华中光电技术研究所 — 武汉光电国家研究中心, 湖北 武汉 430223
针对全景系统中大视场相机带来的图像畸变以及安装基座产生运动或摇摆时带来的目标拼接图像出现起伏和晃动问题, 在分析畸变原理和全景图像动态稳定数学模型的基础上, 首先对摄像机采集的图像进行畸变校正, 然后根据安装基座的姿态数据对原始图像各像素点进行旋转变换、空间投影以及平滑处理后得到全景图像, 最后基于深度学习算法对全景图像中的目标进行检测与识别。在建立的数据集上进行训练与测试的结果显示, 该算法对船只目标的实时检测速度达 25 fps, 准确率达80%, 能够满足动态条件下对图像稳定和船只目标实时检测的要求。
动基座 全景成像系统 旋转变换 畸变校正 深度学习 目标检测与识别 moving base panoramic imaging system rotation transformation distortion correction deep learning target detection and recognition
为提高低信噪比条件下单帧红外图像中弱小目标的检测率, 基于高斯噪声高阶累积量为零的特点以及高斯过程的统计特性, 提出一种基于三阶累积量的目标检测算法。该算法首先采用双边滤波进行背景抑制, 然后利用局部邻域的灰度值构造三阶累积量作为检验统计量, 进行目标点的分割。由于目标的灰度分布具有旋转不变性, 在构造三阶累积量时进行两次旋转变换, 可以在增强目标能量的同时进一步消除背景杂波的影响, 降低单帧检测的虚警率。实验结果表明, 基于旋转变换的三阶累积量能够有效抑制边缘杂波, 并稳定检测到信噪比大于0.7的弱小目标。
信息处理技术 弱小目标检测 高斯过程 三阶累积量 旋转变换 information processing technology dim target detection Gaussian process third-order cumulant rotation transformation
为了在任意非平行斜面上重建数字全息像，提出了一种基于角谱旋转变换和插值的数字处理方法，用角谱衍射理论进行了分析，给出了正反旋转两种数字插值方法，基于旋转变换信息量不变的原则分析了倾斜面上的抽样间隔取值范围，其大小取决于斜面带宽和全息图空间带宽积大小。实现了在71°倾斜物面上的全息重建，消除了倾斜造成的局部离焦现象，同时验证了算法在斜面上抽样间隔取值范围。
全息 任意斜面 角谱插值 旋转变换
中北大学,电子测试技术国防科技重点实验室,山西,太原,030051
由于采用普通照相机拍摄的照片可能出现图像扭曲、交叠和倾斜,现有的图像镶嵌算法仍不能有效的进行处理,而且在这方面的研究也相对甚少.本文针对此问题,提出了一种适用于图像发生任意角度的旋转变换下仍可实现精确镶嵌的算法.即首先是采用Harris算子进行角点提取,使提取的精度达到亚像素级;然后根据这些角点信息建立图像间的角点对应关系,并由此得到投影变换矩阵;接下来采用图像变形技术,通过逆向映射重建发生空间变换的图像,由此得到的变形图像与源图像再进行无缝拼合.实验证明,该算法是有效的,具有较高的镶嵌精度.
角点提取 旋转变换 图像变形 逆向映射
设计了一种控制非线性系统混沌的变量旋转变换(VRT)方法。介绍了变量旋转变换方法的控制原理,并用此方法控制声光双稳(AOB)系统的混沌,以此验证其有效性。利用计算机仿真模拟了受控后声光双稳系统的动力学行为。模拟结果显示,旋转变换的关联系数cosθ,sinθ为系统的控制参数,通过恰当地选择旋转变换的关联系数,使受控后系统的李雅普诺夫(Lyapunov)指数λ由正值转变为负值,系统由混沌态转变为周期态,周期态不但有稳定的原系统存在的倍周期2np轨道,而且还有3mp,2n×3mp (n,m为整数)这样原系统以外的周期轨道。
非线性光学 非线性动力学 混沌控制 旋转变换 声光双稳系统 周期轨道
第二炮兵工程学院303教研室,陕西,西安,710025
依据图像几何校正的一般思路,提出了一种有效的控制点(CP)自动确定方法.首先定义了基准控制点(RCP)及畸变控制点(DCP)的概念,设计了一种基于图像方差的检测模板,提出了相应的检测准则及搜索方案;然后在畸变图像中利用归一化积相关图像匹配算法实现了基准控制点相对应的畸变控制点的精确定位,并给出了方法的算法流程;最后,以几何旋转畸变图像为例进行仿真实验,准确辨识出了畸变模型的参数,验证了方法的可行性及有效性.
几何校正 控制点 归一化积相关 自动确定 旋转变换 Geometric rectification Control point Normalized product correlation Auto-decision Rotation transformation
