机载摄像机优化调整模型及其应用

成像变换涉及到不同的坐标系统之间的变换,各个坐标系统的相互关系是建立机载摄像机模型的基础。摄像机的调整首先要根据无人战斗机(UCAV)与目标的当前速度等因素预测下一次检测时各自的位置、UCAV的姿态等参数。可以通过分析小时间片内的变化情况,实现UCAV及机载摄像机的控制与调整。实验结果表明,本文的方法有较好的实时性,可以使目标始终位于视频图像的中心位置附近,对于目标中心点的预测及图像跟踪是有效的。

基于边缘特征的异质图像目标配准方法

目标检测作为计算机视觉的重要研究课题,在视频监控和智能导航方面有重要应用。图像配准技术是刚体目标检测方法之一。异质图像间目标的纹理差异极大,为此,对于目标的可见光俯视图像与机载红外摄像机观测异质图像,通过研究基于边缘特征的配准技术,实现对地面平面目标的配准检测。笔者首先通过建立机载运动摄像机空间模型,解决了红外观测图像的视角变换问题,将其换到与参考图像一致的视角,提出一种新颖的基于稳定区域轮廓合成的边缘提取方法,更好地控制异质图像的边缘提取效果,边缘特征匹配是在距离变换的基础上实现的,提出了一种基于稳定区域距离图像互相关的匹配度量准则。实验表明,算法能有效地实现异质图像间的目标配准检测。