对航空光电稳定平台模型进行分析并利用电流环简化了平台模型。阐述了影响平台稳定性的扰动及抑制扰动的方法, 提出一种基于预报修正的自抗扰控制系统。首先, 提出了一种预报修正方法, 采用"先预报, 后修正"的方法来减小扰动观测值的滞后和超调; 然后, 设计了基于二阶扩张状态观测器的自抗扰控制系统, 对扰动进行线性化动态补偿; 最后, 在振动平台上对系统进行了速度稳定实验、目标跟踪实验和鲁棒性分析。结果表明, 与经典的平方滞后超前控制方法相比, 本文设计的控制方法对扰动的隔离度至少提高了5.88 dB。另外, 设计的系统具有很强的鲁棒性, 在系统参数改变±15%的范围内, 仍得到很好的控制效果。由于所设计的控制系统具有很强的实用性和鲁棒性, 在工程实际应用中提高了航空光电稳定平台的抗扰动性能。

基于Bayer模板的单CCD 相机通过彩色滤波阵列采集图像数据,图像中的每个像素只有红、绿、蓝3种颜色分量中的一种, 为提高图像分辨率, 获取高质量的彩色图像, 需要通过色彩还原方法恢复另外两种颜色分量。线性插值方法算法简单、运算速度快, 在数字图像色彩还原中经常采用。文章结合Bayer模板结构特点, 介绍目前常用的3种色彩还原插值算法, 包括基于像素复制法、双线性插值法和高质量插值法, 分析和讨论了这些算法的思路和性能特点。通过样本图像色彩还原对比实验, 对各种算法进行了图像质量和处理速度性能比较, 结果表明,高质量插值法还原图像细节丰富, 具有最佳的色彩还原性能。文中最后对色彩还原技术的未来发展趋势进行了展望。

针对有雾天气下无人机航拍视觉系统的能见度低, 航拍图像对比度和色彩保真度差等问题, 基于暗原色先验规律以及雾图的物理模型提出了一种雾天降质图像去雾处理技术。从图像复原和增强两个角度出发, 分别建立了户外图像全局去雾和对比度自适应调整的最优化模型, 从而能够直接复原得到高质量的去除雾干扰的图像并且估算出雾的浓度。对一系列户外带雾图像的分组实验表明, 该方法可以快速有效地提高带雾图像的对比度和色彩清晰度, 获得满意的视觉效果。另外, 该方法克服了 Kaiming He方法处理时间过长的缺陷, 平均处理时间仅为原方法的10%左右, 显著缩短了运算时间, 为在工程项目中实现图像的实时去雾处理提供了理论依据。

二轴运动平台由于震动、非一致性摩擦等因素造成视频序列出现抖动, 同时外部噪声, 光照变化等对图像特征提取、匹配等存在严重影响导致运动向量估计错误, 本文提出一种在多尺度空间基于集中度判定的二维稳像算法。 通过在多尺度空间下提取视频序列的不变特征, 采用深度优先最邻近搜索算法, 寻找匹配点对, 然后计算匹配点对的集中度, 通过最优集中化原则, 建立不同层次的计算模型估算二维运动空间的补偿参数, 实现抖动视频的亚像素精度补偿。实验采用320×240 pixels 灰度图像序列测试, 本文算法稳像精度高, 运动估计时间仅为随机抽样一致性算法的13%, 有效提升了整个稳像算法的性能。