1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春30033
2 中国科学院大学，北京100039
3 中国科学院 天基动态快速光学成像技术重点实验室，吉林长春100
为了减少神经网络模型对手写数字数据集的训练计算耗时和最佳训练次数，同时保证手写数字图像的分类准确率，引入了压缩感知技术，提出了基于压缩感知和单隐层前馈网络（Compressive Sensing and Single Hidden Layer Feedforward Network，CS-SHLNet）的手写数字图像快速分类算法。首先，利用高斯随机矩阵对具有稀疏性的手写数字图像进行线性观测，将高维图像信号投影到低维空间得到观测值；其次，通过误差反向传播（Error BackPropagation，BP）算法不断调整单隐层前馈网络权值建立适应于观测值的神经网络模型，将观测值嵌入神经网络中对图像进行特征提取；最后，采用单隐层前馈网络模型对手写数字进行图像分类，以训练计算耗时、最佳训练次数和分类准确率等指标对模型进行定量评估。实验结果表明：相比较单隐层神经网络和深度学习对MNIST手写数字数据集的高维图像信号图像分类，先通过CS技术利用观测数M=235的高斯随机矩阵线性观测得到图像的观测值，再利用单隐层前馈网络对观测值进行图像分类，网络模型的训练计算耗时缩短为13.05 s，最佳训练次数缩短为3次，分类准确率保持97.5%。该算法中的压缩感知线性观测可以有效减少神经网络模型对手写数字数据集的训练计算耗时和最佳训练次数，而且可以保证分类准确率。
图像分类 手写数字 压缩感知 神经网络 image classification handwritten digits compressive sensing neural network
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所， 吉林长春30033
2 中国科学院大学， 北京100049
3 中国科学院 天基动态快速光学成像技术重点实验室， 吉林长春100
针对现有算法卫星姿态确定中模型参数估计不准确，系统存在外界干扰下稳定性差和跟踪精度不足的问题，提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法，对卫星三轴姿态进行估计。首先分析了陀螺和星敏组合定姿的工作原理，然后推导了以误差四元数为状态变量的卫星姿态运动学方程。滤波过程中，该算法引入自适应矩阵，对量测噪声协方差矩阵进行调整；依据滤波发散判别准则，对系统噪声协方差矩阵进行自适应修正，抑制滤波过程中可能的发散情形，获得了良好的自适应性能。实验结果表明，在参数估计不准确时，自适应无迹卡尔曼滤波相比鲁棒自适应UKF算法，三轴估计精度的均方根误差（RMSE）分别提升了30.0%，34.1%，22.4%。该算法基本满足卫星姿态确定的高精度、强鲁棒性等要求。
卫星姿态确定 自适应滤波 误差四元数 鲁棒性 satellite attitude determination adaptive filtering error quaternion robustness
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所， 吉林 长春 130039
2 小卫星技术国家地方联合工程研究中心， 吉林 长春 130033
3 长春理工大学理学院， 吉林 长春 130000
4 中国科学院大学, 北京 100049
为实现高分面阵相机对垂直轨道方向的长条带区域一定重叠率的凝视搜索成像，设计了凝视姿态与地速运动互补偿的垂轨凝视搜索模型。通过划分垂轨长条带区域与构建目标三维运动速度，设计成像实时姿态变化与地球自转互补偿的引导策略，计算垂轨自适应搜索成像参数与实时变化指向姿态，并对卫星姿控精度对成像的影响进行了分析。最后，利用姿控三轴气浮仿真系统与CMOS相机对曲面LED目标模拟系统进行等比缩放物理仿真实验。结果表明：垂轨凝视自适应搜索成像参数为0.95时，可实现垂轨方向边缘帧间重叠率为85%、中心帧间重叠率为100%的渐变垂轨长条带成像区域，比全凝视成像区域扩大近4倍，姿控精度和姿态稳定性优于0.05°与0.003(°) s-1时，像移失配量小于0.9 pixel，对应的调制传递函数值为0.1559。
成像系统 垂轨搜索 推凝视 重叠率 像移量 调制传递函数
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
针对传统遥感图像地面目标识别系统图像获取周期长, 信息实时性差等问题, 设计星载目标快速识别系统, 用于卫星在轨快速识别, 提出改进的基于快速视网膜关键点(FREAK)的特征匹配识别算法, 解决遥感图像数据量大、背景复杂的问题。介绍了星载目标快速识别系统的工作原理, 提出简化的FREAK特征提取模型, 将原有算法的七层模型减少为四层, 用于快速提取出遥感图像中目标特征; 利用二进制量化空间将高维特征数据量化为二维数据, 提高算法的准确度; 最后通过匹配, 快速识别出遥感目标。实验结果表明, 识别算法的准确度平均提高2.3%, 识别用时缩短约27.8%, 满足遥感卫星在轨目标快速识别的要求。
吉林一号卫星 目标识别 FREAK特征 二进制量化 Jilin No.1 Satellite target recognition FREAK feature binary quantization
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 小卫星技术国家地方联合工程研究中心，吉林 长春 130033
使用多次曝光法进行高动态范围视频获取时，需要将多幅低动态范围(LDR)图像进行快速融合，并满足视频融合系统的实时性要求。本文提出了一种改进的快速多分辨率塔形分解融合算法，在不降低原有算法融合质量的前提下极大减少计算量。算法分别从金字塔分解卷积核、高斯系数扩展插值方法、拉普拉斯系数融合规则、高斯系数融合规则等方面进行改进，简化了塔形分解、融合和重构过程。该方法应用在某运载火箭视频采集系统中，实验结果表明，该改进算法稳定性强，融合质量高，并极大地减少了计算量，运算速度提高了10倍以上，在TMS320DM642 DSP上一帧512×512图像的融合时间约为89 ms，满足25 fps高动态范围视频融合的实时性要求。
高动态范围视频 多曝光 图像融合 塔形分解 high dynamic range video HDR HDR multi-exposure image fusion pyramid decompose
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130031
2 中国科学院 研究生院,北京 100039
为了减小像移对空间相机成像质量的影响,提高相机分辨率,对空间相机像移补偿方法进行了研究。分析了偏流角产生的原因及调整原理,根据本相机自身特点,设计了高精密像移补偿机构。系统采用正弦机构作为传动形式,以80C31作为偏流角控制器,以步进电机为执行元件,以绝对式编码器作为偏流角测量元件,实现了偏流角位置的闭环控制。由于偏流角调整范围在-4°～ +4°之间,以-4°、-2°、0°、+2°、+4°作为假想偏流角期望值,用编码器测得了10组偏流角调整实际数据。实验结果表明:偏流角控制系统精度可达到2′,满足系统对控制系统精度＜3′的要求,可以实现高精度的像移补偿。
空间相机 调偏流机构 像移补偿 偏流角控制 space borne camera drift adjusting mechanism image motion compensation drift angle control
