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面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法被引量：5: 2015年; 对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。; 马旭程咏梅郝帅陈克喆王涛; 关键词：DELAUNAY三角剖分

航拍图像区域多特征紧耦合多级分类算法被引量：1: 2014年; 提出一种基于多特征紧耦合的航拍图像区域多级分类算法.首先将样本图像从RGB空间转换到HSV空间,分别提取颜色矩特征和Gabor纹理特征,并对Gabor纹理特征进行PCA降维;然后将两种特征相乘构成紧耦合矩阵,进一步生成紧耦合特征向量,并对生成的紧耦合特征向量再次进行PCA降维;接着搭建了由5个概率神经网络分类器构成的多级分类器.最后利用Google Earth软件截取不同时间、不同尺度的图像,作为训练样本和测试样本,进行多级分类器的训练和测试.实验结果表明,相比于单特征及多特征松耦合的分类方法,提出的方法分类精度较高.; 马旭程咏梅郝帅赵建涛王涛; 关键词：紧耦合航拍图像多级分类器概率神经网络

自适应模板匹配在自主空中加油跟踪中的应用被引量：1: 2014年; 自主空中加油技术越来越重要,在软管加油的对接阶段,运用模板匹配跟踪技术对目标进行跟踪。本文利用直方图均衡化、形态学算法和边缘轮廓提取得到初始模板;然后利用归一化相关匹配法对模板进行匹配,同时利用归一化相关值作为参考,判断是否对模板进行更新,从而得到自适应模板;为了缩小匹配时的搜索范围,加入了轨迹跟踪的算法,大大节省了运算时间。通过仿真实验显示,该算法切实可行。; 杜立一程咏梅公续平赵建涛; 关键词：自主空中加油自适应模板

基于Legendre神经网络的单目视觉相对位姿解算: 2015年; 将BP神经网络、RBF神经网络以及Legendre正交基神经网络应用于单目视觉相对位姿强非线性解算,并且在梯度下降法的基础上推导了Legendre正交基神经网络的最优权值,最后进行了相应的仿真及物理实验.实验结果表明,基于Legendre正交基神经网络的单目视觉相对位姿解算方法不仅精度高、鲁棒性强,而且实时性较好.; 郝帅程咏梅马旭赵建涛崔蓝月; 关键词：神经网络视觉

采用多重约束的无人机导航KLT视觉跟踪算法被引量：3: 2013年; 特征点跟踪是实现无人机视觉里程计导航的重要技术。针对无人机视频图像帧间运动较大造成帧间的特征点跟踪误差大的问题,提出一种基于时间可逆性约束和双向偏移量约束相结合的多重约束KLT特征点跟踪策略,并在金字塔表示下分层求解跟踪点的偏移量。基于时间可逆性约束,建立新的融合前向跟踪和后向跟踪的目标函数,解算前向跟踪偏移量和后向跟踪偏移量,并构造新的帧间偏移量-双向偏移量,在金字塔分层表示结构下实现偏移量的最优估计。实验结果表明,该方法能够有效地实现帧间特征点的精确跟踪,与同类跟踪算法相比有较好的效果。; 宋琳程咏梅刘楠刘夏雷; 关键词：特征点跟踪

面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法被引量：2: 2014年; 针对无人机视觉着舰相对导航合作目标检测易受环境干扰问题,提出了一种面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法。首先,搭建了由850nm的近红外合作目标以及带有850nm滤镜摄像头组成的成像系统;然后,设计了基于几何约束的方法剔除合作目标图像中的异形干扰点,再利用Hu矩排除其中的相似干扰点;最后,利用形状上下文匹配算法解决拍摄图像中合作目标可能存在尺度、角度畸变使得合作目标难以匹配问题。实验结果表明,所提出的方法可以在不同距离、不同光照、不同角度以及环境干扰下,实现合作目标鲁棒检测与匹配。; 郝帅程咏梅马旭宋琳赵建涛; 关键词：形状上下文 HU 不变矩

景象匹配导航中的航路点自动提取算法被引量：3: 2014年; 针对景象匹配导航中适配区提取算法选取适配区时存在匹配精度低、速度慢的问题,提出了一种航路点自动提取算法。利用图像灰度信息、边缘信息和图像间互相关信息,对航拍图像中不同尺度图像样本进行参数训练,进而得到各尺度下的分类参数,并通过支持向量机完成航路点区域的自动粗分类。针对航路点选取过于密集导致选取的航路点不唯一及计算量增加的问题,在欧式距离分类法基础上,提出了多分类无监督聚类算法,从而实现航路点的优化。仿真和航拍数据结果表明改进的算法可以自动提取航路点,并且提取的航路点具有信息量丰富、稳定性好、匹配精度高及速度快等优点。; 公续平程咏梅宋琳刘楠; 关键词：航路点支持向量机图像特征

无人机软管式加油近红外信标检测与匹配方法: 2015年; 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。; 赵建涛程咏梅刘虎成崔蓝月; 关键词：无人机

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