利用星角距不变性标定星敏感器内部参数

提出了一种恒星角距不变的星敏感器内部参数的地面标定方法。较常见的星角距的标定方法不同的是,该方法利用对在0°附近的角度变化较敏感的恒星角距的正弦值建立观测方程;采用两步法分别估计焦距、主点和高阶畸变系数,并采用迭代优化的方法,获得最优估计值。为了确保标定精度,对观测时刻的导航星进行了视位置的修正。实验结果表明,采用星角距的正弦值建立观测方程,估计精度较高,采用考虑高阶畸变的改进正弦法标定后的星角距误差的均方根值为2.2×10-5rad。     

基于仿射近似的摄像机标定

针对直接基于透视投影模型的标定算法计算量大、结果不稳定的事实,提出一种基于仿射投影矩阵的标定算法。算法首先线性解算仿射投影矩阵,然后分解出部分参数。在假定主点坐标等于图像中心的前提下,解算出其余参数,再以重投影图像点残差和为目标函数,对所有参数进行优化,获得精确的摄像机模型参数,达到精确、快速、稳定的标定目的。大量的仿真和真实图像实验证明算法比传统算法更稳定。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

利用数字狭缝摄像技术估计弹丸速度和攻角

针对目前靶场中胶片式狭缝摄影技术的缺点和数字化改进的难点,提出了基于线阵摄像机的数字狭缝摄像技术来估计弹丸速度和攻角.该方法首先利用单台标定的摄像机配合双像器获取弹丸的立体影像,提取有限个控制点,计算弹丸速度、姿态等的初始估计值.然后利用弹丸的模拟成像与实际成像的轮廓匹配构建最优化模型,对初始估计值进行优化,最后获得弹丸的速度和攻角.通过试验验证了该方法估计弹丸速度和攻角的精确性.     

磁力仪三轴非正交的转动补偿方法

为解决磁力仪三轴非正交的问题,建立了三轴磁力仪误差补偿模型,提出了基于旋转数据正弦曲线拟合的方法,对三轴磁力仪的非正交性进行标定。利用正弦曲线的初始相位角求解标定参数,实现了对三轴磁力仪的非正交标定及输出补偿。结果表明:该方法对磁力仪非正交参数的求解精度高,标定后的磁力仪的磁测准确性改善明显;该方法不需要利用高精度光泵磁强计测量磁场的强度,为三轴磁力仪的非正交参数标定提供了一个新的有效的途径。     

面向双观测站定位系统的CCD标定技术

标定是立体视觉测量应用中的关键环节,采用有效的标定方法将获得更加精确的立体视觉测量结果。以双观测站定位系统为研究对象,结合摄像机针孔成像原理,在Zhang平面模板标定基础上进一步改进,实现了单摄像机、双目CCD以及双观测站系统之间的标定。详细阐述了系统坐标转换原理、分布式的参数优化方法以及标定实现过程。试验表明,该标定过程能够精确、有效地获得摄像机参数以及观测站位置关系,为进一步精确定位解算提供了有效的数据支持。     

过椭圆外一定点作其法线的计算机实现

对过椭圆外一定点的法线作图问题给出了一种计算机实现的几何逼近方法。该方法以几何迭代逼近作图原理为基础,建立了新的逼近法线方程,从而避免了手工作图的低精度及实际操作时的繁琐,使过椭圆外一定点的法线作图问题得以在计算机上迅速获得解决,且可达到足够的精度要求。     

基于前方交会的无人机对目标定位方法

针对目前无人机基于前方交会对目标定位精确度低,提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。对所有航摄影像进行特征匹配,得到影像间关系。提出航线定向与坐标系建立法,来实现像空间辅助坐标系的自动建立。提出了基于图像变换关系的前方交会法,来实现目标点的三维定位。实验结果表明该方法能够自动解算航向,并且定位精准度较高。     

一种MIMO雷达相干源波达方向估计方法

针对多径效应或智能干扰下信号高度相关,基于单基地MIMO雷达信号模型,提出一种相干源波达方向(DOA)估计方法。该文首先利用降维变换将匹配滤波后数据结构变化成低维信号空间,然后结合共轭ESPRIT(C-SPRIT)思想,通过构造数据矩阵,使得相干源之间完全解相关,获得旋转不变因子,最后利用总体最小二乘ESPRIT方法进行角度估计。仿真结果表明,该方法能够有效解算相干源DOA,在N个物理阵元下MIMO雷达比相控阵雷达能够获得更高的DOA估计精度。     

计算机视觉测量中摄像机快速标定方法实现

随着计算机视觉技术的发展，计算机视觉测量技术在工业领域的应用越加广泛。摄像机标定能确定空间坐标系中的物点与其在图像平面上的像点间的对应关系，是计算机视觉测量中不可或缺的组成部分。分析了一种快速、简便的摄像机标定方法。重点阐述了其基于OpenCV的方法实现，并通过实验证明了其有效性。     

基于计算机视觉的目标方位测量方法

以显著性标志物中的关键点为目标,探讨了一种基于计算机视觉的目标方位测量方法。在光学成像原理基础上,推算出目标二维成像点坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,基于计算机视觉理论建立了测量目标方位的数学模型。考虑透镜畸变,基于Zhang平面标定法完成对摄像机参数的标定。对目标二维图像采用Harris算法进行特征角点检测,并通过亚像素技术对检测的目标特征点进行定位。实验结果表明,该方法能够有效提取被测目标特征角点并获取其像素坐标,用于测量目标相对视觉传感器的方位信息可达到较高精度,具备良好的实用价值。     

过椭圆外一定点作其法线的求解分析及其几何逼近作图

对过椭圆外一定点的法线作图问题作了探讨,指出了几何作图法的不可解性。根据椭圆与其法线的几何特征关系建立了求解法线的解析方程,分析了法线问题解析求解的繁杂性。提出了一种几何逼近作图方法,并具体给出了该方法的几何作图步骤。     

超图约束和改进归一化互相关方法相结合的图像配准算法

为提高图像配准算法的精度和适应能力，将超图约束和改进归一化互相关方法应用于图像配准。利用Hessian-Affine检测得到的仿射不变区域代替固定窗口来改进归一化互相关方法，获得初始匹配点对；通过马氏距离计算超边间的相似度，采用超图约束计算匹配分数对匹配对进行排序；利用分数高的部分匹配点对初始化变换矩阵，通过过滤匹配对来循环更新得到最优变换矩阵实现配准。实验结果表明，该方法具有较好的匹配和剔除错误匹配的效果，在不同类型的图像配准中也有较好的配准效果。     

基于菱形模板的摄像机标定方法

在传统的基于平面模板的摄像机标定算法和基于3个非线性点在特定运动下的标定算法的基础上,提出了一种基于菱形模板的摄像机标定算法,本算法只需要知道菱形的一个夹角就能标定出摄像机的内参数矩阵。弥补了传统算法在标定时需要知道特征点世界坐标的不足,减少了制定模板世界坐标带来的误差;同时本算法不需要菱形特征点做任何运动,避免了旋转特征点带来的人为误差。该算法的标定精度仅取决于特征点检测的精度,实验结果验证了该文算法的有效性。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标。仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90%;该方法可以很好地抵抗图像旋转,定位精度和检测率基本不受图像旋转影响。该方法具有良好的抗噪性能,可满足一般透视变换下的图像交叉点检测需求,适用于结构光三维重建中的系统标定和形貌测量。     

A note on equity across groups in facility location

An equity model between groups of demand points is proposed. The set of demand points is divided into two or more groups. For example, rich and poor neighborhoods and urban and rural neighborhoods. We wish to provide equal service to the different groups by minimizing the deviation from equality among groups. The distance to the closest facility is a measure of the quality of service. Once the facilities are located, each demand point has a service distance. The objective function, to be minimized, is the sum of squares of differences between all pairs of service distances between demand points in different groups. The problem is analyzed and solution techniques are proposed for the location of a single facility in the plane. Computational experiments for problems with up to 10,000 demand points and rectilinear, Euclidean, or general ?_p distances illustrate the efficiency of the proposed algorithm. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

利用星载相机成像信息进行卫星姿态确定的方法(英文)

随着卫星定姿精度要求的日益提高,仅用常规卫星敏感器已经不能满足高精度定姿要求,针对该问题,提出一种利用星载相机的单点成像信息进行卫星姿态确定的算法,根据相机成像原理推导出卫星姿态角与像点位置的关系,结合数字相机的特殊成像方式,建立了用误差四元数描述的线性相机测量残差模型,并给出联合常规姿态敏感器进行联合姿态确定的方案.仿真结果证明星载相机的信息的引入使得稳态姿态估计精度由0.002 6°提高到0.000 69°,并且加快了滤波收敛速度.