论文题目: 计算机视觉技术在低空突防与精确打击中的应用研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 导航,制导与控制
作者: 王彪
导师: 沈春林
关键词: 计算机视觉,立体视觉,图像配准,遗传算法,低空突防,精确打击
文献来源: 南京航空航天大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本文从应用需求出发,分别对计算机视觉中的立体视觉与图像配准技术进行仔细分析,着重对两项技术中均涉及的最基本、也是最困难的部分— —匹配问题展开深入研究,提出两种新颖的基于遗传算法的匹配方法,从而在技术上寻求把计算机视觉技术应用于低空突防与精确打击战术的解决途径。二十世纪九十年代的海湾战争,本世纪初的美伊战争等,使世人目睹了现代高科技武器的强大威力,也使人们充分认识到将高新科学技术应用于现代国防中的必要性和紧迫性。目前,低空突防与精确打击是现代局部战争中发展起来的能有效完成空中进攻任务的两种实用战术,随着防空力量的日益强大,为与之抗衡,迫切需要在保障自身安全的同时尽可能地提高空中进攻的效率,因此需要对一些新兴技术进行探究,以使其在低空突防与精确打击中充分发挥效力。计算机视觉是近几十年迅速发展起来的一项新兴技术,已经在众多领域中应用、实践,并逐渐为人们所共识。笼统地说,它是一项利用计算机处理视觉信息的技术,因而可视其为一项遥感技术,应用于工程实践中,可以提高系统的自动化和智能化程度,以及其它方面的性能。实际上,将计算机视觉技术应用于低空突防与精确打击已不再是一种新的想法,但在技术上解决其应用问题却存在着诸多难点,因此本文尝试对其中的两项技术:立体视觉技术与图像配准技术的应用问题进行研究。应用这两项技术所共同面临的任务是两幅图像间的匹配问题,是实现这两项技术本身自动化所无法回避的必经历程,也是它们中最难解决的任务。本文将其视为工程优化问题进行解决,但由于上面两种战术各有不同的应用要求,比如低空突防战术中需要数字地形图及距离(深度)信息,而在精确打击中则需要目标点的精确位置(或方位)信息,因此两种情况下对匹配问题的要求就不同,匹配问题所涉及的难点、解决方法也各有不同,必须区别对待,本文针对这两种情况进行了具体深入的研究。针对低空突防战术需要详尽数字地形图和深度信息的要求,本文采用立体视觉技术,为其研究开发基于区域的匹配方法,不需要预先进行特征提取,也不需要进行后续插值,就可以直接获得高密度的视差图(进而可以转化为深度信息图);针对精确打击中需要进行目标点自动定位的要求,本文在分析了多种可能方案之后,采用基于点映射的图像配准技术,为其研究开发基于特征的匹配方法,从而实现快速、准确、自动的图像空间对准和信息综合。
论文目录:
第一章 绪论
1.1 课题背景
1.1.1 低空突防战术
1.1.2 精确打击战术
1.2 技术背景
1.2.1 计算机视觉的概念
1.2.2 计算机视觉的应用
1.3 本文的研究内容与结构
第二章 理论分析与技术基础
2.1 计算机视觉技术基础
2.1.1 图像的形成与针孔相机模型
2.1.2 计算机视觉与射影几何
2.1.3 立体视觉与对极几何
2.1.4 匹配问题与匹配约束
2.2 优化技术基础
2.2.1 多种多样的优化技术
2.2.2 遗传算法概述
2.2.3 遗传算法的具体实现
第三章 利用图像进行深度信息提取
3.1 视差分析
3.1.1 双目交叉视觉成形
3.1.2 从视差计算深度信息
3.1.3 可以计算视差的其它视觉过程
3.2 利用遗传算法进行高密度视差图估计
3.2.1 以往的研究工作与本章的研究动机
3.2.2 利用遗传算法进行区域匹配
3.2.3 基于遗传算法的匹配过程
3.2.3.1 解的遗传编码
3.2.3.2 染色体与个体的评估
3.2.3.3 选择操作
3.2.3.4 交叉操作
3.2.3.5 变异操作
3.2.4 由粗到精的层次策略
3.2.5 实验结果
3.3 本章小结
第四章 利用图像进行目标点定位
4.1 目标定位与图像配准
4.1.1 目标点的定位问题
4.1.2 图像配准技术
4.2 利用遗传算法进行图像配准
4.2.1 以往的研究工作及本章的研究动机
4.2.2 特征点提取
4.2.3 利用遗传算法进行特征点匹配
4.2.3.1 解的遗传编码
4.2.3.2 匹配约束与评估函数
4.2.3.3 选择操作
4.2.3.4 交叉操作
4.2.3.5 变异操作
4.2.4 实验结果
4.3 本章小结
第五章 本文总结与工作展望
5.1 本文主要研究工作与贡献
5.2 进一步工作展望
致谢
攻博期间发表的论文
参考文献
发布时间: 2005-07-08
参考文献
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