基于气象威胁场的无人机三维航迹规划

针对无人机航迹规划中气象威胁要素模糊性强、不确定性高等特点,提出了改进的BP神经网络的气象威胁度评估方法,对区域内气象威胁要素进行评估以建立表征气象威胁的气象威胁场。在所建立的气象威胁场上采用改进稀疏A*算法进行三维航迹规划,改进稀疏A*算法通过引入自适应操作提高了收敛速度以及效率。仿真结果表明,这种威胁评估方法可较为准确地评估区域内的气象威胁,改进稀疏A*算法能够准确、快速地在三维气象威胁场上寻找到最优航迹,具有一定的应用价值。     

图像法大气能见度探测成像模糊复原

大气能见度对航空、航海、路上交通、军事活动等有重要的影响。图像法测量能见度是新兴的一种方法,但图像在成像和传输过程中,由于相机载体的运动、振动、抖动等原因,引起图像模糊,影响后续的目标识别,因此,有必要对图像进行复原处理。提出一种基于刃边函数和最优窗维纳滤波的模糊图像复原算法,通过构建刃边函数来估计点扩散函数,并通过倒频谱方法估计模糊尺度和模糊角度,进而分解得到水平和垂直模糊分量,据此进行图像边缘延拓解决了边缘复原不佳的问题。实验结果表明,所提方法具有优异的复原效果。     

薄雾影响下的退化彩色图像处理方法

薄雾天气条件下,大气对成像光线的作用使摄取到的彩色图像产生退化,模糊不清,色彩暗淡.在分析这种退化彩色图像成因的基础之上,针对其特点,建立了一种去除此类退化彩色图像中的薄雾影响的图像处理方法,并将模拟大气散射作用的简化模型应用于反锐化掩蔽处理中.与单尺度Retinex算法SSR(singlescale retinex)相结合,在3个尺度上进行了去雾处理,进行颜色恢复和对比度提升.使用了高斯滤波器的无限脉冲响应IIR(infinite impulse response)实现的算法,提高了处理速度.实验结果证明,此方法具有改善薄雾影响的退化彩色图像质量的能力,且处理速度适合于现实的应用.     

利用小波域平滑和边缘保留的图像去噪算法

提出了一种基于小波域低频信号平滑及高频边缘保留的图像去噪方法.由于图像噪声主要集中在小波高频子图部分,且系数较小,常用的阈值去噪法存在阈值选取过大以致连同丢失掉边缘细节信息的缺陷,因此可以对高频子图提取边缘并保留和进行软阈值去噪处理后再融合;低频子图进行自适应维纳平滑滤波,进而得到重构出的去噪图像.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的边缘细节信息,效果明显.     

双变量串级PID板球控制系统的设计与实现

传统单级比例积分微分(proportional-integral-derivative control,PID)控制只适用于单一变量的简单线性对象,不适用于板球系统这种复杂的多变量、非线性系统.基于对板球系统物理模型研究,提出一种基于串级PID的板球控制系统,小球的位置和速度同时作为反馈量,实现对两个变量的同时控制,并设计了板球系统硬件结构,进行了实际验证.测试表明,所提出的板球控制系统调节时间短、超调量小、误差小,且有一定的抗干扰能力.     

基于多方向小波变换及形态学重构的SAR图像边缘检测

结合小波变换和形态学的优点,针对SAR图像提出了一种改进的边缘检测方法.图像小波分解后,对3个方向的高频子图像分别利用Donoho的软门限阈值去噪,采用不同方向的边缘检测算子进行边缘检测,对低频子图像用形态学的开闭运算去噪后采用腐蚀运算进行边缘检测,利用得到的高、低频边缘子图像进行小波逆变换重构出图像边缘.实验结果表明...     

目标板反射对图像法测量能见度的误差分析

大气能见度对航空、航海、路上交通、军事活动等有重要的影响.图像法测量能见度是应用较为广泛的一种方法,但常用的目标物由于本身颜色和表面存在反射使得能见度测量存在一定误差.针对人工目标黑板表面存在反射影响能见度探测精度的问题,通过选取不同基线长度与固定的天空背景亮度,分析人工目标板固有视亮度比在存在不同误差时对能见度测量误差的影响,为日后对人工目标板进行结构改进奠定理论基础,以期提高利用图像法测量大气能见度的精度.     

基于人工神经网络算法的某机场雾的模式识别预报

基于人工神经网络（ANN）误差后传算法（BP模型），通过对100个有雾天气个例和50个无雾天气个例进行模式识别训练，用前期（前日08、14、20时实测资料）的温、压、湿、风等要素指标建立起了某机场雾的ANN识别预报模型。该模型具有很好的拟合效果，独立样本的试验和检测结果均达到较为精确的预报效果，具有实际应用意义。