计算机视觉摄像机定标中投影矩阵的计算

摄像机定标是计算机视觉的基本问题，对于计算机视觉摄像机定标中投影矩阵的计算进行了总结和证明。     

基于多层前馈型神经元网络模型的摄像机定标算法

针对传统线性、非线性摄像机定标算法的鲁棒性,提出了基于多层前馈型神经元（MLFN）网络模型来替代传统精确的摄像机定标数学模型,MLFN网络模型作为层状网络可实现任意维复杂的输入／输出映射,对于无需计算摄像机构,外参数的应用场合,该模型提供了一种实用且有较好鲁棒性的摄像机定标算法,同时为了补偿摄影机非线性畸变,把图像按畸变程度分割成两个区域,分别建立各自基于MLFN网络的摄像机定标模型,实验表明,该方法有效补了畸变,并提高了模型精度,给出了基于MLFN网络模型摄像机定标算法实验,验证了该模型的有效性。     

一种利用遗传算法的极化定标算法

由于极化合成孔径雷达发射与接收端受通道幅相不平衡、天线串扰、电磁波传播特性和系统噪声等因素影响,造成遥感数据不能反映真实目标特性。为获取目标的准确特征信息,必须对遥感数据定标。针对利用已知分布目标散射阵的极化定标问题,提出了一种基于复数纺码的遗传算法求解具有多变量、超定、非线性方程组的极化定标。文中详细分析了遗传算法及其三种实现,并通过仿真实验证实了该算法的有效性。     

结构光测量中的定标

分析了ＤＬＴ定标模型的原理和方法，根据所涉及的应用场合和界定的条件，对ＤＬＴ模型进行了简化，由此只需进行二维测量和计算，就能准确有效地完成三维定标．对定标误差进行了理论分析和实验，提出了误差纠正模型及其相应算法，保证了系统的扫描精度．实验表明：提出的定标算法达到像素级精度．     

基于区域生长的计算机视觉技术对飞机模型位姿的测量

采用计算机视觉技术,通过CCD相机摄取飞行器模型位姿变化前后的投影图像,并利用区域生长技术进行图像分割,直接提取区域追踪位姿变化前后的目标,使之前后匹配,从而在后续试验中利用投影目标内各特征点在三维空间坐标的变化,计算飞机模型的位姿变化.     

海面背景下弱目标RCS估计及特性分析

雷达截面积(radar cross section, RCS)可以为武器装备设计提供支撑。因此，许多国家都建立了标准测试场，可以满足大多数目标RCS测量的需要。对于海面背景下的非合作弱目标而言，只能依赖实际测试来获取目标RCS,但有时会面临多径干扰和信号弱的问题。针对该问题，在海上外定标和目标信杂比改善基础上，提出了一种目标RCS估计方法。设计并开展了海上目标RCS测量试验，并对测试数据进行了分析，验证了新方法的有效性，同时给出了弱目标RCS起伏特性的定性描述。     

原地单手肩上投篮三要素分析

本文通过对原地单手肩上投篮的技术进行分析,通过对方向、力量、弧度三要素的分析,指出影响三要素的各项技术动作,阐述其力学及生物力学原理,分析影响投篮稳定性的因素,并提出相应建议。     

对速滑冰刀弧度有关概念的探讨

本文根据日本久田隆敏对冰刀弧度的论述以及我们结合多年对摆线性质的认识，阐述了有关速滑冰刀弧度的顶点，弧高，弧度有效弧度，弧度率等概念，供速滑界同仁参考。     

长波红外探测器的辐射定标

辐射定标是实现红外测温技术的基础。针对复杂环境下,大范围高温区域的测量任务,建立辐射定标数学模型。首先,采用长波红外热像仪和高温黑体炉进行定标实验,分析探测器响应灰度值与黑体辐射的关系。然后,考虑到探测器在测温过程中有可能进入饱和状态,进一步分析探测器响应灰度值与积分时间的关系。提出综合考虑黑体辐射和积分时间的定标计算方法;并给出了热像仪的理论测温范围的推导过程。最后,通过辐射定标数据的温度反演验证该方法的准确性,获取可参考的理论测温范围。实验结果证明该方法满足应用需求,不仅能够快速、有效地得到定标数据,而且对实际的应用具有一定的指导作用。     

非均匀转动目标ISAR成像及横向定标

当目标在平面内非均匀转动时，传统算法不能获得包含定标信息且聚焦良好的ISAR像。为解决这一问题，提出了一种非均匀转动目标的转动参数估计方法。该方法首先通过一维搜索对角加速度与角速度的比值进行估计，并根据估计结果对原始距离像序列进行非均匀采样，补偿角加速度引起的相位误差，从而得到聚焦的ISAR像；然后根据成像质量准则对重采样距离像序列的角速度进行一维搜索，估计出角速度，进而实现ISAR像的横向定标。仿真结果表明:该算法通过2个一维搜索能得到非均匀转动目标聚焦的、横向定标的ISAR像。