基于影像美学原理的虚拟相机自动拍摄生成方法

一直以来,数字虚拟环境中的相机运动需要制作人员投入大量精力去完成,自动化的相机运动由于牵涉到相当复杂的场景因素和对最终影像效果的美学要求而很难实现。通过对影像美学原则的分析制定规则,并利用该规则对相机主体及相机目标的运动路径进行自动计算,从而生成更有效的最终影像结果。     

全天候景像匹配实时图模拟生成的建模与仿真

研究了导弹的姿态变化、光照强度、地形起伏、气象条件和图像增强型CCD相机特性等因素对景像匹配实时图成像的影响，建立了景像匹配实时图模拟生成的三个关键数学模型：几何畸变模型、辐射畸变模型和相机畸变模型，提出了一个完整的蕴含LOWTRAN-7计算内核和图像增强型CCD后段仿真的总体方案，并开发了一个功能强大的仿真实时图生成系一SMRT-SS。     

虚拟展览馆的构建方法

介绍了虚拟展览馆的基本概念，所需的软件及其功能，以及构建虚拟展览馆的各个步骤。针对三峡文化遗产的数字化工作，着重讨论了基于单张殿品图像进行建模的技术。包括基于单张图片的相机校准技术的两种原理以及利用这些原理进行相机校准的各种方法，并给出了校准技术的一个实现算法，接着介绍了在相机校正的基础上进行建模的技术以及这个技术的应用。     

基于期权理论的多元相机决策权利定价模型

期权理论可以很好地对投资和筹资中的相机决策权利进行定价，格型法则是研究复杂期权定价问题最常用的数值方法之一，文章在期权理论的基础上，根据风险中性原则，通过确定合理的涨跌幅度和涨跌概率，建立了评价多元相机决策权利价格的多维格型模型，并保证了模型的一致性和稳定性。最后，通过数值评价验证了模型的计算有效性。     

基于地面反射特性的微光视景生成技术研究

研究了光照条件、气象条件和ICCD相机特性等因素对微光成像的影响,建立了微光视景生成的数学模型,包括:地面反射特性模型、大气传输模型、ICCD相机特性模型和噪声模型,针对地面光谱反射特性对微光图像对比度的影响,提出了基于地面反射特性的微光图像仿真方案,并在此基础上研制了一个完整的蕴含LOWTRAN7计算内核和ICCD后段仿真的微光视景生成系统。仿真实验结果说明了该方案的有效性。     

基于多尺度特征的像素位姿定位优化方法

在已知三维信息的场景中估计相机位姿，是自主驾驶、增强现实、虚拟现实等领域的重要环节。已有方法从输入图像中直接回归相机的位姿，或者通过回归像素的三维坐标方式计算相机位姿，这些方法存在的问题是与训练场景耦合严重，在新环境中缺少泛化能力。认为深度学习网络应该专注于学习鲁棒和不变的图像特征，因此介绍了一种基于多尺度图像特征对齐的优化方法，将图像特征相似性作为度量形式，将相机位姿作为优化量，通过从像素到位姿的端到端的训练，来估计相机精确的六自由度(6 degree of freedom, 6DOF)位姿。该模型参数和场景分离，对新场景有较强的泛化能力，并且具有较好的定位精度。     

立体视觉系统的目标可见性及测量精度分析

立体视觉系统对目标的可见性及测量精度问题直接决定了基于立体视觉的飞行器相对导航的成败及导航精度。从立体视觉系统结构出发,对目标的可见性及测量精度问题进行了研究。分析了目标可见性及系统测量精度的影响因素|推导了相机参数、立体视觉系统结构参数及目标特征位置等因素对视觉盲区、有效视场宽度和目标可分辨性的约束公式|建立了以上各因素对立体视觉系统相对导航测量精度影响的模型公式,并进行了仿真分析。仿真结果可用于飞行器相对导航中立体视觉系统结构的优化设计。     

世界上速度最快的相机

美国空军与洛克希德·马丁导弹与航天公司获得了第一架世界上速度最快的相机。该相机系统将成为正在发展中的机载激光系统的心脏部件。该紫外线传感数字相机被称为电子 -轰击电荷耦合装置 (ＥＢＣＣＤ) ,每秒可拍摄 2 0 0 0 0次 ,是世界上速度最快的相机 ,拍摄范围可达数百公里。其高速分幅度和在微光下的可视能力 ,将成为机载激光的关键组成部分 ,并有望执行机载激光的关键性跟踪与大气补偿 ,同时该装置因低噪音而难以被探测。目前该系统的光束扩散和光束不稳定性的问题还有待改进。机载是一种化学氧 -碘激光系统 ,计划安装在 12 0 0 0米高…     

基于Matlab的往复式切割器割茬高度的动态仿真

通过对往复式切割器割茬高度二维分析，建立了标准型、低割型切割器茬高数学模型，采用Maclab软件提供的三维图像处理函数，动态模拟切割时割茬高度三维变化，结果表明：影响割茬高度主次因素为切割器类型、割台高度、切割速度比，对影响割茬高度参数进行数值拟合，并进行仿真计算，通过与实测结果相比，验证了割茬高度拟合模型的正确性。     

一种基于视线矢量的双星系统自主导航方法研究

研究了近地绕飞双星系统的自主定轨问题,设计了一种基于相对视线矢量测量的自主导航方法.本方法利用导航相机观测双星之间的相对视线矢量,并转化为相机坐标系下的像元像线,从而得到导航系统的量测模型;然后结合卫星的轨道动力学方程,通过扩展卡尔曼滤波算法精确估计双星在地心惯性系下的位置和速度共12个分量.最后,通过数学仿真验证了此导航方法的可行性.     

多视点折反射全景成像系统分析与设计

单视点折反射全景成像系统存在成像透镜昂贵或安装精度要求高等不足,本文结合抛物反射面和常规成像相机实现了一种无需昂贵的远心透镜且安装精度要求不高的多视点折反射全景成像系统,并对其视点分布情况进行了分析,在此基础上,设计了视点分布较为集中的系统结构,使得成像系统拍摄的环状全景图像可以基于传统的单视点柱面展开方法进行近似展开得到效果良好的近似柱面全景图像。     

基于摄像机运动的简单虚拟场景生成

利用摄像机标定技术和视频融合技术设计了一个基于摄像机运动的简单虚拟场景生成系统。首先对摄像机进行标定，然后利用摄像机的运动参数根据摄像机成像模型计算出3-D实景中特定的位置在2-D视频图像上的映射，最后利用映射结果对虚拟景物进行透视变换，并把它实时融合到视频图像特定位置中形成新的视觉效果，实现了一种类似于虚拟演播室的简单、有效、实用的视频制作新方法。实验表明该方法实时性好、生成的虚拟场景效果逼真。     

基于虚拟标定场的数码相机内参数标定方法

建筑物表面纹理数据获取与真实纹理映射一直是数字城市亟待解决的难点问题,也是真实感图形学研究的重点内容。结合相机成像理论,提出一种基于虚拟标定场的数码相机标定方法,通过一组图像构建虚拟标定场,解算数码相机内部参数,快速自动纠正图像畸变,为实现真实纹理映射奠定基础。并对该方法获得的标定参数进行了实验,证明满足纹理映射的要求。     

基于DEVS原子模型的智能体离散仿真构建方法

智能体由于自身交互行为与学习行为的复杂性,难以直接被建模和仿真.针对智能体离散仿真中的常见问题,借助DEVS (discrete event system specification)原子模型的事件转移机制表示智能体的交互与学习过程,通过对智能体交互模式、多状态外部事件转移控制、端口连接模式、以及强化学习事件转移表示等...     

基于Petri网的直升机反潜仿真

Petri网对具有并行、异步和随机时间的离散事件仿真系统具有很强的可视化描述能力,它可以通过标记在网内的流动揭示系统的动态行为。而直升机反潜过程是一个复杂的离散事件过程,包括了搜索、跟踪、定位和攻击四个阶段,各阶段之间的转换是由各种战术规则和随机战场态势所决定的,具有并行、异步和冲突竞争等特点,采用传统的排队论和决策树方法描述直升机反潜过程非常困难。在建立了描述这些过程的Petri网的基础上,提出了处理并行和竞争变迁的实施原则,实现了直升机反潜过程描述的可视化。     

基于双向同步技术的机载双站SAR同步研究

提出了一种结合双向时间传递和双向相位传递的同步方法。通过FFT谱分析法得到精确的相位差,采样不需要整周期采样,分析得到时间、相位差值,使其对成像进行补偿可使系统时间、相位达到同步。给出了基于该方法的系统同步框图,对时间、相位同步进行了精度分析和误差仿真实验,为时间、相位同步的工程实现提供了参考。     

阵列声波测井成像迭代算法及仿真研究

利用阵列声波测井中的反射初至波可以对井孔附近目标体速度结构进行成像，采用离散图象重建技术将成像问题经过线性化处理转化为线性方程组的求解。由于其方程组一般是病态、无精确解的，为此探讨了一种求解任意线性方程组的简单、实用的迭代算法以及其收敛J胜，该算法不需矩阵求逆而总能得到最优解。经过一些典型类型的仿真分析，结果表明该算法在处理声波射线数据不足的情况下能获得理想的成像效果。     

不确定广义离散系统的鲁棒H-infinity控制

研究E矩阵,确定其它系数矩阵都存在满足范数有界条件的参数不确定性广义离散线性系统的鲁棒H∞控制问题。利用线性矩阵不等式方法,导出广义离散线性系统正则、因果、稳定且传递函数满足给定的范数界的等价条件。在此基础上,可以将广义不确定离散线性系统的状态反馈鲁棒H∞控制问题和输出反馈鲁棒H∞控制问题,分别转化为辅助广义确定性离散线性系统的状态反馈H∞控制问题和输出反馈H∞控制问题。     

基于像素向量消除的穿墙雷达杂波抑制算法

常见的回波域算法在处理穿墙成像中的杂波抑制问题时,杂波滤除不够彻底,致使信杂比和目标准确性较低,严重影响目标检测与识别等后续处理.为解决这一问题,从图像域中寻找杂波像素和目标像素的区分特征,以离散系数实现对像素向量离散程度的定量化,以图像强度和剩余像素均值构建杂波抑制的评价体系,通过主杂波抑制和目标聚焦依次消除离散系数...     

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。