国家教育部博士点基金(20124219120002) 作品数:11 被引量:63 H指数:6 相关作者: 刘劲 吴谨 李尊 孙永明 曾宪武 更多>> 相关机构: 武汉科技大学 北京航空航天大学 山东大学 更多>> 发文基金: 国家教育部博士点基金 湖北省教育厅科学技术研究项目 湖北省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 航空宇航科学技术 机械工程 更多>>
基于星光多普勒的脉冲星脉冲到达时间补偿 被引量:4 2014年 为了有效抑制多普勒效应对脉冲到达时间精度的影响,提出了一种基于星光多普勒的脉冲星脉冲到达时间补偿方法.该方法首先根据多颗恒星的星光多普勒频移解算出高精度航天器速度信息,然后利用该速度信息对X射线探测器获得的脉冲光子到达时间进行补偿,最后利用历元叠加法累积脉冲光子获得脉冲到达时间.该方法能有效抑制航天器高速运动对脉冲到达时间的不利影响,理论分析和实验结果表明了该方法的可行性和有效性;该方法的补偿精度比轨道外推方法高出两个数量级,且该方法的鲁棒性比轨道外推方法更强. 刘劲 曾宪武 房建成 宁晓琳关键词:导航 脉冲星 多普勒效应 目标移除的Criminisi图像修复算法 被引量:10 2016年 待修复区域标记、优先权、最佳匹配模块的搜索及填充和更新置信度是Criminisi图像修复算法的4个重要组成部分,每一部分对Criminisi算法的图像修复结果都有不可忽视的作用。针对大目标移除的Criminisi图像修复,从数学的角度优化待修复区域标记和提高优先权可信度,并将蝙蝠算法运用到最佳匹配模板搜索中,提高修复效率。实验表明:本文改进的算法能够有效的减少错误信息的累积,具有较好的实用性。 李尊 吴谨 刘劲关键词:优先权 基于交互式图论的目标边缘检测算法 被引量:2 2014年 针对传统边缘检测算法无法准确提取目标及其边缘的问题,基于交互式图论的最大流/最小割理论提出了一种新的边缘检测算法,设计了一种新的代价函数OE_COST--目标边缘代价函数;通过建立图割模型,能够在分割出目标的同时提取出目标边缘。算法通过交互式选择背景及目标像素集合作为硬性约束,通过图像特征(如灰度级、空间信息等)建立代价函数作为软性约束,同时施加软硬约束达到提取目标边缘的目的。实验结果表明,本算法可以准确提取出目标及其边缘轮廓。 林选伟 吴谨关键词:边缘检测 图论 最大流 代价函数 基于脉冲星和火星观测的深空探测器自主导航 被引量:7 2014年 为了消除脉冲星星历误差并提高火星探测巡航段末端导航精度,提出了一种基于脉冲星和火星观测的组合导航方法。受当前测量技术的限制,脉冲星星历信息中不可避免地存在误差,此时,X射线脉冲星导航定位精度较低。现有的火星敏感器精度较低,此外,基于火星观测的自主导航方法定位精度与火星和深空探测器之间的距离有关。即使在巡航段末端,基于火星观测的自主导航方式精度仍有限,不能满足火星探测需求。鉴于二者的互补性以及导航系统的非线性,将脉冲星星历误差引起的系统偏差作为增广状态,利用扩展Kalman滤波器将二者的导航信息融合。与脉冲星导航和基于火星观测的自主导航方法相比,该组合导航方式对脉冲星星历误差和火星敏感器误差具有较强的鲁棒性,且定位精度较高,能满足火星探测的需求。 刘劲 房建成 宁晓琳 吴谨 康志伟关键词:脉冲星 深空探测 KALMAN滤波器 火星 基于X射线脉冲星的组合导航方法研究 2013年 X射线脉冲星导航是一种新兴的航天器自主导航技术。由于其自身的局限性,单独脉冲星导航还无法满足航天器高精度自主导航定位的需要。为此,不少学者将其他导航方法与脉冲星导航相结合,提出了多种组合导航。本文对这些基于脉冲星的组合导航进行分析与比较,给出了这些方法各自的优点和应用场合。 钟敏 刘劲 孙永明 曾宪武关键词:脉冲星 导航 航天器 基于纹理抑制和连续分布估计的显著性目标检测方法 被引量:7 2015年 为了取得更好的显著性检测结果,针对传统的显著性检测方法易造成边界模糊以及应用中央-周边差进行图像检测时,感兴趣目标的内部纹理会破坏目标的整体性的问题,提出了一种基于纹理抑制和连续分布估计的显著性检测方法。先对图像进行双边滤波的预处理,以平滑目标以及背景区域内部的纹理扰动,保留目标与背景之间的主要边缘。再采用SLIC超像素分割算法,对图像中具有相同特征的像素进行分组,通过多维正态分布提取分割区域的特征,利用二范数Wasserstein距离计算区域相似度:结合局部显著性检测以及全局显著性检测实现目标区域的提取。实验结果表明,本文的方法能够较好地提取显著性目标区域。 邓丹 吴谨 朱磊 刘劲关键词:显著性检测 基于CS测量矩阵优化的图像融合 被引量:5 2014年 测量矩阵是压缩感知理论的三大核心部分之一,它直接影响着压缩感知理论在图像融合领域的应用。针对随机测量矩阵不易硬件实现的问题,本文设计了一种仅由-1、0和1三个值组成的测量矩阵,并利用基于Gram矩阵的优化方法使其尽可能地与稀疏变换矩阵不相关。实验结果表明,该测量矩阵不仅能提高重构图像的PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),而且将其应用于基于压缩感知的图像融合中,在采样率仅为非压缩域50%的情况下仍能取得较好的融合效果。 孙永明 吴谨 刘劲关键词:图像融合 压缩感知 测量矩阵 GRAM矩阵 基于自学习的稀疏正则化图像超分辨率方法 被引量:15 2015年 如何设计既能够保持边缘与纹理结构又具有较低计算复杂度的图像超分辨率算法是目前该领域有待解决的难点问题。在Bayesian统计框架下建立了一种新的基于稀疏正则化的图像超分辨模型。模型中的保真项度量理想图像在退化模型下与观测图像的一致性,稀疏正则项刻画理想图像在词典下的稀疏表示。该模型还引入了图像的非局部自相似性和超拉普拉斯先验作为正则化约束。为使稀疏域更好地表征高分辨率图像,选取高分辨率图像块的高频特征进行稀疏表示,由此增强了稀疏模型的有效性。将词典学习融入到超分辨率重建过程中,即直接从当前估计的高分辨率图像特征块学习词典,与从训练样本库中学习词典相比,这种自学习的方法对不同图像的自适应性更强,并且减少了运算量。实验结果表明,该方法可以重建清晰的图像边缘,减小振铃效应,并且对噪声具有很好的鲁棒性。 李娟 吴谨 陈振学 杨莘 刘劲关键词:超分辨率 基于边缘结构的Criminisi图像修复 被引量:6 2014年 为了提高图像边缘结构信息的修复效果,本文优化的Criminisi算法优先权,侧重于提高数据项的鲁棒性,并在全局搜索寻找最佳匹配模块进行修复。且在修复结束后,对修复区域进行FDIM算法的无缝拼接处理,使图像的整体和谐统一。实验证明,该修复方法能够很好地处理边缘结构细节信息,并降低了错误匹配,满足人的视觉需求,具有相对较高的实用价值。 李尊 吴谨 刘劲关键词:图像修复 FA-Criminisi快速图像修复 被引量:6 2015年 在经典Criminisi图像修复算法框架的基础上,针对优先权可靠性低和全局搜索最佳模板效率低、错误匹配率大的缺点进行改进。改进的算法为基于萤火虫算法(FA)的快速Criminisi图像修复算法。首先从数学的角度引入正规化函数至置信度,以此提升优先权计算的可靠性;然后引入FA到最佳模板的搜索与填充中,能够有效地将全局搜索与局部搜索有效地结合,鲁棒性较高,提高效率且错误匹配率低。实验结果表明:采用本文的改进算法能在保证修复质量的基础上降低时耗,提高效率。 李尊 吴谨 刘劲 吴秋红关键词:优先权 FA