相机响应函数标定算法研究进展

高动态范围成像技术能够避免因为拍摄方向如逆光和曝光量的不同而使图像存在亮度和色差影响真实场景的信息采集,有利于复杂环境下获得更高的成像质量,因此被广泛应用于模式识别、智能交通系统、遥感遥测、军事监视侦察等众多领域,具有重要的研究价值。相机响应函数的标定是高动态范围成像技术的关键步骤,能够获得真实场景的辐照度与获得图像像素值之间的映射关系,从而通过该映射关系获得拍摄的真实场景的高动态范围图像。文章对目前现有的相机响应函数标定算法进行分类总结,可为相机响应函数标定算法的研究思路与方法提供借鉴。

基于高速相机的近地炸点三维坐标测试方法

利用高速相机帧频高、布站方便、多镜头灵活更换的优势,提出了基于高速相机的近地炸点三维坐标测试方法。分析了高速相机交会测量原理与方法,建立了炸点三维坐标计算模型,利用莱卡定位系统实际测量炸点坐标进行误差分析。试验结果表明在目标区域视场宽12 m的情况下,单个坐标系方向最大测试误差是0.068 m,占目标区域相机成像视场宽度的0.57%,该方法可用于靶场近地炸点三维坐标测试。

基于星图模拟的星空目标提取

提出了一种将星图模拟技术应用于星空背景空间目标提取的方法,建立了地基光测设备的星图模拟模型,推导了光轴指向计算和星体到焦平面成像的坐标转换。利用模拟星图生成掩模,对实拍星图处理去除恒星背景。实验证明利用模拟星图能够有效去除恒星背景提取空间目标。

基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法研究

在装备试验与测试中,常规光学成像系统极易受气象环境(如雾霾、沙尘等)影响,导致探测距离、成像效果、测量精度等受到大幅限制,从而严重影响目标成像效果及关键参数获取。如何增强雾霾条件下光学探测识别能力及成像质量,成为了当前急需解决的关键问题。本文利用偏振成像优势,结合暗通道先验原理,提出了基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法。该算法首先利用采集到的偏振图像提取偏振特征,计算偏振度和偏振角;同时,采用基于区域增长算法自动提取出天空区域,对天空区域进行大气光参数估计,获取大气光偏振度及偏振角相关参数估计;然后,结合暗通道先验原理,获取无穷远处大气光强,进而计算各像素点的大气光强;最后,建立在大气物理退化模型基础上,实现图像去雾增强。实例分析与验证中,通过主观评价与客观评价两种方法,对比本文提出的方法和常见其他方法,实际结果表明,本文算法去雾增强能力较强,能有效提升光学系统的探测识别能力及成像质量,对雾霾条件下武器装备关键参数获取具有重要意义。

基于大视场光学跟踪测量系统的恒星定向研究

针对大视场光学跟踪测量系统提出了一种改进的快速定向的方法,通过拍摄星图,利用恒星确定的世界坐标与相面坐标解算光轴指向对应的方位角,从而实现定向的目的;首先推导了坐标系转换模型,然后分析了影响定向精度的误差因素,再次改进了星图识别算法;最后利用Matlab对提出的定向方法实现了软件化并进行了实验研究;实验结果表明:此方法可以用于大视场光学跟踪测量系统的野外定向。

基于信息融合的炸点图像坐标估计方法研究

提出了基于信息融合的高精度炸点坐标计算模型,通过末段弹道线性拟合和同组弹丸偏差量学习,实现了炸点图像坐标的高精度定位。采用计算机编程对某次试验数据进行处理,结果表明:该方法实现了炸点图像坐标的准确估计,提高了近地炸点坐标测量精度。