1 Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200030, China
2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
1 中国科学院上海天文台，上海 200030
2 中国科学院大学，北京 100049
为开展地球同步轨道(GEO)空间目标监视监测试验，上海天文台在2015年研制了具有超大视场的“地球同步轨道带动态监视光学系统样机”，样机的有效视场达到100平方度。视场内目标数量众多，如何从复杂的观测图像中有效识别出GEO目标是本文研究的重点。GEO目标相对地面静止，恒星相对地面以15″/s的速度运动，提出相邻帧图像差分与航迹关联结合的方法，通过相邻帧图像差分法去除大部分恒星虚警，利用航迹关联确认目标，并将属于同一个目标的观测点位联结。通过对样机实测数据的处理分析，验证了该方法的可行性和准确性，平均每个观测夜晚，可识别视场内超过50个GEO目标，识别准确率超过95%。
GEO目标 超大视场 目标识别 GEO targets wide field of view objects recognition
1 内江师范学院 资源与环境科学学院, 四川 内江 641112
2 厦门大学, 福建 厦门 361005
多角度偏振遥感在目标识别和地物观测中具有广阔的应用前景。从目标地物的偏振探测机理出发, 讨论了它们偏振反射光谱的空间特征, 以及由反射光的垂直振动分量和平行振动分量构成的偏振差值曲线的变化规律。结果显示: 反射光的垂直振动分量与平行振动分量之差R⊥-∥随着折射率的变化而不同, 且均在入射角80°附近达到最大; 随着折射率的增加, R⊥-∥值逐渐增大; 随着入射角从0°增加到90°, R⊥-∥值先增大后减小。偏振差值光谱信息与强度辐射光谱信息相比, 目标地物间微小差异得到了增强; 多角度偏振光谱信息与非多角度偏振光谱信息相比, 在一定角度范围入射时更能显现目标地物间的微小差异。
应用光学 偏振 多角度 差值曲线 目标识别 applied optics polarization multi-angle D-value curve objects recognition
四川大学 电子信息学院光电科学技术系,成都 610064
提出了一种基于局部描述符的物体识别算法.算法根据点云位置信息得到其矢量和曲率信息,根据形状索引提取特征点,在每个特征点根据矢量夹角把点云物体分割成不同的曲面片,每个矢量夹角曲面片通过一个二维直方图描述.该图显示了特征点与邻域之间法线矢量夹角对特征点法线矢量与特征点到邻域矢量之间夹角的出现频率.对于给定的一个物体,通过比对预测物体和模型物体的曲面片集描述,可得到潜在的对应模型物体,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.
图像处理 物体识别 矢量夹角 局部描述符 Image processing Objects recognition Vector angle Local descriptor
