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2012年11月23日,我国航母舰载机歼-15成功实现安全着舰,不仅使“辽宁”舰成为真正意义上的航母,而且也意味着我国已经具备舰机合练的技术条件,为舰载无人机自主着舰奠定了良好的基础。 舰载无人机是以航空母舰为栖息地的作战机种,必须能够适应航母的工作环境、自然环境和作战环境,能否安全可靠地实现自动回收已成为评判舰载无人机性能好坏的重要指标之一。近几年,国外对无人机自主着舰技术投入了大量的人力、物力,而我国在该领域的研究才刚刚起步,技术基础薄弱,亟须引起高度重视。 基于上述需求背景,针对视觉导航在无人机自主着舰中的重要应用,本文着手解决无人机自主着舰视觉信息系统中光电图像模拟与目标检测、提取等问题。 首先,本文总结了无人机图像的一般特点,从无人机成像链路入手,分析成像过程中的退化因素以及可能引入的缺陷类型。根据缺陷引入的先后次序建立无人机图像分层退化模型,包括:几何畸变、灰度畸变、模糊效果、频谱畸变和噪声干扰等。依据模型对缺陷进行仿真,从而实现无人机图像的模拟。 然后,本文研究了图像质量评价方法,选取合适的质量评价指标作为图像退化效果评价的依据,进行退化效果评价,以方便今后建立无人机图像数据库。 接着,本文重点研究了两种航母目标检测方法——基于Haar特征方法和基于视觉显著性方法,并对二者的检测效果进行分析。虽然Haar特征检测方法用于本课题的航母检测效果不理想,但却对基于视觉显著性检测方法的提出具有一定的指导意义。 最后,本文设计并开发了无人机图像模拟与目标检测应用软件,实现了无人机图像模拟、图像退化效果评价以及舰船目标检测三大功能。 关键词:无人机自主着舰,图像模拟,目标检测,分层退化模型,视觉显著性
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