1 西北工业大学自动化学院, 陕西 西安 710100
2 西北工业大学第365研究所, 陕西 西安 710065
3 西安爱生技术集团公司, 陕西 西安 710065
基于透视模型原理,提出了固定翼无人机视觉着降引导的合作信标设计方法。通过信标成像对引导精度的敏感性进行分析,得到了信标特征点间最小距离的设计方法。在无人机由远及近接近信标的过程中,进行视场边界的迭代计算,给出了特征点布置范围的设计方法。搭建了OpenGL视景仿真系统,在国际民航组织规定的二级引导精度及多种无人机飞行位姿条件下,进行了图像敏感性及信标捕获情况分析。测量结果表明,所提方法可保证合作信标设计满足图像敏感性要求,且该信标始终可以被完整捕获。
机器视觉 成像分析 信标设计 视觉导航
为了解决无人机软管式加油信标点检测与匹配难的问题,设计了一种近红外信标检测系统,并提出一种鲁棒信标点匹配算法.该系统设计将8个850 nm波段近红外LED灯均匀布置在加油锥套外环,将850 nm带通滤镜和罗技C310摄像头结合,构成近红外信标检测系统;针对干扰点带来的误匹配问题,设计一种基于几何特征约束的信标点匹配算法,该算法可完成远干扰点排除、特征点排序、近干扰点排除和特征点标记.通过各种复杂环境的实验进行算法性能验证,结果表明:信标检测系统检测精度高、可靠性好;信标点匹配算法可以在复杂环境下鲁棒地实现信标点准确匹配.相对位置解算实验结果表明其解算精度较高.
无人机 软管式加油 近红外信标 检测 信标点匹配 几何特征 相对位置解算 UAV probe and drogue refueling near-infrared beacon detection beacon point matching geometric feature relative position calculation
1 西北工业大学自动化学院, 陕西 西安 710072
2 北京航天自动控制研究所, 北京 100854
3 宇航智能控制技术国家级重点实验室, 北京 100854
针对传统红外目标检测算法易受目标和背景先验样本质量、目标姿态和视角及噪声等的影响, 提出了一种新的基于稀疏编码的数据驱动二次相关滤波器目标检测算法, 其中给出了目标自相关矩阵基字典的概念, 该数据驱动滤波器模型能包容多种姿态和视角的目标, 并能抑制噪声和样本质量的影响, 同时可以舍弃对无规律背景样本的依赖, 通过对行人和车辆的实验验证了该算法的有效性．所提算法的设计思想对诸多滤波器算法的改进具有很好的借鉴意义．
目标检测 稀疏编码 二次相关滤波器 数据驱动 object detection sparse coding quadratic correlation filter data-driven
传统基于暗通道图像去雾中仅考虑初始透射图对于透射图优化的影响，而未充分考虑深度信息对于透射图优化贡献不同的特点，造成去雾结果在深度不连续处出现“晕”且离视点较远区域的去雾效果有明显下降.针对上述问题，本文提出一种基于边缘特征的加权暗通道先验去雾算法.该方法根据边缘特征的位置估计深度信息的连续性，将边缘点及非边缘点赋予不同权值，对加权透射图优化求解.仿真实验表明，新的去雾算法在恢复图像细节的基础上能够有效抑制“晕”的产生，证实了本文方法的可行性和有效性.
图像去雾 暗通道先验 边缘检测 深度估计 Haze removal Dark channel prior Edge detection Depth estimation
西北工业大学自动化学院, 陕西 西安 710072
针对高光谱分类中对光谱信息和空间信息利用不足的问题，提出了一种基于稀疏表示模型和自回归模型相结合的分类算法。该算法利用稀疏表示模型和自回归模型，设计联合字典：在光谱维上，利用稀疏表示模型将高光谱的每个光谱向量表示为字典中训练样本的稀疏线性组合；在空间维上，利用自回归模型对每个光谱向量的8邻域进行约束。针对不同样本分别构造一个字典，在减少计算量的同时减小重构误差，最后在最小重构误差和邻域相关性的约束下求解稀疏表示问题，以最小重构误差为准则实现高光谱数据的分类。仿真结果表明，该方法能够有效地提高高光谱数据的分类精度。
遥感 高光谱 稀疏表示 自回归模型 邻域相关性 最小重构误差
一般的边缘加权Hausdorff算法，由于单尺度边缘检测算子本身对噪音敏感，会造成真实和虚假边缘显著性差异小，从而加权后对噪音鲁棒性改善有限.为此,提出了一种基于多尺度边缘测度融合加权的Hausdorff景象匹配算法.对图像提取多尺度边缘测度后，引入证据推理理论，提出一种双向指数基本置信指派构造方法，并构造出多尺度边缘测度的基本置信指派函数，然后采用冲突再分配DSmT组合规则进行融合.为了进一步区别真实边缘与高频噪音，对加权Hausdorff公式进行了一些改进，给出了更为有效利用融和后边缘测度的加权Hausdorff公式.对可见光和SAR景象的匹配实验证明:本文算法所提取边缘在抑制噪音的同时保留了大量景象细节信息,并通过横向对比验证本文算法提高了噪音鲁棒性.
加权Hausdorff距离 证据推理 多尺度边缘 景象匹配 Weighted Hausdorff distance Evidence theory Multi-scale edge Scene match
详细分析了土壤背景偏振光谱二向反射分布函数与探测角及探测方位角之间关系.提出了基于最小二乘支持向量机回归的偏振光谱二向反射分布函数建模，将有限实验观测条件下测量得到的少数偏振光谱二向反射分布函数扩展到2π空间范围内任意入射及观测条件.通过模型结果和实验结果分析比较，表明该模型能很好地满足准确度要求.
偏振光谱二向反射分布函数 探测几何条件 LS-SVM回归 Spectropolarimetric bidirectional reflectance dist Detection geometry LS-SVM Regression
1 西北工业大学 自动化学院, 西安 710072
2 西安建筑科技大学 信息与控制工程学院，西安 710055
常用的图像型火焰探测算法是提取火焰在图像上表现出的单个特征信息或其有效组合作为识别的依据，需要大量的训练样本进行学习与参量优化，且识别率对特征选择的要求也很高.本文从火焰的整体特征考虑,提出了基于颜色模型和稀疏表示模型相结合的图像型火灾探测方法.首先在HIS空间建立颜色模型对火灾图像进行预处理提取出疑似区域，建立稀疏表示模型，并利用主成分分析方法构造火焰和疑似火焰物体的特征字典，最后利用l1-minimization计算测试样本与训练样本的最小逼近残差实现火焰和干扰物体的分类识别.实验结果表明，该方法提高了火灾图像的分类准确度和识别速度，同时具有较高的准确率.
火灾探测 稀疏表示 颜色建模 Fire detection Sparse representation Color modeling
西北工业大学 自动化学院, 陕西 西安 710129
Rayleigh商二次相关滤波器(RQQCF)是一种重要的目标检测方法, 但其直接对原始图像数据进行操作, 目标检测效果不总是很理想. 核方法可以描述图像的高阶统计特性, 有效抑制噪声及杂波, 提高目标检测效果.将Rayleigh商二次相关滤波器映射到高维核特征空间, 完整推导核Rayleigh商二次相关滤波器(KRQQCF), 提出用核特征提取方法解决其实现问题, 并将算法用到红外目标检测中. 实验中以核主成分分析(KPCA)特征提取方法为例, 用真实场景下采集的红外数据对KRQQCF的性能进行检验, 结果表明KRQQCF的性能明显高于RQQCF, 该方法能实现对红外目标的准确检测, 是一种有效的红外目标检测方法.
核Rayleigh商二次相关滤波器 Rayleigh商二次相关滤波器 红外目标检测 核主成分分析 kernel Rayleigh quotient quadratic correlation fil Rayleigh quotient quadratic correlation filter infrared small targets detection kernel principal component analysis(KPCA)
针对基于传统互信息图像配准容易产生局部极大值,同时结合梯度信息的互信息改进方法不能很好地应用于梯度幅值差异较大的多模图像配准，提出了一种新的结合梯度方向的互信息测度函数.在参量优化过程中，将具有全局优化的遗传算法和Powell局部优化算法动态结合，前者的配准结果为后者的算法优化提供有效的初始点以抑制局部极值，同时借鉴小波变换中多分辨率的思想，在低分辨率图像中粗略配准后，上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果，增加算法鲁棒性并减少优化时间.多幅红外与可见光图像配准实验结果证明，提出的算法具有配准精度高和鲁棒性强等特点.
互信息 梯度方向 GA算法 Powell算法 混合优化算法 Mutual information Gradient orientation Genetic algorithm Powell algorithm Hybrid optimization algorithm
