针对基于MEMS的姿态测量系统因为存在误差而导致姿态解算漂移的问题, 提出一种基于变步长动量梯度下降的姿态解算算法。该算法从传感器数据去噪和姿态解算两部分提高姿态解算精度。在传感器数据去噪方面, 为了工程实用, 降低微处理器计算量, 提出一种改进递推限幅均值滤波算法; 在姿态解算方面, 在梯度下降法的基础上设计自适应步长, 使用动量梯度优化每次迭代方向, 使得每次迭代后误差最小, 同时使用动态限幅滤波抑制角度振荡。静态和动态实验结果均表明了所提算法的有效性和优越性。

雨雾天气严重影响了户外拍摄图像质量,针对图像去雾存在的边缘伪影问题,提出了一种基于流形粒子滤波的去雾新方法,通过优化大气透射率,获得精确的透射率,解决了景深边缘伪影问题;针对去雨雾存在雨痕和不清晰问题,提出了一种优化注意生成对抗网络的去雨雾方法,通过将高斯模型与生成对抗网络相结合,去除背景干扰,提高了背景层与雨线分离的准确性,同时在生成对抗网络中加入流形粒子滤波去雾模块,恢复出清晰无雨雾图。采用自然场景雨雾天图像进行测试,并进行定性定量分析比较。实验结果表明,与现存去雨算法相比,所提算法能较好地去除图像中的雨线,且细节特征更加丰富,同时去雾模块的加入显著提高了图像清晰度,客观指标也得到了提升。