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正天文导航是一种重要的自主导航技术,本文针对目前舰船天文导航存在的问题,提出了采用鱼眼相机同时对天体和水天线成像实现舰船天文导航的理论方法。研究了基于鱼眼相机的舰船天文导航原理和流程,并针对星图获取、星点提取、水天线提取、水天线拟合、星图识别、导航定位解算等天文导航过程中的各个技术环节展开了研究。试验结果表明:利用10幅星图进行天文导航定位耗时约2s,定位误差约为0.5nmile,定向误差约为 相似文献
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图像分割是处理恒星星图的基本问题之一,也是确保野外高精度天文测量精度的关键步骤。图像分割的重点是图像二值化,对于星图的复杂星空背景,传统的阈值分割算法难以将星点目标从背景中提取出来。针对徕卡视频测量机器人TS50i拍摄恒星星图的小视场、单星点、弱目标和单峰性的特点,首次提出了运用一维最大熵法对星图进行阈值分割。对比分析了常用的几种阈值分割算法,通过对分割结果的比较和定量分析,验证了一维最大熵法能够在充分保留图像信息的同时,对TS50i图像达到具有良好的二值化处理效果。基于大量实拍星图背景的仿真试验表明,以该算法为基础的星点提取算法的准确性和可靠性得到验证,星点提取精度较野外一等天文测量精度要求高一个数量级,可以满足野外高精度天文测量的需求。 相似文献
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一种复杂海天背景下的红外舰船目标自动检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种红外舰船目标检测算法。首先,利用设计好的频域组合高通滤波器对原始红外图像进行处理,以得到舰船目标可能存在的区域即目标潜在区;然后,对获得的目标潜在区进行尺度自适应的局部阈值分割,进而提取出较为完整的舰船目标或者虚假目标;最后通过检测吃水线特征来筛选出正确的舰船目标。实验结果表明,此算法能够有效地检测出复杂海天背景条件下的红外舰船目标,且具有一定的时效性。 相似文献
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为了解决遥感卫星信息获取实效性差,严重依赖数据传输通信带宽,难以满足卫星在轨实时提取感兴趣目标需求等问题,本文设计了一种以全局统计为基础的高效舰船目标检测算法和超轻量化疑似目标真伪鉴别网络,实现舰船目标快速提取。采用传统图像处理方法快速检测目标,获取疑似目标切片,大幅降低数据量,采用自主设计改进的基于深度学习的超轻量鉴别网络实现疑似目标二次筛查,进一步提升目标提取精度。在算法模型实时实现过程中,合理优化算法流程和计算方法,建立计算精度误差分析模型,使得算法实时处理的精度、速度、硬件规模以及热耗等方面达到良好平衡。利用GF-3卫星数据对算法进行测试,试验表明该方法对复杂海洋背景环境、斑点噪声高、信噪比低的SAR遥感图像,舰船目标提取的准确性提升20%,达到98%,计算量降低90%,实时性提升50%。该方法兼顾了算法的有效性及在轨实时处理的可行性,可以在当前的星载嵌入式电路中实现并将在某新体制雷达试验卫星上在轨应用,具有良好的应用前景。 相似文献
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超大视场太阳敏感器图像质心提取算法 总被引：3，自引：0，他引：3
太阳图像质心提取是利用太阳敏感器进行天文导航的关键技术之一,直接决定了太阳敏感器的观测精度。针对超大视场太阳敏感器非圆形太阳图像质心提取问题,首先提出像面椭圆拟合算法,较好地解决了椭圆及近似椭圆形太阳图像的质心提取问题,然后进一步提出了球面圆拟合算法。该算法根据相机的投影和畸变模型,将太阳图像的边缘点映射到物方空间,对物方空间的边缘点进行球面圆拟合,从而确定太阳质心位置。在估计球面圆拟合算法的精度时,需要将太阳质心位置映射回像面。理论上,球面圆拟合算法不再需要顾及太阳图像的形状,算法更为严谨。将椭圆拟合算法和球面圆拟合算法应用到实测的太阳图像质心提取中。结果表明,椭圆拟合算法更适合处理半视场角70°~80.3°的太阳图像,平均精度约为0.075pixels;球面圆拟合算法更适合处理半视场角大于80.3°的太阳图像,平均精度约为0.082pixels。 相似文献
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测量自动化是未来天文作业的发展方向。针对现有的天文测量系统仍需人眼观测恒星的缺陷,基于视频测量机器人TS50i的工作模式,详细介绍了其相关参数和关键技术,提出了利用TS50i代替传统全站仪进行自动天文测量的方法。采用星图处理方法解算室内观测模拟数据,验证了基于其视频测量特点的星点提取算法的适用性,其室内模拟实验横纵方向的星点提取精度分别达到0.010和0.011像素。基于大量室外观测结果表明:以视频测量机器人为平台的自动天文测量具有可靠性和准确性,经纬度定位精度达到分别优于0.24″和0.22″,可以满足野外高精度的天文测量要求。 相似文献
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在SAR成像过程中,利用目标相对于雷达运动的多普勒频率进行方位向压缩来提高方位向分辨率。对于海面舰船目标,往往由于SAR发射的脉冲重复频率过低,回波信号的多普勒频率欠采样,引起高亮度的方位向模糊噪声,产生虚假目标。若直接利用传统CFAR、子孔径相干等目标检测算法,会把方位向模糊引起的虚假目标误判为舰船目标,降低了舰船目标的检测精度。针对SAR影像方位向模糊现象,提出一种利用全极化SAR数据的舰船目标检测算法,其利用H-A-Alpha分解得到的第三散射机制,结合方位向全极化子孔径相干,消除了方位向模糊噪声对舰船目标检测的影响,提高了舰船目标的目标杂波比。通过采用日本玉野Kojimawan港口附近的C波段AIRSAR全极化数据进行试验,验证了该算法能消除SAR方位向模糊,降低虚警率,提高舰船目标的检测精度。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(3)
针对背景复杂的遥感图像中,舰船方向任意、密集排列造成的漏检问题,基于旋转区域检测网络,提出多尺度特征增强的遥感图像舰船目标检测算法。在特征提取阶段,利用密集连接感受野模块改进特征金字塔网络,选用不同空洞率的卷积获取多尺度感受野特征,增强高层语义信息的表达;为了抑制噪声并突出目标特征,在特征提取后设计基于注意力机制的特征融合结构,根据各层在空间上的权重值融合所有层,得到兼顾语义信息和位置信息的特征层,再对该层特征进行注意力增强,将增强后的特征融入原金字塔特征层;在分类和回归损失基础上,增加注意力损失,优化注意力网络,给予目标位置更多关注。在DOTA遥感数据集上的实验结果表明,该算法平均检测精度可以达到71.61%,优于最新的遥感图像舰船目标检测算法,有效地解决了目标漏检问题。 相似文献
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姿态测量设备通常是以恒星作为观测基准的高精度姿态测量敏感器。针对高精度星点提取可以保证姿态解算精度及有效性的提高问题,该文针对星图影像特点,融合背景预测的思想,结合数学形态学目标标记的策略,提出了一种高精度星点提取算法。模拟和实际星图影像提取试验表明,该方法克服了传统阈值法的阈值设定困难,易受噪声影响的缺点,星点可实现高精度正确提取,算法稳定可靠、适用性强,具有工程实用价值。 相似文献