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基于飞行昆虫视觉机理的导航新方法

邓鹤  
【摘要】:为克服现有导航方法的不足,开发和研究其它新的导航方法,尤其是借鉴生物视觉机理的导航方法,是未来导航技术研究的一个重点和趋势。本文依据飞行昆虫视觉机理的研究成果,根据物理学中熵的概念,提出熵图及熵流概念,并结合Kalman滤波技术,提出一种基于熵流的辅助导航新算法。 首先,根据飞行昆虫的视觉机理和物理学中熵的概念,建立了熵图的概念,探讨了熵图的去噪性能,并把熵图的去噪性能与平均滤波器、中值滤波器、Wiener滤波器和Gauss滤波器在去除Gauss白噪声、椒盐噪声和斑点噪声方面的性能作了定量和定性的比较。 其次,依据熵图概念,建立了熵流的概念,并讨论了依据熵流刻画图像运动的可能性。依据光流的约束方程及其计算方法,建立了熵流的约束方程。为克服熵流计算的孔径问题,提出了不同类型的恒定假设。根据所提出的恒定假设,探讨了熵流计算的变分方法及其算法实现策略,并定性和定量地比较了不同熵流计算方法对图像运动的描述性能。 接着,依据本文的研究背景,研究了正交投影下的相机几何模型,即正交变换的六参数模型,提出了基于熵流的仿射变换六参数全局运动估计模型。为了减少全局运动估计的计算量,同时也为了提高全局运动估计的精度,提出了熵流数据的自动评估阈值选取算法。 接着,结合熵流概念和Kalman滤波技术,建立了基于熵流和Kalman滤波辅助导航方法的一步算法流程,同时构建了基于熵流和Kalman滤波技术辅助导航算法的实施策略。介绍了所采用的仿真实验数据的获取途径及仿真实验的执行方法;研究了基于熵流和Kalman滤波辅助导航方法的导航性能,并探讨了初始误差与圆概率偏差之间的关系。为了扩大新辅助导航方法的使用范围,讨论了在使用新的辅助导航方法之前叠加一个匹配过程的可能性。仿真实验结果表明,该算法能够在一定的精度范围内实时校正导弹在三维空间中的飞行轨迹,为导弹的导航算法研究提供了一个可行的方案。 最后,类似熵图的构建过程,探讨了利用Parzen窗建立自信息图的可能性,并提出了基于自信息图的小目标检测算法。在分割小目标时,提出了结合自适应阈值方法和区域增长技术的阈值分割算法。讨论了局部熵算子的快速算法,为提高局部熵算子的鲁棒性,提出了局部熵算子的改进策略。类比熵图,提出了基于局部反熵图的构建方法,并提出了基于局部反熵图的小目标检测算法。


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