基于人眼视觉机理的红外图像边缘提取

在描叙了On型感受野特性的基础上,结合Bubble函数和负高斯-拉普拉斯二阶微分函数,给出了实用的On型感受野数学模型;探索性地描叙了人眼微动产生中央凹区信息精细处理、周边区域保持适度警觉的机理,据此提出了大尺度On型感受野与小尺度Off型感受野相结合的人眼微动精细处理模型,并利用该模型对红外图像进行了边缘提取,显示出对弱小目标处理的快速性和精确性.     

野外复杂背景下轻武器射击目标的图像识别算法

针对野外复杂背景下轻武器射击目标图像的分析判别,首先采用一种彩色空间聚类分析和阈值分割相结合的混合算法,即基于S、I通道的目标图像两步分割算法,将目标区域从背景图像中分离出来.然后基于机器学习理论中的Boosting算法,利用区域的形状特征和纹理特征等组成一个强分类器,将目标区域从其他区域分离出来,同时判断出目标的类型.     

基于RTX的实时测控系统软件设计

从无人机半物理仿真试验的整体结构出发,针对实时测控系统的需求,采用了一种较为新颖的Windows+RTX实时性方案,完成了无人机半物理仿真试验中实时测控系统的研制.既满足了试验的实时性要求,又具有很好的用户交互特性,对测控技术的发展及其在国防科技等相关领域中的应用均有重要的参考价值.     

瞄准分划的多特征融合识别与亚像素定位算法

提出了瞄准分划的多特征融合识别算法,该算法提取并融合瞄准分划的几何特征、灰度特征和运动特征,提高了识别的准确率;在此基础上应用亚像素定位算法,实现了瞄准分划的精确定位,满足了瞄准线的高精度动态测量的要求。     

增强景象匹配鲁棒性的灰度变换技术研究

高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。     

镜像法求解导体球外点电荷电场的代数解

用代数法求解了导体球外点电荷在空间产生的静电场。得到了能反映导体球中自由电荷性质的新解该结果既符合唯一性定理,又有明确的物理含义。     

一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。     

气液两相管流流型识别理论研究进展

综述了气液两相流流型识别理论及方法的研究进展。首先探讨了流型划分问题,然后针对水平管路、垂直管路及摇摆管路介绍了两相流流型转换机理及转换的边界条件;对于流型的在线识别,介绍了基于波动理论、神经网络和图像处理的流型识别方法。最后提出了气液两相管流流型识别中亟待开展的理论研究方向。     

导航精度对某型电视制导无人攻击机攻击性能影响

针对电视制导无人机的作战使用方式,分析了影响其攻击性能的因素;建立了导航精度与攻击无人机捕获目标概率之间的关系;基于捷联惯导的误差分析,对无人机中制导末段的导航精度进行了计算。构建了对无人攻击机目标捕获概率进行仿真计算的方案,建立了方案航迹,对其进行了中制导精度分析和目标捕获概率计算,结果表明导航精度和捕获概率直接相关。     

动态滑翔运动建模、机理分析与航迹优化

信天翁凭借动态滑翔的飞行技巧从梯度风中获取能量,从而在几乎不拍翅膀的情况下进行长时间、长距离飞行,这种技巧应用于小型无人机上可拓展其完成任务的能力。基于飞行器动力学对梯度风场中的无人机运动方程进行推导和简化处理;利用简化的运动方程,分别从非惯性参考系中的动能定理和机械能变化的角度,对动态滑翔获取能量的机理进行分析;利用微分平坦法,以最小平均控制输入变化率为目标函数,对徘徊模式和平移模式的动态滑翔航迹进行优化计算。分析结果表明:逆风爬升、顺风下滑是动态滑翔基本获能方式。优化结果表明:控制输入变得更加平滑,甚至出现阶段性的常值,使得控制更加简化;徘徊模式下,当风梯度作为决策变量时,优化过程可在[0,0.5 s-1]的区间上找到使得目标函数值最小的风梯度;平移模式下,目标函数值在该区间上单调递减。