在天基光学监视系统中，根据有限的导弹助推段观测信息估算目标的弹道参数是衡量系统性能的重要指标，对支持目标识别分类、判定威胁程度都有重要意义。本文针对单星观测条件下提高弹道参数估计精度的迫切需求，提出了天基条件下利用氧气 A吸收带被动测距提高估计精度的方法。利用 MODTRAN对不同大气模型、不同气象、不同信噪比条件下的天基被动测距能力进行了仿真分析，在此基础上深入分析被动测距技术对弹道参数估计精度的提升能力，并与传统经验方法进行对比。仿真表明本文方法能够有效提高单星观测下的弹道参数估计精度。
天基光学监视系统 助推段 弹道参数估计 被动测距 space-based optical surveillance system, boost-pha
1 东南大学自动化学院, 江苏 南京 210096
2 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室, 江苏 南京 210096
通过光栅投影法可以获取物体的三维点云数据,但是对于形貌复杂的被测物体,由于测量方式本身含有的一定缺陷,会导致所获取的点云数据出现孔洞区域,从而对后续处理造成影响。结合已有的从运动中恢复结构(SFM)算法,提出一种新的点云孔洞修补方法。首先,利用光栅投影法中得到的二维相位信息来提取三维点云孔洞区域的边界点;接着,将SFM获取的点云数据集与光栅投影法所采集的点云数据集进行配准,并提取出信息补充点;最后,在添加了补充点的点云数据集上,利用径向基函数计算曲面方程,修补孔洞。实验结果证明了该算法的稳健性,能较为有效地恢复复杂物体的表面信息。
图像处理 三维点云 孔洞修补 边界提取 径向基函数
1 东南大学自动化学院, 江苏 南京 210096
2 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室, 江苏 南京 210096
针对大数据环境下,三维模型的传输和存储需求,提出了一种基于八叉树的三维点云有损压缩算法。该算法改进了八叉树分割的停止条件,可以在适当的深度停止分割并确保体素大小合适。同时在分割的基础上通过建立K邻域,利用简单有效的统计方法去除原始点云的离群点。在数据结构上,对每个节点分配位掩码,通过操纵位掩码,在遍历时对数据查询和操作,并优化随后的点位置编码。该算法可以有效地移除离群点和表面杂点,并在区间编码上提高了点云压缩效率。实验结果表明,该算法较完整地保留了三维点云数据的关键信息,取得了良好的压缩率并缩短了压缩时间。
图像处理 点云压缩 八叉树 K邻域 区间编码 光学学报
2017, 37(12): 1210003
东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室, 江苏 南京 210096
针对在不同视角下所获得的三维点云数据，提出了一种基于特征提取的点云自动配准算法。算法根据点云在不同半径内的法向量变化度来提取特征点，综合利用点云局部点的三种几何特征搜索匹配点对。通过利用距离约束条件来获取准确匹配点对并计算初始配准参数。精确配准阶段采用改进的迭代最近点(ICP)算法完成二次拼接。实验结果表明，与传统ICP算法相比，该算法在运行时间与精确度上都有着明显的提升。
激光光学 点云配准 法向量变化度 最近点迭代
