图像匹配技术及图像捕控指令制导半实物仿真系统研究

图像匹配技术及图像捕控指令制导半实物仿真系统研究

论文摘要

本文从满足图像制导武器仿真需求和装备科研的需要出发,针对图像类精确制导武器攻击过程中对目标定位精度和系统实时性的要求,深入研究了相关匹配中实时目标图像相对模板的旋转和缩放问题的解决方法。在总结已有的研究成果的基础上,对几种可能的解决方案进行了深入的研究,提出下面的三种解决方案并完成了计算机仿真,给出了适应性结论。并将这些技术应用到空对地精确制导武器的仿真系统中,完成了捕控指令图像制导柔性半实物仿真实验系统的设计和建设。 1.首次将多尺度模极大值边缘提取技术和边缘匹配技术引入到图像制导系统中,提出并验证了通过目标图像的多尺度边缘特征实现目标匹配,以此提高图像制导系统中目标匹配的速度和精度。首先建立了高斯函数的一阶导数作为小波函数的小波变换模型,并利用该模型检测出系列边缘特征。在此基础上,对全像素匹配与边缘图像匹配进行了比较实验,证明了基于边缘像素的匹配比全像素匹配更优秀。 2.首次引入仿射矩不变量来解决导弹攻击过程中的目标仿射变形问题。 3.提出基于遗传算法的动态匹配模板来解决模板与目标的旋转和缩放造成的匹配精度下降的问题,仿真试验证明该方法的有效性。对模板参数编码后,经过遗传进化易于得到最佳匹配参数,从而实现目标点的精确定位。 4.设计并完成了目前国内唯一的能够完成巡航导弹攻击过程仿真、图像制导技术研究和装备检测的完整实用系统。可以完成图像制导类精确制导武器的教学、科研和设备性能检测,实现了某型号巡航导弹的攻击过程仿真,该系统获得军队科技进步二等奖。 5.该系统的主要特点是采用网架结构和精密四方向导轨和滑座较好地解决了大载荷(2T)、大跨度(12M×4M)二自由度精密运动平台的设计与调校,该平台与全方位智能监控摄像头结合解决了导弹运动和导弹与目标相对运动规律的仿真;采用比例仿真沙盘与灯光烟雾相结合实现目标环境仿真。

论文目录

  • 第一章 综述
  • 1.1 课题的来源和背景
  • 1.2 课题研究的目的和意义
  • 1.3 系统仿真技术在制导系统仿真中的作用
  • 1.4 系统仿真技术研究和应用的趋势
  • 1.4.1 仿真系统的分类
  • 1.4.2 系统仿真理论和方法的发展
  • 1.4.3 新时期军事仿真技术的应用
  • 1.5 制导武器半实物仿真实验系统研究现状
  • 1.5.1 红外制导空空导弹半实物仿真系统
  • 1.5.2 光电探测半实物仿真系统
  • 1.5.3 激光制导武器半实物仿真系统
  • 1.6 图像制导技术的研究方向与现状
  • 1.6.1 图像制导技术的研究方向
  • 1.6.2 图像制导技术的研究现状
  • 1.7 本论文的内容安排
  • 1.8 本章小结
  • 第二章 图像的特征提取与匹配
  • 2.1 图像匹配基础
  • 2.1.1 图像匹配方法
  • 2.1.2 图像匹配的一般模型
  • 2.1.3 相似性测度
  • 2.2 基于图像灰度的图像匹配
  • 2.2.1 互相关匹配方法
  • 2.2.2 投影匹配算法
  • 2.2.3 基于傅里叶变换的相位匹配方法
  • 2.2.4 图像矩匹配方法
  • 2.3 基于图像特征的匹配
  • 2.3.1 算法步骤与特点
  • 2.3.2 图像预处理
  • 2.3.3 特征选择
  • 2.3.4 图像匹配
  • 2.4 快速匹配方法
  • 2.4.1 分层搜索算法
  • 2.4.2 基于遗传算法的匹配方法
  • 2.4.3 基于金字塔分级搜索的匹配方法
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 图像的矩特征与图像匹配
  • 3.1 图像的矩
  • 3.2 常用的矩函数
  • 3.2.1 几何矩
  • 3.2.2 正交矩
  • 3.3 仿射不变矩
  • 3.3.1 仿射不变参数
  • 3.3.2 仿射不变矩基本原理
  • 3.3.3 仿射不变矩实验结果
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 小波多尺度图像处理与匹配
  • 4.1 小波变换概述
  • 4.1.1 二进小波变换
  • 4.1.2 二维连续小波变换
  • 4.2 图像的小波变换表示模型
  • 4.2.1 小波的多分辨率分析与正交小波变换
  • 4.2.2 边界处理及分解层数
  • 4.3 基于小波变换的图像噪声分析及其消除方法
  • 4.3.1 噪声分析
  • 4.3.2 噪声消除
  • 4.3.3 实验结果及分析
  • 4.4 基于多尺度小波变换的图像边缘检测方法
  • 4.4.1 Mallat算法分析
  • 4.4.2 利用小波变换提取图像边缘的过程
  • 4.4.3 小波选择与小波变换
  • 4.4.4 实验结果及分析
  • 4.4.5 全像素匹配与边缘图像匹配的比较
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于遗传算法的动态模板匹配
  • 5.1 遗传算法概述
  • 5.2 遗传算法的具体实现
  • 5.2.1 遗传编码与初始化
  • 5.2.2 个体评估与适应度函数
  • 5.2.3 选择操作
  • 5.2.4 交叉操作
  • 5.2.5 变异操作
  • 5.2.6 进化终止条件
  • 5.3 动态模板匹配
  • 5.3.1 基本思想
  • 5.3.2 染色体表达(编码)
  • 5.3.3 适应度评价
  • 5.3.4 遗传操作
  • 5.4 实验与分析
  • 5.4.1 实验条件
  • 5.4.2 实验方法和实验结果
  • 5.4.3 实验结果分析
  • 5.4.4 实验结论
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 图像匹配技术在图像捕控指令制导仿真实验系统中的应用
  • 6.1 空地63导弹简介
  • 6.1.1 主要战术技术指标
  • 6.1.2 组成
  • 6.1.3 飞行制导方式
  • 6.2 图像捕控指令制导仿真实验系统设计需求
  • 6.3 图像捕控指令制导仿真实验系统的关键技术及其实现
  • 6.3.1 图像制导半实物仿真实验系统的基本结构
  • 6.3.2 导弹航迹仿真
  • 6.3.3 目标和环境特性的物理仿真
  • 6.3.4 接口设计和系统对象封装技术
  • 6.3.5 航空总线技术
  • 6.3.6 导弹飞行过程的视景仿真
  • 6.3.7 系统的自检
  • 6.4 图像匹配技术在捕控指令制导半实物仿真系统中的应用
  • 6.4.1 图像的小波去噪
  • 6.4.2 特征提取与匹配
  • 6.4.3 跟踪模式与搜索区域优化
  • 6.4.4 基于DSP的弹载图像处理系统
  • 6.5 图像寻的末制导应用中的图像匹配技术研究方向
  • 6.6 本章小结
  • 第七章 全文总结
  • 7.1 论文的基础性工作
  • 7.2 论文的创新性工作
  • 7.3 未来的研究工作展望
  • 7.4 本章小结
  • 参考文献
  • 攻读博士期间完成的学术论文及科研成果
  • 致谢
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 相关论文文献

    • [1].图像匹配及其应用[J]. 计算机与网络 2020(07)
    • [2].基于改进并行粒子群算法的彩色图像匹配[J]. 计算机应用研究 2016(08)
    • [3].基于布谷鸟搜索的图像匹配方法研究[J]. 郑州大学学报(理学版) 2017(04)
    • [4].基于双目图像匹配的车载测速测向方法研究[J]. 汽车技术 2017(11)
    • [5].深度图像匹配的两种方法及比较[J]. 激光与光电子学进展 2010(12)
    • [6].图像匹配方法研究综述[J]. 中国图象图形学报 2019(05)
    • [7].一种基于图像匹配的公路破损标线检测方法[J]. 计算机技术与发展 2018(09)
    • [8].一种快速的两步骤图像匹配新算法[J]. 计算机技术与发展 2015(08)
    • [9].基于局部特征的大视角图像匹配[J]. 光学学报 2019(05)
    • [10].异源图像匹配自相似性测度的快速算法[J]. 科技创新与应用 2017(06)
    • [11].基于自适应图像匹配的喷嘴性能试验器研究[J]. 组合机床与自动化加工技术 2011(11)
    • [12].小天体探测器着陆图像匹配改进算法[J]. 航天器工程 2019(01)
    • [13].矿井架线机车监控系统中图像匹配技术的应用[J]. 煤炭技术 2013(05)
    • [14].基于图像匹配的血管外渗漏检测[J]. 医疗卫生装备 2012(11)
    • [15].一种新的宽基线图像匹配方法[J]. 西安电子科技大学学报 2011(02)
    • [16].基于多尺度结构特征的快速异源图像匹配[J]. 红外技术 2020(05)
    • [17].面向图像匹配的基础矩阵估计改进算法[J]. 计算机集成制造系统 2018(09)
    • [18].图像匹配技术在滑坡监测中的应用[J]. 高科技与产业化 2010(09)
    • [19].微小零件图像匹配和定位研究[J]. 电子世界 2018(15)
    • [20].基于不变尺度特征变换和有界失真映射的受损文物图像匹配方法[J]. 厦门大学学报(自然科学版) 2019(03)
    • [21].基于四元数矩阵奇异值分解的彩色图像匹配方法[J]. 嘉应学院学报 2011(02)
    • [22].ThinMatch:一种高效大规模场景图像匹配方法[J]. 中国体视学与图像分析 2018(04)
    • [23].混合模拟退火与蚁狮优化的图像匹配方法[J]. 计算机科学 2019(06)
    • [24].大型高温锻件在线视觉测量图像匹配方法[J]. 激光与红外 2016(11)
    • [25].基于视觉词袋模型的图像匹配方法研究与实现[J]. 电子技术与软件工程 2015(21)
    • [26].改进序贯相似性检测算法的遥感图像匹配[J]. 四川大学学报(自然科学版) 2013(02)
    • [27].一种改进的图像匹配方法[J]. 生物技术世界 2013(05)
    • [28].基于边缘特征的工件图像匹配[J]. 机械科学与技术 2009(10)
    • [29].基于图像匹配定位技术的舰船航迹测量方法研究[J]. 船电技术 2017(09)
    • [30].基于竞选算法的特征点图像匹配研究[J]. 机电工程技术 2016(04)

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