结构主导目标检测中的纹理随机化

已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征;因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测。针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测。利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随机化仿真训练数据集的生成。仿真及真实图像实验测试结果表明:该方法能够实现基于目标结构特征的变纹理目标可靠检测。     

基于自相关的匀速运动模糊尺度参数识别

运动模糊图像复原主要取决于点扩散函数(PSF)的确定。对于匀速直线和匀速旋转运动模糊图像,运动方向和模糊尺度决定了PSF,是重要参数。根据模糊图像的像素点具有高度相关的特性,采用差分和自相关等技术,精确确定模糊尺度,为图像复原提供必要参数。仿真实验验证了该方法的正确性和有效性。     

云纹数字图象处理新方法及通用软件系统

本文介绍了多种云纹数字图象处理新方法及云纹处理通用软件系统。在这些新方法中,利用云纹数字图象全场每个点的灰度信息进行处理和变换,得到全场直观、定量的应变信息。这些方法和软件系统为云纹法的广泛应用提供了有力工具。     

一种基于单幅跑道图像的无人机降落位姿测量新方法

提出了一种在无人机降落并接近跑道的过程中,在已知跑道宽度的前提下,基于单幅跑道图像测量其位姿参数的新方法.通过分析跑道消影点与无人机位姿的关系,得到消影点的图像坐标与姿态角的关系.依据摄像机共线方程,推导出了无人机位姿与跑道的世界坐标方程系数及像直线方程系数的关系.通过合理假设,对位姿参数进行了简化,求解出无人机降落过程中的位姿状态.仿真实验结果证明,方法易于实现,可满足无人机自主降落导航的应用需求.     

基于形状熵差的相似多目标检测方法

为实现靶场多目标图像的目标自动检测,利用多目标形状的相似性,提出一种基于形状熵差的目标检测新方法。提出了形状熵差的概念,将目标形状模型引入局部熵计算中,由局部内熵与局部外熵之差的极值点确定目标位置。基于此设计并实现了一种新的目标自动检测方法。通过实验证明了算法的有效性和鲁棒性。相比较于常见的一些目标检测算法,该方法具有更好的抗干扰能力和环境光照变化适应能力,可以应用于靶场多目标图像的目标检测,也可应用于其他类似的目标检测问题。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。     

30mm半穿甲弹斜侵彻陶瓷/钢复合装甲的弹着角效应研究

设计了30mm半穿甲弹斜侵彻陶瓷/钢复合靶的弹道试验,采用高速摄像记录了弹靶作用过程,研究了弹着角、弹丸位移以及背板变形挠度的图像测量方法,通过仿真验证了该方法的可行性与准确性.基于高速摄像序列图像对弹靶作用过程进行了测量分析,结合试验数据研究了弹着角对半穿甲弹侵彻效能的影响.结果表明:弹着角导致弹丸受靶板的不对称阻力作用,侧向力及侧向力矩使得弹丸在侵彻过程中不断偏转,表现为侵彻路径呈曲线;在相同速度条件下,随着弹着角的增大,侵靶时间延长,背板变形挠度减小,侵彻效能降低.     

机载视觉自主着陆过程中的跑道提取方法

跑道直线参数的准确提取,是机载视觉完成自主着陆过程的重要条件.首先在边缘图像的基础上利用相位编组算法,得到当前边缘图像中大量的线段,根据线段之间的角度,端点距离,以及线段两边的灰度均值,设计了一套规则来定量描述线段之间的亲近性,根据亲近值,将处于同一直线上的短线段首尾连接成长线段.取最长的若干条线段待选,再利用跑道区域的先验知识,主要是跑道内外的灰度对比信息,将位于同一条跑道的两条边缘上的线段识别出来.大量的实际图像结果验证了算法的有效性.