为简化鱼眼相机等效焦距的标定,提出一种“三 点标定法”。基于鱼眼相机的等 距投影模型、余弦定理和空间模型,导出了只含有等效焦距一个未知量的方程。在实际标定 过程中,首先在地面上随机选取3个 不重合的点,并测量出它们之间的距离;然后利用鱼眼相机采集到含有这3个点的图像,计 算出等效焦距。实验结果表明, 本文方法简化了相关相机标定的过程和实验复杂度;相比于传统的方法,本文方法得出的结 果更接近于鱼眼镜头的真实参数。