激光半焦斑边缘检出技术研究

本文介绍了一种新的边缘定位方法激光半焦斑边缘检出法。这种方法综合运用了多种技术,如自适应跟踪补偿技术、激光调制和调制幅值补偿技术、微分定点采样技术以及步进电机步距细分技术等,从而达到了较高的边缘检出精度。文章还给出了激光半焦斑边缘检出的理论模型和计算机仿真结果,并介绍了一个采用激光半焦斑边缘检出技术的测径系统。     

新型火控观瞄系统的设计与实现

综述了我国特种车辆"下反"和"上反"系列瞄具的技术特点,对新型火控观瞄系统的组成和工作原理进行了分析和研究,对基于微型动力调谐挠性陀螺的平台稳定回路进行了仿真设计和工程实现。样机研制后的稳定精度测试和多视场屏显视频像质及同轴度试验结果表明:稳像屏显自动跟踪式火控观瞄系统稳定精度高,人机环境友好,信息化能力强,适应未来战争高机动条件下的各种复杂军事需求。     

红外热像仪标定方法

为了由红外图像得到目标的经度、纬度和高度信息,对目标精确定位,提出一种新的红外热像仪标定方法.以针孔成像模型作为红外热像仪成像模型,选择小热源作为标定点,以 WGS-84坐标系作为世界坐标系,引入北东天(NEU)坐标系,先通过借鉴主动视觉的思想控制热像仪绕光心旋转得到外部参数,然后借助GPS接收机测得标定点世界坐标,利用这些标定点的像素坐标和世界坐标由最小二乘估计求解内部参数.实验表明新方法精度高、成本低,适合于实际应用.     

生死漂流133天

1942年11月23日，航行在大西洋中的“斑罗蒙”号轮船被德军鱼雷击沉，22岁的中国船员潘濂一下子落入了冰冷的海水中，他向四周张望，突然看见远处有个木筏。潘濂用尽气力爬上木筏，极度的疲倦使他顾不上寒冷，不一会儿就在瑟瑟颤抖中睡着了。     

平台姿态误差对TDICCD相机成像几何质量的影响

研究卫星平台姿态误差对TDICCD相机成像几何质量的影响有助于提出姿态指标设计要求以提高相机几何成像质量,以像点位移为中间参量,研究平台姿态误差和成像几何质量指标之间的定量关系。基于平台姿态误差引起的像移速度、偏流角和积分时间等成像参数误差分析,结合严密几何成像模型推导像点位移的误差模型,建立从像点位移量到相邻像元间角度畸变、长度畸变、像元分辨率和定位误差等几何质量指标的定量模型,构建从平台姿态误差到相机成像几何质量指标的完整定量分析链路。仿真实验结果表明,偏航角姿态误差是影响成像几何质量的主要因素。     

红外热像仪定性评判烟幕的遮蔽效果

结合实际测试结果,通过理论分析,并在试验数据的基础上,讨论了用红外热像仪定性评价烟幕的红外遮蔽效果的各种方法,分析了靶标温度、热像仪的屏幕显示以及操作观察等因素对其遮蔽效果的影响。     

基于彩色的概率跟踪及其快速实现

针对基于彩色的概率跟踪中每一时间步每一个像点都要计算彩色直方图导致计算代价大大增加这一瓶颈问题,提出了一种减少直方图搜索区域从而提高计算效率的方法。根据前一帧中跟踪器的输出,在当前帧中建立一个基准窗口,并将其分割成若干个相等的子窗口,分别计算出它们的彩色直方图。然后根据像点滤波中不同像点的搜索区域与基准窗口的相对关系,找出重叠部分,从而可以利用该部分已知的子窗口的直方图而无需重复计算,只需计算不同部分即可,实验结果表明,该方法使计算量减少了50%以上。     

电子稳像中运动矢量一致性的优化算法

针对电子稳像技术传统块匹配法求运动矢量的固有缺点,采取四叉树———一种变块匹配方法计算运动矢量,使求得的运动矢量有较好的一致性.与其它变块匹配方法相比,该方法克服了其它变块匹配法的不足.实验表明,使用该法求出的运动矢量有较好的一致性和准确性.     

多重网格法求解静电像管三维电场的若干问题研究

详细讨论了多重网法数值求解三维静电场的若干数学问题,诸如三维多重网格法的限制与延拓公式推导、确定静电像管三维电子光学系统中的锥面电极、圆筒电极、球面电极、圆孔膜片电极、孔电极等的空间位置及范围的方法、以及迭代计算的逻辑尺编码方法等,为像管电子光学系统设计及优化设计奠定了良好基础.     

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。