提出一种基于蜂巢模型标记的飞机蒙皮小型损伤定位方法。利用CCD相机对损伤位置进行拍摄,对图像进行亚像素级处理,得到相应的坐标。根据调和共轭原理和交比不变性可求得实际位置,实现准确定位。以实际位置为主基点进行基点传递,利用蜂巢模型的无限性与无缝隙外扩性,实现蒙皮表面其他基点与主基点的特征对比与匹配,进而完成对飞机蒙皮破损的精确检测。对比实验的结果表明:本文方法具有精度高、耗时少等特点,能有效地实现飞机蒙皮的破损检测定位。

针对红外图像去噪效果差的问题, 对压缩感知理论中的信号重构问题进行分析, 并提出了一种基于广义 Jaccard系数的多候选集广义正交匹配追踪红外图像去噪算法。本文采用广义 Jaccard系数的相似性匹配准则, 计算感知矩阵和残差的最佳匹配原子, 并将选择的原子作为多个候选集, 迭代时分别将多个原子添加到相应的候选集中, 从多个候选集中选择残差最小的一个作为最终支撑集来重建图像, 对红外图像具有较好的去噪效果。仿真结果表明, 此方法比传统算法收敛速度更快, 峰值信噪比更高, 并且还具有更好的主观去噪效果。

针对单独的线性滤波和非线性滤波方法难以解决混合噪声滤除的问题, 基于现有的标准自适应中值算法和梯度倒数加权平滑算法, 提出一种自适应中值梯度倒数加权的图像滤波算法。该算法自适应调节窗口大小检测出椒盐噪声并进行中值滤波处理, 同时通过设定的阈值对高斯噪声进行梯度倒数加权平滑, 以达到滤除混合噪声的目的。实验表明, 该算法与标准自适应中值滤波算法和梯度倒数加权平滑算法相比, 能够很好地滤除高斯噪声、椒盐噪声, 以及两者的混合噪声, 并且对高强度的图像噪声具有明显的滤波优势。

根据项目研究目标，将研究内容细分为3个方面：1) 在红外多光谱检测原理的基础上，建立飞机表面残冰的反射模型，对不同飞机蒙皮材料及涂装下形成的残冰反射特性进行研究；2) 针对残冰的反射特性，对其红外多光谱图像进行分析，研究飞机表面残冰的识别与检测技术；3) 为提高检测精度与检测灵敏度，研究不同飞机涂装的反射特性以及不同检测环境条件下的红外辐射影响。

针对影像测量领域中自动对焦方法存在的对焦准确性不高、对焦过程复杂等问题, 提出了一种采用加权最小二乘准则的自动对焦方法。首先, 根据不同种类图像清晰度评价函数的评价特性, 选定对焦过程中所用的图像清晰度评价函数。其次, 在图像清晰度评价函数的基础上进行两阶段对焦, 即粗对焦阶段与精对焦阶段。然后, 分析了加权最小二乘准则中加权系数的确定原则并给出了其具体确定方法。最后, 对精对焦阶段所得清晰度评价值进行归一化处理, 采用加权最小二乘准则进行高斯曲线拟合求取极值, 极值位置即最终正焦平面。实验结果表明: 在步距为0.1mm的条件下, 该方法与现有的洛伦兹(Lorent)、Gauss拟合方法相比, 对焦误差由0.05mm降低到0.02mm, 有效地提高了现有曲线拟合法的对焦准确性。

一字线及编码(相移)光栅结构光扫描测量系统在复杂曲面数模过程中得到广泛应用, 但不能同时保证较低的测量不确定度指标和复杂曲面数模结果的各向光顺性。文章采用双目视觉和十字光配置扫描测量方案, 在有效降低测量不确定度指标的同时, 利用正交配置的十字光平面, 改善了复杂曲面数模结果的各向光顺性。针对十字光双目外极线约束匹配可能存在的多义性问题, 提出了附加光平面约束, 有效剔除了误匹配点。实验结果表明: 该十字光匹配方法可行、具有较好的精度, 为后续准确高效地进行空间三角测量奠定了基础。

影响大空间视觉三维坐标测量不确定度的主要因素有相机内参数、外部方位参数和特征成像质量。传统相机内参数校准方法需要参数模型化及全局最优化求解方法，会造成各内参数相关性过高，局部校准误差较大，对基于测角的测量方式不确定度影响较大、结合相机成像原理及垂线法，提出了一种基于物理参数校准的方法，对主点位置偏移、全视场范围非均匀镜头畸变等参数进行了精细校准。最后，以交比不变误差作为相机校准精度的评价方法，与传统校准方法的对比实验表明，该校准方法能够有效地提高测量不确定度指标，是一种简单、实用的校准方法。

与传统测量方法相比, 数字散斑相关法由于其目标特征单元网格划分的灵活性, 能够更好地满足不同场合小角位移的测量需求。针对该方法亚像素小角位移测量的曲面拟合参数选择问题, 研究了亚像素测量图像小角旋转前后的九点二次曲面拟合法, 并根据计算机生成模拟散斑进行模拟实验分析, 得到最佳误差效率优化条件下的曲面拟合法求解亚像素小角位移的最佳散斑尺寸3.5 pixel、计算窗口尺寸41×41 pixel和拟合窗口尺寸3×3 pixel。实验验证了上述测量参数的有效性, 为进一步的曲面拟合法数字散斑成像角位移测量提供参考。

为了解决当前定位方法无法兼顾高精度、高集成度、多任务性、实时性测量的问题,提出了一种基于激光测距原理的室内空间定位系统。该方法通过单台测量基站向被测空间内发射旋转扫描红外激光信号以及超声脉冲信号，采用旋转扫描红外激光形成多平面约束，采用高精度超声测距形成距离约束。然后，将多平面约束与距离约束相耦合，得到测量靶标的非线性约束方程组。最后，利用非线性最优化算法解算得到测量靶标的精确空间坐标。该方法仅采用单台测量基站即可完成全周向、多任务实时性的空间测量与定位。采用激光跟踪仪系统作为比对基准验证了本方法的测量精度及可靠性。结果显示，在5 m的被测空间内，其定位测量误差在0.3 mm以内，可满足大多数工业测量应用场合需求。与传统的室内定位方法相比，本方法极大地提高了测量系统的集成度以及测量效率，为全站式空间定位方法提供了新的思路。

传统脉冲干涉测距只能测量离散的长度值，提出了一种利用飞秒光频梳进行任意长绝对测距的方法，建立了多脉冲干涉的时间相干模型，分析了被测距离与多脉冲干涉条纹峰值点位置变化的关系，研究了大气条件的改变对测距结果的影响。模拟结果表明：多脉冲干涉条纹峰值点位置的偏移具有周期性，在一个周期内呈单调性改变；温度和湿度的改变与多脉冲干涉条纹的峰值间距的改变呈正比，而气压和二氧化碳含量的改变与多脉冲干涉条纹的峰值间距的改变呈反比。该分析结果对于在空气中进行长距离绝对测距具有重要意义，可利用建立的模型进行误差补偿，以提高测距精度。