一种自适应Harris角点检测算法

针对传统算法检测效果不理想的问题,提出了一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联,减小抑制半径获取角点。算法有效解决了阈值选取和"聚簇"的问题。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,能很好地适应特征匹配等实际应用。     

基于尺度空间理论的角点检测

传统的Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺度不变性。研究了一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法。建立Harris的尺度空间函数表示。利用多尺度分析的思想,使在小尺度上的角点精确定位和大尺度上的角点去伪存真。从而克服了传统的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、角点位置偏移和易受噪声影响等问题。试验结果表明,该算法明显地提高了图像角点检测性能。     

一种改进的应用于高速目标角点检测的AFJHA算法

针对经典Harris角点检测算法对于全局像素点求取角点响应函数所带来的计算复杂度高,从而不适合实时检测的弊端,提出了一种新的快速角点检测算法。鉴于角点数量只占整个图像像素点很小一部分,首先利用四方向亮度导数来进行候选角点预判断,阈值选取为图像像素点像素值的标准差的倍数。经过预判断后,再考虑8-邻域相似点个数,根据相似点个数对应的情况对候选角点进行再判断,将剩下的候选角点进行Harris算法检测。仿真结果表明,此改进算法能够有效地提高角点检测效果并减少检测时间。     

导弹自动装填技术研究综述

与传统装填方式不同,导弹自动装填技术是适应未来无人化作战平台的一种新型装填方式.介绍了国内外现有的导弹装填方式,分析了"推装"式自动装填与"视觉伺服机械臂+柔索并联吊具"装填方式的区别,重点对第二种导弹全自动装填技术进行了研究.结合基于改进路径规划算法的机械臂控制技术、实现导弹装填自对准的机器视觉技术、具备柔索并联式结...     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

基于不变矩和角点特征的目标识别

在基于图像的识别系统中,图像发生几何变化或目标被部分遮挡会给识别带来困难,这时必须根据具体情况提取合适的目标特征。基于矩原理,运用Harris多尺度角点检测及SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算法,研究了基于不变矩和角点特征的目标识别算法。两种特征都具有平移、旋转、尺度不变性。仿真分析表明,在理想情况下,利用不变矩可以获得较高的识别率;而当目标被部分遮挡时,角点是一种有效的识别方法     

基于CIVA的曲轴R角缺陷相控阵超声检测方法

针对发动机曲轴R角部位的缺陷检测,提出使用相控阵超声的方法.首先,对曲轴R角损伤机理进行分析,确定缺陷定量检测的参数依据;其次,通过商业超声仿真检测软件CIVA,对曲轴R角损伤部位的检测方法进行探索;最后,采用相控阵超声仪器对预置的5 mm深人工裂纹进行检测,实现裂纹深度最佳检测方案的判定.研究表明:在考虑实际检测可行性的前提下,通过建立仿真与实际检测之间的联系,超声仿真检测软件CIVA可以很好地指导实际检测工作,且采用线阵探头进行扇形扫查可实现曲轴R角缺陷的有效检测.     

轻量化改进网络的海天线检测模型

海天线检测在无人艇自动驾驶与海上目标识别领域具有重要作用。针对传统算法在各类场景下鲁棒性差的问题,提出一种基于目标识别算法的海天线检测模型YOLOv5-SH。该模型利用ShuffleNetV2网络单元搭建特征提取网络,替换YOLOv5模型的骨干网络,提取图像中海天线区域,再利用Hough变换的方法在其中进行线性检测,识别海天线。在自建数据集上的对比实验结果表明,YOLOv5-SH模型能够在各类场景下实时准确检测海天线。     

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。     

一种基于视觉的目标舷角实时测量方法

舰船的舷角是鱼雷攻击时的重要参数,同时也是海航避碰中避碰线路确定的计算依据。在基于视觉的识别中,获取目标舰船的舷角即可确定其相对拍摄视角,从而大大缩小在全方位视野特征库中的搜索范围,提高识别速度。然而现有的舷角测量方法均是采用连续跟踪解算实现的,无法实时测量。为解决实时测量的问题,首先推导了基于视觉的目标舰船舷角测量原理,然后针对摄像机倾斜的情况提出基于水天线校正的改进方法,最后通过实验验证,结果表明方法简单易操作、实时性好。     

基于预测碰撞点带落角约束的导引律设计

为提高导弹导引精度,增强对落角的控制,针对带倾角运动的目标,推导了攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律。通过在偏置项中加入导弹-目标的相对运动状态,实现对带倾角运动目标指定角度攻击;考虑到导弹带落角约束攻击运动目标时传统剩余飞行时间估计精度不高的问题,通过对弹目碰撞点的预测,在推导的导引律基础上设计了基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法。仿真结果表明:在不同的落角约束下,设计的基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法估计精准;推导的攻击运动目标带落角约束的偏置比例导引律攻击精度高,对落角控制强,过载分布合理。     

基于连续图像消影点的视觉定位算法研究

将消影点作为视觉定位的描述特征具有独特优势,针对消影点容易受到环境因素影响的问题,提出一种基于图像梯度场的消影点提取算法。利用优化的检测算法提取直线特征,对直线段筛选后估计消影点,并利用精度因子得到有效消影点,根据计算机视觉中的多视图几何实现视觉陀螺仪和视觉里程计。实验结果表明,通过过滤不可靠的消影点能够提高定位精度,视觉陀螺仪整体准确度优于惯性导航,部分数据点视觉里程计准确度优于惯性导航。     

基于多点触摸的自然手势识别方法研究

基于指挥所中指挥作业应用需求,定义了适于指挥所中人机交互的触摸手势;并在对完成触摸手势过程中触摸点相互位置关系进行统计分析的基础上,设计了一套对硬件设备特性依赖较小的多点触摸交互手势识别方法。在一种红外多点触摸交互平台上对整个交互手势的定义与识别进行了实验测试,验证了该交互方法的可靠性、有效性和可扩展性。     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

基于机器视觉的喷管摆角测试系统

针对摆动喷管摆角参数非接触的测试需求,设计了一种基于PC的喷管摆角的视觉测试系统,采用机器视觉的方法实现摆动喷管摆角的非接触测量,通过设计的模板匹配加圆拟合的复合式图像处理算法,在保证精度和速度的情况下检测喷管的轮廓及圆心,实现喷管摆角的测量,同时利用系统的标定算法校正了视觉系统中存在的畸变,边缘检测的算法降低了环境因素的影响,保证了测试系统的精度,具备现实环境下的实用性.     

缓动点目标的流水线检测算法

讨论了复杂背景下缓动点目标的流水线检测算法。通过两个流水线,分割流水线和检测流水线,可以用１５帧图像满意地检测出目标。对算法的性能和实验结果作了分析。