针对现有的三维测量系统在线激光标定过程中存在多线不易标定、提取特征点精度低等问题，提出一种新的多线激光分类与光平面标定方法。首先利用steger算法提取激光中心线，利用基于轮廓判断的方法对中心线进行分类；然后对标定板上的关键点进行检测，利用奇异值分解得出摄像机与标定板的对应关系矩阵，进而可利用对应关系矩阵，求解关键点在相机坐标系下的三维坐标；拟合标定板在相机坐标系下的平面方程，即可求出激光线在标定板平面上的三维点。多次变换标定板位姿，最终可完成多线激光平面标定。对标准块的重建实验结果表明，所提方法的重复测量均值尺寸精度达0.02 mm，满足工业精度要求，证明了所提方法的有效性。

针对红外图像和可见光图像配准过程中模态和尺度差异影响下特征点难配准的问题，提出了一种基于模态转换结合鲁棒特征的红外图像和可见光图像配准算法。首先，利用生成对抗网络从可见光图像中生成相应的伪红外图像；其次，通过加速鲁棒特征（SURF）算法提取红外图像的特征点位置信息结合改进的鲁棒特征描述子（PIIFD）实现特征描述；然后，基于Hilbert空间重构的核方法，建立了单高斯鲁棒点匹配模型，在存在异常值的情况下估计映射；最后，采用加权最小二乘法估计变换类型实现图像配准。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法可提高红外图像和可见光图像尺度差异大情况下的配准精度，有效配准率达到96%且鲁棒性强。

火炮**瞄准镜标定的性能指标好坏直接影响首发命中概率,为了提高火炮稳像标定精度,建立了一种拟合标定模型。构建融合频域滤波的阈值分割模型消除成像灰度级不均匀的影响,构建长直线拟合模型实现火炮稳像靶心的标定,构建标定定位轴模型实现稳像精准标定检测。所提方法可有效地消除成像灰度级不均匀现象,具备较好的分割去噪效果,横纵向标定长直线的拟合相关系数分别为0.995646和0.993913,横纵向坐标标定误差分别为小于等于0.15%和小于等于0.005%。实验结果表明,所提标定方法可精准地实现火炮瞄准镜的标定检测。

在错综复杂、瞬息万变的作战环境中,敌方干扰及传感器性能局限等因素易导致获取的战场信息不充分。为使无人机在信息不充分条件下具备威胁评估的能力,提出基于小数据集的贝叶斯网络(BN)威胁评估建模方法。从小数据集条件下BN结构学习和参数学习的两个问题入手,利用Bootstrap方法获取的约束矩阵作为评分函数上的约束项,提出一种基于小数据集的BN结构学习算法,并提出一种基于区间先验约束的BN参数学习算法。仿真结果表明,与传统BN学习算法相比,本文提出的小数据集条件下BN学习算法在UAV威胁评估建模中具有更高准确性和可用性。

为了解决消费级无人机(UAV)视频图像在传输过程中出现的高时延、低可靠性等问题,提出一种适用于消费级无人机的视频传输算法。发送图像时,对视频流进行分帧分片,采用分量变换,对Y,Cr,Cb三分量进行三级离散小波正变换、位平面分解、组织编码、并行传输处理。接收过程与发送过程相逆,将接收的完整图像存入二级缓存区以进行后续处理。小波变换保证了图像传输的可靠性,图像编码减轻了图像传输的负荷,图像并发及二级缓存接收进一步提高了图像的实时性。在传输距离为20m的WIFI环境下,对分辨率为640×480、1280×720图像分别进行测试。640×480图像下,接收帧率均值为47.7frame/s,时延均值为35.7ms,结构相似性(SSIM)均值为0.984,方均根误差(RMSE)均值为1.61;1280×720图像下,指标依次为28.8frame/s、45.9ms、0.978、2.68。实验结果表明,当消费级无人机在超低空拍摄时,所提算法能够满足高清视频流实时可靠传输的要求,也可应用在其他图像传输领域。

采用一种改进的分水岭变换算法研究导电液滴在微流控芯片表面介质上电润湿效应,获得了一个单像素宽度、连续的液滴边缘轮廓,得到了导电液滴在芯片表面的接触角随外加电势的变化规律,进而计算了导电液体的表面张力。相关结论为新型微流控光学变焦透镜阵列器件的设计和研制提供了依据。