雾霭图像实时处理算法加速策略

为仿真前视红外导引头实时匹配导引过程，完成目标实时跟踪性判断，针对限制对比度自适应直方图均衡和归一化互相关算法开展加速策略研究，提出基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)的雾霭图像实时处理加速方案，并进行设计参数寻优，得出线程块、线程网格设计参数存在最优尺寸，需实验测定的结论。实验结果表明，引入CUDA加速优化后，较未进行CUDA加速前时间指标提高5~20倍，能够满足目标跟踪实时性要求，可为红外导引头目标实时跟踪系统设计提供参考。     

基于空间子区一致性的异源图像匹配方法

提出一种基于空间子区一致性的异源图像匹配方法.该方法中,将图像划分为许多大小相同的子区;分别计算邻近子区间的灰度直方图距离,得到一种图像结构特征描述--似邻矩阵;利用似邻矩阵计算图像间的子区一致性;采用改进的搜索策略,快速获得匹配结果.实验结果表明,该方法在正确率和计算时间方面均优于传统方法.     

Gabor二进制编码异源图像匹配方法

异源图像匹配是图像处理领域尚未解决的问题。其中,合成孔径雷达图像与光学图像差异较大,用现有方法匹配通常难以得到满意结果。针对这个问题,提出一种基于Gabor编码的异源图像匹配方法:选取一组Gabor滤波器,分别对大图和小图进行Gabor卷积;采用池化方法对卷积结果进行压缩表示;对池化结果二值化并转换为二进制表示得到Gabor二进制编码特征;采用二进制位操作计算实时图与基准图对应窗口特征的相似性,相似性最大值对应图像匹配结果。本方法采用二进制对图像进行描述,减少了计算量,同时也更好地描述了异源图像间的共性特征。实验结果表明,本方法具有较高的匹配概率,计算时间少于现有方法。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。