加权自适应CS-LBP与局部判别映射相结合的掌纹识别方法

提取掌纹的最佳低维分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。针对掌纹图像具有丰富的纹理特征特点,提出一种基于加权自适应中心对称局部二值模式(WACS-LBP)与局部判别映射(LDP)相结合的掌纹识别方法。首先将掌纹感兴趣(ROI)图像分成大小均匀的小区域,利用自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP)算法获取不同区域的纹理特征直方图和权值,经过加权连接得到ROI的加权纹理特征直方图向量;再利用LDP算法对得到的特征向量进行维数约简;最后利用K最近邻分类器进行掌纹识别。在掌纹公开数据库上进行实验,正确识别率高达97%以上。实验结果表明,该方法不仅是有效、可行的,而且研究思路比较明确。

无人机三维航路动态规划及导引控制研究

为研究无人机三维航路动态规划,提出了一种工程实用性强的A*三维航路优化算法,将无人机的机动性能、飞行航程、飞行高度等约束条件有效分割到解空间。为了加快搜索速度,引入启发式权重系数对搜索策略进行改进,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,提高航迹点搜索效率,并设计了导引控制律,基于优化算法获取的航路,能够使无人机很好地跟随规划的最优路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明,该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。

基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。

用于飞行员视觉增强的快速红外图像增强方法

提出了一种基于图像分块并行处理的快速的红外图像增强的方法。在对图像进行分块并行处理的基础上,综合利用改进的中值滤波算法、快速Sobel边缘检测算法、自适应权值的加权平均图像融合算法对红外图像进行快速处理。改进的中值滤波算法效果好于MTM算法,自适应权值的加权平均图像融合算法比基于区域对比度的权值选择法更好地抑制噪声,对图像进行分块并行处理,提高了图像处理的速度。实验结果表明,提出的方法能够快速优质地对红外图像进行增强。