基于影像定位的无人机侦察视频超分辨率重建方法

 为了改善无人机侦察视频质量,针对目前无人机摄像、照相数据特点,提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。首先,对所有无人机侦察视频帧和航片分别进行特征匹配,得到影像间关系;然后,提出基于前方交会与抗差估计的无人机航摄影像定位方法,来实现航摄影像的定位;最后,对侦察视频帧进行高频补偿与凸集投影迭代优化,得到重建后侦察视频。实验结果表明,基于前方交会与抗差估计的无人机航摄影像定位方法加强了无人机视频与航片的对应性,凸集投影迭代优化法增强了重建的边缘保持能力。该方法增强了重建图像的一致性与保真度,特别是对图像边缘细节部分等效果极为明显,且处理速度更快。     

一种基于边缘增强扩散的凸集投影图像重建方法

将边缘增强扩散与凸集投影算法相结合,提出了一种基于边缘增强扩散的凸集投影方法.该方法能在一定程度上减少噪声的影响,解决重建后图像的振铃问题,且信噪比有一定的提高,改进超分辨率重建图像的效果.实验表明两者能实现很好的结合.     

基于分块灰度投影的无人飞行器视频稳像方法

针对传统灰度投影算法局部运动影响全局运动矢量估计精度的问题,结合无人飞行器航摄视频图像的特点,提出一种适用于无人飞行器的视频稳像方法. 该方法将图像划分为若干子区域,剔除灰度特征不明显和物体局部运动等影响全局运动估计精度的子区域,对保留的子区域分别采用灰度投影法计算运动矢量,由局部运动估算出图像的全局运动矢量,经过运动决策,将运动补偿矢量应用于图像补偿,获得稳定的视频图像. 对真实无人飞行器航摄视频稳像实验结果表明,该算法稳像准确度与块匹配全搜索算法相当,而单帧稳像时间只有块匹配全搜索算法的1/3,在准确性和实时性方面均优于传统灰度投影算法.      

一种基于约束边界模式的超分辨率图像重构算法

超分辨率图像重构是利用多帧低分辨率图像重构出一幅具有更高分辨率图像.一般的凸集投影算法在放大倍数上升时存在两个问题: 一是计算复杂性急剧上升, 二是边缘振荡效应的加剧导致成像质量迅速恶化.本文针对凸集投影算法, 提出了一种基于约束边界模式的算法.实验结果表明, 新算法能够在有效抑制边缘振荡效应的同时, 较大地提高了重构速度.     

基于线过程的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影（POCS）超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应问题,在研究了边缘振荡效应的成因后,提出一种基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构．该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善．     

一种改进的单帧图像超分辨率重建的高效算法

根据图像的降质模型,基于凸集投影(POCS)原理,结合降质图像模型,提出一种使用中值滤波初值处理的高效POCS单帧图像的超分辨率重建方法.计算机仿真结果表明,和双线性内插、经典POCS方法比较,改进后的该方法重建图像信噪比平均提高2.1 dB和1.1 dB.     

基于稀疏重建的压缩图像质量提高方法

为了克服JPEG2000中低码率压缩图像在边缘处表现出的明显振铃效应严重降低了图像的人眼视觉质量的问题,在迭代凸集投影理论基础上,分析了迭代去噪方法恢复图像变换域稀疏数据的机理,提出了JPEG2000压缩图像重建算法.该算法保持压缩图像在小波域中的非零系数不变,通过迭代去噪恢复其他位置的小波系数.结果表明：提出方法有效地增强了JPEG2000压缩图像沿边缘的正则性,提高了图像的主客观质量,图像峰值信噪比平均提高0.52dB.     

基于凸集投影和线过程模型的超分辨率图像重建

为了改善超分辨率重建图像的效果，提出了一种基于线过程模型的凸集投影方法。根据先验信息在图像重建中有重要作用的原理，该方法在数据一致性投影的基础上，将描述边缘信息的线过程模型作为图像的一个先验知识，用于重建过程中的平滑性约束投影，从而达到既保存图像的高频分量，又在一定程度上降低平滑区域噪声的效果。实验结果表明，该方法重建结果的视觉效果好于原方法，且信噪比有所提高，尤其是在高抽取率的情况下可以明显减少振铃效应。     

基于控制核回归估计与凸集投影组合的视频超分辨率重建算法研究

亚像素级的运动估计是视频超分辨率重建问题的难点之一.控制核回归估计算法从避开运动估计的思路出发,采用从邻域像素的采样值估计每一像素的方法,实现视频超分辨率重建,取得了较好的重建结果.但是该算法无法利用已知的先验知识进一步改善重建结果.而凸集投影算法能够把先验知识通过约束凸集融入到超分辨重建过程中.因此,综合两者优点,提出一个组合算法实现视频超分辨率重建,既可以避开运动估计问题,又可以充分利用已知的各种先验知识.实验结果验证了组合算法的有效性.     

无人机航摄技术在高原峡谷区水利工程中的应用

基于无人机航摄技术,通过对DB-Ⅱ型无人机进行飞行测试,证明该型无人机能够适应高原地区绝对航高4500m高度的航摄飞行,研究利用双地面站监控解决通讯中断的方法,通过优化航线设计,有效缩短了总航程,顺利完成了地处高原峡谷地区的青海省巴音河蓄集峡水利枢纽航空摄影任务,获得影像成果符合规范要求,在短时间内完成了项目的测绘保障任务,在高原水利工程建设中值得推广.     

基于特征的航空视频序列拼接方法

针对航空侦察视频序列,提出了一种基于特征点的视频序列拼接方法,论述了该方法的流程和模块。该方法矫正了航空视频序列中普遍存在的径向扭曲;改进了SIFT特征提取和匹配策略,缩短了算法的时间;提出了改进的RANSAC算法用于剔除匹配外点,提高了视频帧图像之间的变换精度;提出双频带融合技术消除边缘跳变和模糊叠影现象,改善了视频帧融合的视觉效果。实验结果表明,该方法能够有效地实现航空视频序列的近实时拼接,同时保持对噪声、光照和目标运动鲁棒。     

复杂干扰下配电线路无人机巡视目标检测方法研究

配电线路所处环境复杂,传统配电线路无人机巡视目标检测方法无法有效去除外界环境干扰,导致检测结果不可靠。为此,提出一种新的基于视觉感知的配电线路无人机巡视目标检测方法。通过可见光相机与紫外相机对无人机巡线图像进行采集,分析了紫外相机采集原理。通过直方图均衡化处理对采集图像进行增强处理,选用高斯滤波器对采集的配电线路无人机巡视图像进行滤波处理。对配电线路密集度区域和偏心度区域进行提取,获取配电线路无人机巡视目标特征向量。依据得到的特征向量确定无人机巡视目标,求出目标质心坐标,从而实现配电线路无人机巡视目标检测。实验结果表明,所提方法能够在干扰环境下有效实现配电线路无人机巡视目标的检测,检测结果可靠性高。     

面向无人机视频分析的车辆目标检测方法

提出一种将航拍车辆视频预处理与轻量化目标检测模型结合的级联方式.首先,针对无人机拍摄的车辆视频数据大量冗余的问题,在边缘设备设置一个两级过滤器,通过帧的像素级及结构性差异过滤大量冗余帧,从而大幅减少传输到后端的检测模型的帧数;其次,针对高精度目标检测模型时延高的问题,采用通道剪枝与层剪枝结合的方法压缩YOLOv3模型并部署在PC端,实现时延和精度的均衡.实验结果表明:两级过滤器能够有效过滤90%以上的冗余帧数,相较于原模型,压缩模型在精度仅下降2%左右的情况下,检测速度提高78.3%,达到36.9帧·s^-1.     

Egli天线系统在新型无人机开发中的应用

近年无人机作为一种新型的探测工具得到了国家和社会各界的较大关注,它在灾区人员救援及地势险峻地区探矿等方面具有无可比拟的优点,在未来的相关领域会产生可预见的极大贡献,在以往无人机的基于图像相似模式识别、红外RS识别的较成熟的搜索机理之上,选用能很好适应山地丘陵地形的Egli短鞭状天线作为短距离无线通信系统的重要组成部分,对在不同通信频率、无人机飞行高度和四周不同地形对系统的影响进行了详细分析.创造性的提出了适用于多种复杂地形的新型搜索技术机理,结合低能耗处理器和先进的无线传输技术的新型无人机探测系统在试用及实践中均得到了较好的效果.     

四旋翼飞行器实时航拍及GPS 定位系统设计

针对国内民用无人飞行器功能单一、不易操控等缺点, 设计了以Cortex-M3 内核为核心、实现图像实时传输与GPS(Global Positioning System)定位并基于PID(Proportion Integration Differentiation)算法控制的多功能四旋翼飞行器。结合建立的动力学模型对飞行器进行姿态分析和控制, 采集飞行中的姿态、油门幅值及位置参数等数据并通过无线方式传输到上位机中。对比飞行姿态的理论数据和实测数据, 根据算法调整其响应时间短、稳定性高的控制参数, 并实现传感器数据的绘图和保存。测试结果表明, 飞行器平稳飞行, 航拍图像传输距离为110 m, 并能实现多功能操控。     

无人机序列图像压缩方法研究

根据无人机的运动特点,求出序列图像之间的重叠区域,将运动序列图像转变成静态图像,然后以类EBOCOT算法完成拼接图像的压缩．压缩的实验结果显示,该方法在压缩效率和运行时间上均优于H．264等视频压缩标准,可较好地满足无人机图像的传输需求．     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

一种基于人工势场的无人机航迹规划算法

为了改进传统的人工势场法不能适应复杂环境、容易陷入最小值和在终点附近徘徊的情况,提出一种基于混沌理论的人工势场法的无人机航迹规划算法。在传统人工势场法原理的基础上,将混沌理论的搜索算法引入人工势场法中的斥力场、引力场的函数公式中,改变了各个障碍物斥力系数和目标点的引力系数,将改变后的系数代入计算,搜索出斥力场和引力场的最优系数组。本算法有如下优点:第一,考虑了障碍物对寻优过程的影响,排除了合力为零的情况。第二,通过迭代的方法,具有适应不同地图的能力。第三,适用于无人机的航迹规划。仿真实验结果和理论分析表明,混沌理论的人工势场法不仅解决了无人机在航迹规划中容易陷入最小值和在终点附近徘徊等问题,而且可以实现无人机在复杂环境下的航迹规划,缩短了飞行成本,节约了计算时间,提高了三维空间无人机航迹规划的速度和精度。     

基于非下采样Contourlet变换的无人机景象匹配算法

卫星导航作为无人机重要的导航方式常因受到干扰而不可用,针对此问题,提出一种同样可辅助惯性设备进行导航的景象匹配算法。首先采用非下采样Contourlet变换(NSCT)对基准图和实测图进行多层级分解,以获得不同分辨和方向的稀疏表示图像,然后以基于稳健统计量的Hausdorff距离(LTS-HD)作为相似性测度进行由粗到精的分级匹配。仿真结果表明,基于NSCT方法的图像匹配概率相对于小波分解提高了14%;景象匹配辅助惯导后,可有效抑制位置误差发散,误差被控制在30 m以内,可满足无人机中等精度导航要求。