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公开(公告)号：CN109978900A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910148835.4
申请日：2019-02-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明涉及一种单目相机圆特征平移运动测量方法，方法涉及计算机视觉、摄像测量、机械自动化领域。本发明采用的技术方案是：通过基于朝向变换的椭圆检测方法实现图像中圆特征对应成像椭圆的检测，结合圆特征圆心、法向及半径信息，求解平移运动前、后圆特征参数在相机坐标系的表示；充分利用圆特征平移运动中朝向不变这一特性，解决圆特征参数求解中的二义性问题；依据求解得到的平移运动前、后两个位置上圆特征圆心在相机坐标系中的表示，计算出圆特征的平移运动平移量。
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公开(公告)号：CN107302667A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710704689.X
申请日：2017-08-17
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
CPC分类号： H04N5/235 , G01C11/02 , G06T5/009 , G06T5/50 , G06T7/0002 , G06T2207/10024 , G06T2207/20221 , G06T2207/30168 , H04N5/2355
摘要： 本发明涉及一种相机可互换动态分光成像系统及其应用于高动态成像的方法。该系统采用“组合成像模式”，结合后端的图像融合处理算法，构成“主镜 + 适配器 + 多相机 + 多源图像融合”结构，实现对目标的高质量成像。本发明改变传统光测系统的单次单一光路的单传感器成像模式为动态分光的多传感器成像模式，突破大动态范围成像方案、分光比动态可调适配器模块、多波段高动态图像融合算法等关键技术，解决多种先进传感器的集成安装和同步成像、多源图像融合和增强处理算法等问题，最大限度的获取光测信息，实现对靶场目标的高动态、高速、多波段、高分辨、高质量成像，有效提高靶场试验光测水平。
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公开(公告)号：CN109900712B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910309300.0
申请日：2019-04-17
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于摄像测量的风电叶片机械故障在线检测系统，包括叶片全局运动测量系统、长焦相机随动测量系统、可选用的无人机站叶片局部损伤检测系统、信息处理分析和控制系统、野外综合支持与保障系统。还公开了基于上述系统的检测方法，先进行相机标定，再由全局测量系统采集旋转叶片的图像，获取叶片的全场位移和应变信息，并提取旋转叶片轮廓；然后控制长焦随动相机跟踪拍摄，获取叶片感兴趣局部区域在不同位置不同受力状态下的高分辨图像，根据叶片上特征点位移和图像变化进行人工或半自动故障检测分析。本发明检测过程稳定，实现了对大尺度风电叶片的全局与局部表面的高精度检测，检测效率高、功能丰富、容易控制，节省了大量人力。
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公开(公告)号：CN107302667B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201710704689.X
申请日：2017-08-17
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明涉及一种相机可互换动态分光成像系统及其应用于高动态成像的方法。该系统采用“组合成像模式”，结合后端的图像融合处理算法，构成“主镜+适配器+多相机+多源图像融合”结构，实现对目标的高质量成像。本发明改变传统光测系统的单次单一光路的单传感器成像模式为动态分光的多传感器成像模式，突破大动态范围成像方案、分光比动态可调适配器模块、多波段高动态图像融合算法等关键技术，解决多种先进传感器的集成安装和同步成像、多源图像融合和增强处理算法等问题，最大限度的获取光测信息，实现对靶场目标的高动态、高速、多波段、高分辨、高质量成像，有效提高靶场试验光测水平。
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公开(公告)号：CN109829511B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201910148702.7
申请日：2019-02-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/30
摘要： 本发明涉及一种基于纹理分类的下视红外图像中云层区域检测方法。本发明将下视红外图像中云层区域的检测问题作为一个云层区域与下垫面地物区域之间的一个纹理分类问题，首先，采用中值滤波及对比度增强算法对输入图像进行预处理，消除噪声干扰，改善图像对比度；其次进行图像特征提取，为适应云层形状的复杂多变，提高判别的准确性，本发明对输入图像进行自适应子图划分，对每一子图单独处理，提取图像的灰度共生矩阵相关特征及旋转不变的均匀局部二值模式；最后依据所提取的图像特征，采用预训练的支持向量机对图像子图类型进行判别，检测出图像中云层区域。
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公开(公告)号：CN109900713B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201910309312.3
申请日：2019-04-17
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种摄像引导的无人机风电叶片缺陷动态检测系统，包括叶片全局运动测量系统、无人机站叶片局部损伤检测系统、信息处理分析和控制系统、以及野外综合支持与保障系统。还公开了基于上述系统的检测方法，先进行相机标定；再通过全局运动测量系统采集旋转叶片的图像，获取旋转叶片的全场位移和变形信息，并提取旋转叶片轮廓；然后控制规划无人机近距离局部观测，获取叶片感兴趣局部区域在不同位置不同受力状态下的高分辨图像；根据叶片上特征点位移和图像变化进行人工或者半自动故障检测分析。本发明检测过程稳定，实现了对大尺度风电叶片的全局与局部表面的高精度检测，具有检测效率高、功能丰富、容易控制的优点，节省了大量人力。
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公开(公告)号：CN109829511A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910148702.7
申请日：2019-02-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于纹理分类的下视红外图像中云层区域检测方法。本发明将下视红外图像中云层区域的检测问题作为一个云层区域与下垫面地物区域之间的一个纹理分类问题，首先，采用中值滤波及对比度增强算法对输入图像进行预处理，消除噪声干扰，改善图像对比度；其次进行图像特征提取，为适应云层形状的复杂多变，提高判别的准确性，本发明对输入图像进行自适应子图划分，对每一子图单独处理，提取图像的灰度共生矩阵相关特征及旋转不变的均匀局部二值模式；最后依据所提取的图像特征，采用预训练的支持向量机对图像子图类型进行判别，检测出图像中云层区域。
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公开(公告)号：CN110738688A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911020999.5
申请日：2019-10-25
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种新的红外超弱运动目标检测方法。所述方法包括：获取待检测的红外图像序列，分别抑制红外图像序列中帧间重叠区域背景以及非重叠区域背景，得到目标图像序列，对目标图像序列中的运动目标进行目标增强，以及抑制目标图像序列中的背景残差，得到增强目标图像序列，通过自适应阈值分割，确定增强目标图像序列的候选目标集合，通过计算候选目标集合中每个候选目标的目标运动速度和灰度外观特征，确定候选目标集合中的真实目标。采用本方法能够实现对超弱运动目标进行检测。
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公开(公告)号：CN107343130B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201710704694.0
申请日：2017-08-17
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明涉及一种基于DMD动态分光的高动态成像模块。包括基于DMD高动态成像模块硬件以及光路控制软件和图像融合软件。目标光线进入主镜中，经动态分光装置反射后，经过适配器、光强动态可调机构、位置传感器后，由相机采集图像，再经过DMD空间光调制器后传输到计算机进行参数计算补偿，获取高动态范围图像；适配器可根据不同的成像任务，实现至相机靶面的分光比区域动态可调；结合图像融合和增强处理算法，构成“主镜+适配器+多相机”光路结构，光路结构能够提供的动态范围达到136dB，系统的整体动态范围将大于150dB，实现对目标的高动态范围成像。利用DMD器件实现分光结构的紧凑小巧，实现整体和分区域的动态分光。解决靶场的箭体和火焰同时高质量成像的技术难题。
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公开(公告)号：CN109900713A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910309312.3
申请日：2019-04-17
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种摄像引导的无人机风电叶片缺陷动态检测系统，包括叶片全局运动测量系统、无人机站叶片局部损伤检测系统、信息处理分析和控制系统、以及野外综合支持与保障系统。还公开了基于上述系统的检测方法，先进行相机标定；再通过全局运动测量系统采集旋转叶片的图像，获取旋转叶片的全场位移和变形信息，并提取旋转叶片轮廓；然后控制规划无人机近距离局部观测，获取叶片感兴趣局部区域在不同位置不同受力状态下的高分辨图像；根据叶片上特征点位移和图像变化进行人工或者半自动故障检测分析。本发明检测过程稳定，实现了对大尺度风电叶片的全局与局部表面的高精度检测，具有检测效率高、功能丰富、容易控制的优点，节省了大量人力。
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