1 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
3 中国运载火箭技术研究院，北京 100076
研究了无特征信息非合作飞行目标起飞阶段的高度估计方法，将飞行目标的观测过程划分为小倾角阶段和大倾角阶段，并基于几何光学建模提出了两种高度估计方法。小倾角阶段利用场景特征，通过优化迭代求解相机焦距，实现高度估计；大倾角阶段则在缺乏参照物的条件下，利用已知的相机参数和几何关系进行高度计算。实验得到小倾角阶段高度估计的平均误差为0.246 m，大倾角阶段高度估计的平均误差为0.108 m，实验结果证明了本研究方法的高精度和可靠性。本研究不仅为飞行目标的起飞阶段状态估计提供了新的技术手段，也为飞行故障分析和安全评估提供理论支撑。
高度估计 无特征信息 非合作飞行目标 焦距 飞行故障分析 光学学报
2025, 45(12): 1228016
1 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
针对大型结构微小间距变形的高精度测量问题，传统测量方法往往难以适应大型结构的应用需求或其测量精度不能满足要求。为了解决类似轨道等大型结构的微小变形测量问题，提出了一种结合光杠杆原理和摄像测量的大型结构小变形测量方法。利用激光器、反射镜、成像光屏以及相机等光学设备搭建了相应的测量系统。所提出的方法结合了摄像测量方法的广泛适应性和光杠杆法的高精度，将难以测量的微小变形量转换为更容易测量的像素变化量，利用亚像素光斑提取算法以及非线性迭代求解算法得到更高精度的测量结果，并且能够连续观测，实时测量大型结构的微小变形。通过仿真实验验证了本文提出的方法的可行性以及理论精度。搭建了实际测量系统对实际目标进行测量，实际位移测量的平均误差为0.0536 mm，转角测量的平均误差为0.000638°，结果验证了本文方法的测量精度以及广泛适用性。
光杠杆 摄像测量 大型结构 变形测量
1 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
针对风力发电机运行过程中可能出现的叶片扫塔问题，提出一种基于事件相机的风电叶片扫塔预警方法。所提方法充分利用事件相机的高动态范围、低延时、低功耗等优点，首先，实时监测复杂光照环境下快速旋转的叶片，获得高频稀疏事件流数据；其次，通过分析叶尖产生事件的极性提取候选叶尖事件，并使用邻域搜索方法从候选叶尖事件中提取实际的叶尖像素坐标；最后，通过中心透视投影原理计算叶片的最小净空距离，实现叶片扫塔预警。所提方法将事件相机用于风电叶片扫塔的监测预警，实现全天候、复杂光照环境下风电叶片最小净空距离的在线监测，可有效避免叶片扫塔事故的发生。
测量 风力发电机 事件相机 叶片扫塔 健康监测 光学学报
2024, 44(22): 2212001
1 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
运动相机相对位姿估计是基于机载光电平台进行视觉定位的关键技术。在大倾角、小交会角等典型受限观测条件下，相机位姿估计精度易受姿态角误差和像点提取误差的影响，使目标定位精度难以满足应用需求。针对惯性测量单元测量角度随时间发生漂移，且惯性测量单元与相机安装关系标定繁琐的问题，提出了一种惯性测量单元与相机固联安装下的对地定位方法，无需标定相机和惯性测量单元之间的安装关系。首先，利用固联安装的惯性测量单元为运动相机提供相对旋转角信息；然后，根据1个相对旋转角和4个同名点估计运动相机的相对位姿；最后，采用投影矩阵交会法线-线交会出目标的空间位置。仿真和飞行实验表明，在典型受限观测条件下，所提方法定位精度优于传统定位方法，具有高精度、高效率、强鲁棒性等优点。
测量 机载光电平台 惯性测量单元 受限观测条件 位姿估计 对地定位 中国激光
2023, 50(14): 1404005
1 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
高精度的目标实时定位对于无人机侦察和指引目标至关重要。但在大倾角、小交会角等受限观测条件下，机载光电平台对地定位精度难以满足任务需求。为提高受限观测条件下机载光电平台对地定位的精度，提出了一种基于观测平台位置和对目标激光测距的对地定位全局最优化方法。首先，根据地面固定目标的连续观测数据建立加权误差方程，再将非线性问题转换为特征向量求解问题，无需迭代优化即可求出全局最优解。然后，通过蒙特卡罗仿真分析定位方法受误差源的影响，并通过多次飞行实验验证了该定位方法的有效性。实验结果表明，在受限观测条件下，所提方法对地定位误差低于30 m，运算耗时不超过10 ms。本文方法具有定位精度高、计算效率高等优点，以及较高的工程应用价值。
目标定位 受限观测 全局最优解 激光测距 机载光电平台 光学学报
2023, 43(12): 1212003
1 国防科技大学 空天科学学院，湖南长沙40073
2 中国航空工业集团公司 沈阳飞机设计研究所，辽宁沈阳110035
3 西安电子科技大 学计算机科学与技术学院，西安710071
4 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 航空光学成像与 测量重点实验室，吉林长春130033
5 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南长沙410073
6 上海乂义实业有限公司，上海20114
为了提升无人机机载光电侦察设备的目标识别距离，本文结合实际工程项目研制了适用于机载光电侦察设备的高速微扫描超分辨核心组件，在嵌入式平台GPU-TX2i上实现了图像实时超分辨重建。首先让微扫描核心组件按照预先设定的步长和频率进行微位移，获取四帧具有亚像素偏差的连续的低分辨率图像，然后使用基于概率分布的图像超分辨重建算法，将这四帧图像处理成一帧高分辨率的图像。实验结果表明，探测器输出的帧频为120 FPS、分辨率为640×512的低分辨图像序列经超分辨重建后，变成帧频为30 FPS、分辨率为1 280×1 024的图像序列，有效空间分辨率提升了78.2%，目标识别距离提升了43.3%。重建一帧高分辨率图像耗时约为33 ms，微扫描核心组件的微扫描响应时间小于1.0 ms，到位精度小于0.3 μm（对应约0.03个像素）满足机载光电侦察设备对实时性和精度的要求。
微扫描 超分辨率 图像处理 目标识别 micro-scan super-resolution image processing target recognition 光学 精密工程
2021, 29(10): 2456
1 国防科技大学 空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所，辽宁 沈阳 110035
3 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，航空光学成像与测量重点实验室，吉林 长春 130033
4 中国科学院大学，北京 10049
5 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
光学遥感图像海面舰船目标检测易受云雾，海岛，海杂波等复杂背景的干扰。本文提出了一种适用于复杂背景的舰船目标检测方法。首先为了克服目标尺度多变问题，利用视觉显著性生成多 尺度显著图，然后使用基尼指数自适应选择最优显著图。考虑到全局阈值分割算法带来的漏检测问题，提出一种新的方案来分离目标和背景像素点。利用图像膨胀原理获取显著图的局部极大值点， 然后使用k-means算法判断极大值点属于目标像素点还是背景像素点。接着对目标点邻近区域进行精细分割。最后引入基于径向梯度变换的旋转不变特征来进一步剔除虚警。实验结果表明，该算法 能够成功检测出不同尺寸和方向的舰船目标，有效克服复杂背景的干扰。算法检测正确率93%，虚警率4%，优于其他舰船检测方法。
图像处理 目标检测 视觉显著性 局部极值 径向梯度变换 image processing target detection visual saliency local maximum radial gradient transform
国防科技大学空天科学学院图像测量与视觉导航湖南省重点实验室, 湖南 长沙 410073
利用点特征求解单目相对位姿是现在普遍采用的方法,但在纹理不明显、角点少的场景下,仅依靠点特征难以得到理想的结果。鉴于此,结合惯性测量单元的测量数据和平面场景存在的单应性约束,提出了基于点线特征结合的单目相对位姿估计算法。先利用惯性测量单元提供的旋转角信息将2帧连续图像校正为正下视图像;再对图像中的点线特征进行检测和匹配;最后根据点线特征的单应性约束求解正下视图像之间的相对位姿,进而转化获得原始图像之间的相对位姿。仿真实验和实物实验结果证明,所提算法能够有效地求解单目相对位姿。
成像系统 位姿测量 单目视觉 惯性测量单元 点线特征结合 单应性约束 激光与光电子学进展
2020, 57(8): 081102
1 国防科技大学空天科学学院, 湖南 长沙 410073
2 湖南省图像测量与视觉导航重点实验室, 湖南 长沙 410073
介绍一种通过设计相机成像系统来消除大气低频扰动的方法。精密光测工程通常在室外进行,很难避免因大气扰动造成的系统误差。大气扰动可以分为高频扰动和低频扰动两部分,高频扰动部分可以通过滤波消扰等图像处理方法消除。通过搭建相机对视成像系统的约束条件来消除由大气低频扰动引起的光测误差。在高速相机系统成像消扰实验中,利用镜面反射成像完成对视成像系统的标定。对比实验组和对照组的结果发现,测量误差从2.99%缩小至0.35%。结果表明相机成像系统对于大气扰动中的低频扰动消除具有良好的校正效果。
成像系统 精密光测 镜头系统设计 镜面反射标定 大气扰动 光学学报
2019, 39(12): 1211002
1 中国酒泉卫星发射中心, 甘肃 酒泉 732750
2 国防科技大学空天科学学院, 湖南 长沙 410073
单目位姿估计是计算机视觉中一个基础而重要的问题,在机器人定位、虚拟现实、图像精密测量等领域应用广泛。在实际应用中,参考点坐标不可避免地含有粗差点,导致估计结果偏离真值,为此,提出自适应加权的稳健正交迭代算法。该算法采用稳健估计方法自动识别粗差点,并赋予其较小权值,以提高算法的稳健性。实验结果表明,稳健正交迭代算法求解精度高、稳健性好,可有效抑制不同个数、不同水平的粗差影响。当20个观测点中存在8个水平为60 pixel的粗差点时,本文解算精度分别比经典正交迭代算法和加权正交迭代算法高2个和1个数量级。
机器视觉 位姿估计 稳健正交迭代 粗差
