基于仿射不变特征的图像匹配

图像匹配是计算机视觉中的一个重要研究领域，无论在民用还是军用上都有着重要的应用价值。本文以研究室国防重点预研究项目自动目标识别为背景，采用图像匹配方法，实现飞行器定位导航。具体工作流程是：事先利用侦察手段获取飞行器途经下方的地物景象(基准图)并存于飞行器载计算机中，然后当携带相应传感器的飞行器飞过预定的位置范围时，拍摄当地的地物景象(实时图)，将实时图和基准图在飞行器载计算机中进行匹配比较，可确定当前飞行器的准确位置，完成定位导航功能。 由于对同一场景使用相同或不同的传感器(成像设备)，以及在不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)成像的复杂性和多样性等困难的存在，传统的相关匹配方法对上述困难的克服在方法原理上存在先天不足，所以无法胜任。故本文采用的方法是基于局部不变量特征的图像匹配。局部不变量特征因为能更灵活地描述图像，有效地处理图像复杂和遮挡问题，所以基于局部不变量特征的图像匹配方法对于视点的大变化，图像背景变化，以及目标场景识别等都有较好的效果。 基于局部不变量特征的图像匹配方法的步骤通常分为三部分：(1)用图像区域检测算子提取图像相关区域，(2)构造合适的特征描述区域，(3)选择特征相似度度量准则实现图像区域特征的匹配。本文详细研究了最大稳定极值区域 (MSER)方法，在此基础上进行了改进，具体工作如下：(1)利用高斯核函数对图像平滑采样，建立图像的高斯尺度空间，(2)在图像的高斯尺度空间中，利用MSER检测算子检测出图像在不同尺度下的所有仿射相关区域，(3)由于区域不规则，再用仿射不变的椭圆拟合并归一化，这时所有的区域仅存在旋转的不同，(4)用SIFT特征描述图像区域，得到所有区域的128维特征向量集。(5)采用欧式距离度量特征间的相似度，以最近邻和次近邻的比值作为特征匹配准则进行匹配。 本论文的主要研究工作在于把图像的高斯尺度空间引入到MSER算法中，进而大大改善了MSER算法对于图像的尺度变换、仿射变换以及图像模糊的性能。由于建立了高斯尺度空间，增加了MSER检测算子检测的范围，所以使得改进算法的性能得到了改善。论文第四章给出四组实验，分别为尺度变换，仿射变换，图像模糊和大视点变换。最后通过对匹配结果正确数量和错误数量的统计，论证了改进方法的性能要好于MSER算法。通过对算法复杂度的分析，得出虽然在改进算法引入了图像的高斯尺度空间，但是算法复杂度却并未增加，与MSER算法相同，为O(nloglogn)。

目标局部或全部遮挡条件下跟踪方法研究

运动目标跟踪技术是计算机视觉领域的核心课题之一，具有十分重要的意义和广泛的实用价值。它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机应用等相关领域的先进技术和研究成果。运动目标跟踪的实质是一种从图像信号中实时自动识别目标，提取目标的位置信息，自动跟踪目标的技术。它的难点在于图像信号采集过程中的信息损失和复杂的应用环境。特别是跟踪过程中的遮挡问题越来越成为限制跟踪算法实用性的关键因素。如何解决运动目标跟踪过程中的遮挡问题是本文的研究重点。 针对运动目标的遮挡问题，本文提出了一种将基于灰度特征的多子区域相关跟踪算法与二维目标运动估计理论相结合的跟踪策略。在目标未被遮挡或仅被部分遮挡时，采用多子区域相关跟踪算法，利用目标剩余的特征对目标进行定位。当遮挡比较严重，目标剩余特征不足以准确定位目标位置或目标已被完全遮挡时，多子区域相关跟踪算法已经不能识别目标，这时根据目标运动的历史信息，运用二维目标运动估计理论预测出目标的位置。经过大量仿真试验，结果表明：该算法已经达到了良好的抗遮挡效果，在遮挡和半遮挡情况下，跟踪结果达到了较高的精度。 为了验证算法在实际工程中的效果，笔者模拟某红外观瞄指示装置，为算法搭建了一个基于虚拟现实技术的硬件验证平台，并在该平台上验证了部分算法。

纸币号码自动识别方法研究

纸币广泛地应用于人们的日常活动中，为了防伪纸币都统一印制了号码，每个印刷号码对应唯一的纸币印品。对印刷号码的检查普遍都是人工完成的，在长时间的检查工作中，很容易出现检测差错，而且效率低下。因此，对印刷号码自动检测识别系统进行研究是很必要的。印刷号码自动检测技术能降低生产成本，增强竞争力，具有很大的社会经济效益和应用前景。 本文针对人民币纸币印刷过程中对识别速度的特殊需求，开展快速纸币号码自动识别方法研究，且仅涉及号码中数字的识别。由于印刷过程中识别的对象为新币，且有良好的光照条件，因此，省略了图像预处理，仅通过字符定位分割和号码识别两个步骤实现纸币号码的自动识别。为提高处理速度，在号码分割定位中利用改进的投影法，避开图像倾斜校正环节，节省了分割时间；在号码识别阶段，提出了一种号码快速识别方法，综合利用数字的开口特征、数字的宽高比、穿线特征等多种特征直接识别定位好的数字。 为验证识别算法，采用以TMS320 C64系列DSP为处理器的VC4018型智能相机作为图像传感器和图像处理器，利用CCS环形光源作为照明设备，集成纸币传送装置和光电开关自动触发，建立了基于智能相机的纸币号码自动识别演示验证实验系统。 在良好光照条件下，对672张100元新人民币采集了10080幅图像，经测试，定位识别一张倾角在±10°范围内的纸币号码的时间在4ms以内，识别率为100%。实验结果表明，该算法简便，识别速度快，识别率高，且允许图像有较大的倾斜，可以满足实际工程在处理速度和识别率方面的需要。

运动目标检测方法及其实时实现技术研究

运动目标检测是计算机视觉研究领域的一项重要课题，具有广阔的应用前景和较高的学术价值。实现可靠、快速的运动目标检测并将其相应算法固化为硬件结构具有非常重要的意义。 本文首先深入研究了基于动态场景的运动目标检测算法，详细讨论了相邻帧差法及其改进方法：三帧差分法，并提出了一种融合相位一致性边缘检测的帧间差分方法；接着在研究了背景差分法的基础上讨论了背景获取和更新机制；然后探讨了块匹配法的基本原理及其匹配准则和快速搜索策略。 其次在研究了基于时空梯度光流计算方法的基础上，结合基于全局和局部约束的混合模型，将PM非线性扩散模型引入到了光流计算过程，同时为了加速计算和克服亮度不变模型对大运动矢量的不适应性，采取了多尺度的计算策略。实验结果表明，该方法对噪声具有较强的鲁棒性并且能够较好的保持目标的运动边缘。 最后开发了一种基于Altera公司Cyclone II系列FPGA芯片的运动目标检测系统，详细介绍了系统的硬件电路设计和相关模块的FPGA实现过程。采用FPGA的实现方案，使得系统的设计灵活、集成度高。

实时电子稳像算法研究

实时数字电子稳像是融合了图像处理、模式识别、电子、计算机、数字信号处理等多门学科为一体的新一代图像序列稳定技术，它具有稳像精度高、体积小、功耗低、成本低的特点。电子稳像技术实质上就是通过数字图像处理技术对序列图像进行运动估计进而进行运动补偿来去除图像帧间的诸如抖动、旋转等非正常偏移的一种技术。其中的关键技术是全局运动矢量估计，这也是本文的研究重点。 本文主要针对运动矢量估计算法进行研究，其中以块匹配算法和灰度投影算法作为重点研究对象。一方面对几种常用的块匹配算法进行仿真，对其应用于电子稳像的效果进行比较；另一方面对现在较常用的灰度投影算法进行仿真验证，把分区域进行灰度投影的思想应用于电子稳像，以消除内部运动物体的局部运动矢量对全局运动估计的影响。本文还设计了一种带校正的参考帧变换策略，兼顾了稳像的速度和精度。用本文的方法对实际场景的抖动视频序列进行稳像，达到了较好的稳像效果。

复杂背景条件下运动小目标的检测方法研究

红外成像制导技术因其全天候作战能力强、制导精度高、抗干扰能力强等优点，被广泛地应用于各种制导武器系统，也是当今精确制导技术发展的必然趋势。远距离情况下，目标在红外图像中通常表现为弱小目标，其所占面积很小，能量很弱，边缘模糊，且不具备纹理信息，因而如何在红外图像中对弱小目标进行精确的检测是红外成像制导中一项关键的技术。 本文从图像处理的角度对红外图像中弱小目标的检测进行了研究。首先，分析了噪声、背景和目标的图像特征；其次，就单帧图像的处理提出了局部背景预测的思想，分析了基本权重、渐变权重和最佳权重的选取对于预测结果的影响。对基本TDLMS算法在小目标检测过程中存在的缺陷问题，进行了一定的改进；再次，在基于序列图像进行小目标的检测过程中，讨论了管道滤波算法、基于运动特征和帧间相关性检测三种算法，通过仿真实验，验证了各种算法的检测效果。最后，对全文进行了总结。

基于VR的视景生成与基于小波变换的图像匹配算法研究

图像匹配是指把一个图像区域从另一个可能在不同时间，不同视点位置或者由不同传感器所获得的图像区域中确定出来或找到它们之间对应关系的一种重要的图像分析与处理技术。 实验结果验证是图像匹配中的一个重要环节。传统的图像匹配实验验证一般是在真实环境中进行。这种验证方式基本都面临实验周期长、成本高、安全性低、不易重复实验、可控性差、受气候条件、实验场地限制等诸多缺陷。在传统实物验证前，我们迫切需要寻找一种新的实验平台。虚拟现实技术的发展为我们构建新的实验平台提供了很好的技术支持代替传统方法。虚拟现实是一种由计算机和电子技术创造的看似真实的虚拟环境。通过多种传感设备，用户可根据自身的感觉，使用人的自然技能对虚拟世界中的物体进行考察和操作，参与其中的事件;同时提供视、听、触等直观而又自然的实时感知，并使参与者“沉浸”于虚拟环境中。作为虚拟现实行业的引导者，由Multigen-Paradigm公司开发的Creator三维建模软件和Vega实时可视化三维视景仿真软件已经广泛应用各种行业。本文采用这两种软件作为我们实验平台的开发工具。结果表明利用虚拟现实技术构建的仿真实验平台能够提供图像和数据，保证图像匹配实验的进行。 基于特征的图像匹配方法是提取图像中的一些特征点，然后借助这些特征点进行匹配。它能够较好的克服基于区域图像匹配算法易受实时性、光照、几何畸变等影响的缺点。边缘特征作为图像的一种基本特征已经广泛应用于图像匹配算法之中。传统的边缘检测方法(如Sobel、Prewitt和Canny算法)对噪声很敏感。 小波变换具有检测局部突变的能力，并且对图像噪声鲁棒，因此是检测图像边缘的有效工具。本文利用小波变换作为图像边缘检测工具，首先对图像分别做两方向的小波变换，进而得到二维小波变换的幅值和梯度，然后利用非极大值抑制方法检测二维小波变换的模极值点作为图像的边缘点。最后利用边缘直方图描述符实现模板边缘与实时图像边缘之间的匹配。 本文完成的主要工作如下： 1、 利用虚拟现实技术进行视景生成，构建图像匹配实验平台。输出实时图像以及加干扰的摄像机拍摄时所对应的水平角、俯仰角、自旋角、高度等指令参数。 2、 根据实时图像及对应参数，利用几何变换将前视图像转换为下视图像。 3、 在图像匹配中，我们在分析传统的边缘检测算子如Sobel、Prewitt、Canny等对噪声敏感的基础上，提出一种基于小波变换的图像边缘检测算法。 本文的实验环境为Vega、VC6.0++、Matlab7.0 实验结果表明本文所提出算法的有效性。

导弹测试系统的视景仿真及方法研究

随着现代武器装备的不断更新，武器系统的可测试性成为保证系统实际性能指标的重要手段。本文简述了新一代某精确制导导弹测试系统的视景仿真的设计与实现。在测试系统中，引入了新一代的分布式交互仿真技术－高级体系结构（HLA）、虚拟现实技术和视景生成技术，逼真的显示虚拟战场、作战过程。视景模拟可分为视景建模、视景渲染和视景生成三部分，借助于专门的图形处理技术和灵活有效的视景驱动，既增加了视景的逼真度，又确保了系统运行的实时性；共享的虚拟试验场包括山地、沙漠、大海等多个背景及坦克、飞机、军舰等多种动、静态武器装备模型；光照、雾、火光、碎片等各种特殊效果的实现，丰富了试验场的连续性和真实感；为测试系统作了部分的技术方法研究，包括海浪建模、特殊效果模型、地形匹配、碰撞检测；提供多个目标运动模型，可为任意或预定运动；根据导弹飞行姿态及速度来模拟环境场景及目标物，并根据控制操作的要求对场景和目标物进行缩放、漫游、旋转和三维形态变换；为进一步的数据采集和分析，能够记录并回放多个历史记录；制定了数据调度策略，在不牺牲真实性的情况下，保证了系统运行的实时性，解决了系统的一大难点。基于分布式虚拟现实技术的视景仿真能够为导弹系统的可测试性提供了更高的可信度，必将使导弹性能迈上一个新台阶，同时能为多种武器提供测试和训练。

双模式相关技术研究与实现

文中研究的相关跟踪技术主要应用于飞航导弹的末制导。现阶段，激光制导技术、GPS制导技术、合成孔径雷达（SAR）制导技术在我国的实际应用还不成熟，传统的电视、红外制导技术仍然具有很强的生命力，因而，基于可见光的视频相关跟踪技术具有重要的研究价值。本文主要论述的两种相关算法是：多灰度点相关（MPC）、区域模板相关（RTC）。其中多点相关（MPC）算法的跟踪灵敏度高，定位精度好，硬件实现比较方便，实时性能好；区域模板相关算法（RTC），在图像的匹配过程中，不仅考虑了目标区域的灰度特征，而且兼顾了区域里多灰度层次的位置特征、面积特征，算法具有很好的鲁棒性。文中深入研究了两种相关跟踪算法，并针对它们在实际应用中的不足，提出了有效的改善措施。最后，本文对两种相关跟踪算法进行了初步融合，一是：通过粗匹配、精匹配过程来选取目标跟踪点；二是：提出了一种度量模板更新的能量准则函数。大量的仿真实验结果表明：改进后的两种相关跟踪技术可以较好地完成一些复杂背景下的目标跟踪任务，两种算法的有效结合又进一步提高了目标跟踪的稳定性能和可靠性能。本文研究的一些相关跟踪技术已经运用到实际工程项目中。

相关跟踪与特征匹配技术研究

成像制导技术是当代精确制导技术发展的主流和方向，日趋复杂的战场环境使得目标的识别与跟踪的难度加大，因此必须对传统的日标识别与跟踪技术进行改进和完善，以适应新型制导武器系统发展的需要。本文主要介绍了两种目标识别与跟踪技术：相关跟踪技术和特征匹配技术。其中相关跟踪技术在图像灰度直方图的基础上寻找目标的最佳跟踪匹配点，跟踪灵敏度高，定位精度好，硬件实现比较方便；特征匹配技术在进行匹配时对出现了交叠遮挡的退化目标具有一定的适应性，且基本不受光照亮度等自然一于扰的影响，是一种鲁棒性很强的方法。本文在前人工作的基础上，对这两种方法进行深入的研究，针对实际应用，对原方法进行了改进和完善：提出了一种可以根据目标大小变化进行自适应调节的参考模板的设计方法，较好的解决了适应目标大小变化的相关跟踪问题；并且在此基础上对目标跟踪匹配点的位置进行预测，大大节省了匹配时间，提高了跟踪速度；结合模拟目标图像和基于轮廓特征的LCS描述，提出了一种基于目标局部最大轮廓序列TLMCS的目标特征描述方法，完成了对目佩示的匹配分类，在一定程度上解决了目标被部分遮挡情况下的匹配问题。大量的仿真实验结果表明：改进和完善后的两种目标识别与跟踪技术可以较好的完成复杂背景下的目标匹配任务，并且大大提高了稳定性和可靠性。

小波变换在海面目标自动检测中的应用

本论文以下列课题为背景：（1）“新一代光电指挥仪关键技术研究”—中科院知识创新工程预研课题；（2）“自寻的反舰导弹电视导引头”—型号任务，针对武器系统研制在图象跟踪与制导信息处理方面的关键技术，研究了海空复杂背景下舰船目标的自动检测与定位技术。本文提出了一种基于小波变换的舰船目标自动检测方法。该方法在分析海空场景图象特征的基础上，利用小波多分辨率分析和小波变换良好的局部分析特性，研究了图象预处理和目标定位的WT方法，将小波分析的思想贯穿于自动目标检测的全过程。提出了一种海空复杂背景图象预处理方法—基于小波多尺度分析的水天线检测方法。采用多分辨率组合带通滤波，对海空场景图象进行多级小波分解，利用小波分解垂直方向上的高频分量，综合多个尺度下的模极大值信息，由粗到精定位水天线。通过构造能量函数，提出了一种目标自动检测和定位方法。在检测到水天线位置的基础上，进一步检测目标：对小波分解水平方向上的高频分量，进行互能量交叉，既突出了目标，又有效地抑制了背景噪声；依据水天线定位参数，结合加权处理与门限处理，进行海杂波抑制；构造边缘能量函数，通过能量判决完成了目标检测；利用双窗口的不相似性度量函数完成了目标的准确定位。大量的仿真实验表明，本文提出的海面目标自动检测的WT方法，能够较好地实现在单帧图象中检测出舰船目标，亮暗目标兼容，而且在如下几类复杂条件下，检测算法依然取得了较好的检测效果：水天线倾斜；有较强的海杂波干扰；存在一定的鱼鳞光干扰；天空背景干扰；海面能见度较低图象模糊；小目标情况等。

基于小波网络与模糊神经网络的非线性系统辨识方法的研究

非线性系统辨识是现代控制理论的一个重要分支，是人们认识非线性系统的理论基础。今年来，利用神经网络辨一识非线性系统，是非线性系统辨识理论i}jf究的热点，现己形成了比较完善的理论体系。本文以某种反坦克导弹武器系统的弹道轨迹辨识为背景，在研究神经网络的辨识理论基础上，更深入地研究了纂于小波网络与模糊神经网络的非线性系统辨识的方法。一方面完善了现有的理沦，另佩方面提出了几种新的算法，主要内容如下：(1)提出了一种基于输入变量重要性指标的神经网络输入变量选择算法，对候选输入变量的重要性进行降序排序，引入一种正规化准则函数作为性能指标，最终确定同时具有良好的逼近能力和泛化能力的输入组合。该算法同基于宽度优先的搜索树算法相比，效率明佩Ul-Ul-提高。(2)基于小波多分辨率分析理论，引入非正交的小波基，从低尺度到高尺度逐渐逼近，L2(Rd)上的非线性连续函数，并且引用递推思想对辨识的偏差再进行多分辨率辨识，这样既降低了对正交小波基的要求，又能以较高的精度来辨识。（3）针对高维非线性系统，提出一种基于正交化思想的小波网络的参数和结构辨识算法。提出递推正交最小二乘法RGLS实现对小波向量矩阵的正交分 解，同传统的CGS, MGS算法相比，ROLE算法计算量小，可实现权值参数的在线辨识。利用ROLS算法的结果，采用从复杂到简单及从简单到复杂两种思想进行结构辨识，结构辨识算法是在上三角矩阵上进行的，而不是在小波向量矩阵上进行的，且在上述两种结构辨识算法中都不需要 重新训练网络，计碑算量小，运行效率高。本文所提的小波网络辨识方法，改变以往小波网络受限于低维非线性系统的状况。（4）针对基于聚类的模糊神经网络对维数不敏感，国内外很多研究集中到聚类算法上。本文完善了Ching－Chang Wong等1999年，提出的一种新聚类算一法，并根据Brouwer不动点定理给出了算法收敛的理论证明，该聚类算法同其他聚类算法相比不需预先知道聚类数目及初始中心点的设置，且．有较好的聚类效果。在新聚类算法的基础上，建立一阶TSK模糊神经网络模型，进行非线性系统辨识，收到很好的辨识效果。（5）对Ching－Hung Lee等2000年，提出的一种递归型模糊神经网络，引入遗传算法来完善该网络的学习算法。利用新聚类算法的结果，对初始种群的个体进行初始化，避免了通常采用遗传算法由于初始值选择不当而产生的早熟问题。对种群中的个体采用实数编码，实现网络参数的全局寻优。

基于解耦控制的SCARA机器人轨迹跟踪控制器设计

SCARA型机器人的控制问题由于其动力学模型中没有重力矩项的作用而得以简化,由于在实际应用中经常要求其高速运动,则对具有强耦合的哥氏力与向心力的控制就成为制约其系统性能的重要问题。提出通过线性变换对机器人系统解耦,将高阶系统转化为解耦的低阶系统进行控制的方法,并且应用极点配置对解耦的系统求解机器人控制器。该方法无需测量关节速度和加速度,只需要测量关节位置信号。所提出的控制器既能保证闭环系统全局渐进稳定,又能通过对线性化系统闭环极点的配置来获得期望的闭环系统响应性能。仿真实验证明了所提出的控制器设计方法的可行性。

基于线性不变矩和角度向量的立体匹配算法

针对室内场景双目立体匹配有别于一般场景立体匹配的特殊性,提出了一种计算简便、准确度高的立体图像匹配算法。该算法首先利用canny算子检测物体的边缘,根据边缘的线性不变矩寻找出目标物体,然后提取出目标物体轮廓的特征点,利用角度直方图计算出左右图像的旋转角度,最后利用角度向量实现左右图像的对应像素点的匹配。线性不变矩有效地将计算复杂度由二维降低到一维,大大降低了计算量。角度向量的提出降低了特征点匹配的复杂度,而且计算简便,准确率高。实验表明,该算法对图像的缩放、旋转、平移均免疫,具有较高的识别精度和良好的抗干扰性,计算效率高于传统方法,有着较高的应用价值。

基于统计过程控制的机器人系统故障预测技术研究

针对机器人系统维护特点,提出将故障预测与健康管理(PHM)技术应用到机器人系统的维护上。论述了PHM关键技术——故障预测技术的特点和研究内容,对故障预测技术进行分类和分析。最后提出了基于统计过程控制(SPC)进行故障预测的方法,描述了其控制图的原理和判断准则,并利用实际过程能力指数进行预测,阐述了进一步研究可能遇到的问题。