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。     

基于改进直方图算法的雷达信号参数特征提取研究

雷达信号特征提取是雷达信号识别中的重要组成部分,直接影响到识别效果的好坏。在研究直方图算法分析雷达信号特征的基础上,提出2种改进的直方图算法:截断直方图算法和窄带直方图算法,并用仿真实验分析影响算法性能的4个因素,验证了直方图算法提取雷达信号参数特征的有效性。     

多尺度PCA-HOG遥感异源图像匹配算法

针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源...     

参数化系统二维抽象框架

针对参数化系统状态空间爆炸问题提出了一个通用的参数化系统二维抽象框架TDA。对所有进程单独进行抽象,利用参数化系统的设计思想,隐藏系统参数构建全系统的抽象模型,最大限度地剔除了原始系统中的冗余信息。建立的具有真并发语义的参数化系统的形式化模型,更适合描述一般意义上的并发系统,较好地解决了验证大规模同构和异构系统的空间激增问题。理论推导和实例均证实了TDA的正确性和合理性。     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

参数化建模的螺栓法兰连接刚度分析

为分析几何参数对螺栓法兰连接刚度的影响,用MSC.Patran软件的二次开发工具PCL(Patran Command Language)建立了螺栓法兰连接的参数化模型。研究了螺栓法兰连接刚度随连接结构几何参数的变化规律并进行了灵敏度分析。经分析可知,连接结构刚度对开孔位置比例参数最敏感,其次是上法兰厚度。当上部段长度大于某一数值时,连接结构刚度对上部段长度参数不敏感,这一结论能为连接结构动力学简化建模提供一定理论参考。     

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。     

基于参数化建模的包带式星箭连接结构优化设计

采用MSC.Patran参数化建模和遗传算法进行包带式星箭连接结构优化设计。首先给出了包带连接结构二维轴对称模型优化设计过程中涉及的V形卡块刚度等效、包带预紧力模拟和载荷施加方法,以及强度和刚度约束条件、优化目标等内容;然后以某直径为3m的包带连接结构为例进行了优化设计,并分析了对接框内延伸段长度和端头高度对应力及变形的影响;最后建立三维有限元模型进行静力分析。结果表明（1）该方法适用于包带连接结构的优化设计;（2）增加对接框内延伸段长度和端头高度能够提高整体连接刚度;（3）三维有限元模型与轴对称模型计算结果一致,验证了轴对称模型分析方法的正确性,以及V形卡块等效和预紧力模拟方法的有效性。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

基于直线基元角方向对几何关系直方图的目标识别方法

针对以往"角方向对几何"同类技术[6～8]提出了新的基于直线基元的几何不变特征关系,并使用该关系针对目标线集建立特征关系多维直方图,作为目标的几何不变特征,通过多维直方图匹配进行目标识别。实验证明该模式关系对于较规则的形体,其检测精度优于以往方法,可用于基于内容与结构的图像分析与目标识别系统中。