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工業(yè)心臟

第76章 圖像數(shù)據(jù)處理

工業(yè)心臟 長風浪xo 2088 2019-08-04 00:15:06

  進入四月好消息一個一個的傳了出來。

  第一個是陳東風和楊輝設計的大涵道比LT-2在報廢了2臺原型機后,終于在4月10號完成了定型?,F(xiàn)在正在由校工廠加緊趕制出經(jīng)過改進后的LT-2,預計一個星期后就會2臺LT-2的組裝工作。

  第二個好消息是唐昌宏的新飛龍也在4月12日完成了最后的風洞實驗,唐昌宏歷時一個半月終于為飛龍設計新的外形。新的飛龍是平直機翼,后掠角在16度,展弦比是15,機翼長度7.2米,機翼面積在3.2平方米,機身長度4.2米,尤其是7.2米的機翼一體成型,在組裝中難度很大。

  第三個好消息是西電的微波通信系統(tǒng)已經(jīng)完成了測試,據(jù)他們的測試接收端和發(fā)射端的距離在40km以內通訊效果是可以滿足預期的,在增加信號中繼塔后,通信距離還可以無限延伸。

  第四個好消息是楊韋和光機所合作的鷹眼項目也已經(jīng)完成了測試,不得不說采用黑白CCD成像不僅降低了整個鷹眼1/4的成本,而且在測試分辨率的時候他們發(fā)現(xiàn)可以分辨出5000米外0.5米*0.5米的物體,在配合陳東風和楊光給出的圖片處理算法后,100張圖片疊加后基本可以給出物體清晰的邊界,完全可以用來識別地表建筑和人員移動。

  第五個好消息是楊韋的飛機控制系統(tǒng),在配合唐昌宏進行風洞實驗的過程中,楊韋已經(jīng)根據(jù)上次Mini2000的經(jīng)驗開始編寫起飛龍的飛行控制程序。當然主要是低空低速的飛行條件也是楊韋能順利完成設計的一個主要原因。

  葛森的鷹擊-1是最早完成的,在3月底的時候,他就完成了相關設計和測試工作,不過由于沒有通信單元和戰(zhàn)斗部位,所以鷹擊-1還只是一個空殼。在西電的通信單元設計好后,被他整合進了鷹擊-1的控制系統(tǒng),現(xiàn)在就等能來個從天而降,具體測試命中率了。

  最妙的是楊光改造的DJS-130后臺控制系統(tǒng),在綜合了陳東風、楊韋、楊輝和唐昌宏的意見也就是他們在設計Mini2000控制臺的經(jīng)驗,最后楊光把DSJ-130的紙帶命令輸入系統(tǒng)魔改成三旋鈕加按鈕系統(tǒng),三旋鈕分別控制飛龍和鷹擊-1的飛行方向以及微調鷹眼的焦距;動作按鈕控制LT-2的氣動、停止和飛龍的副翼、尾翼以及鷹擊-1的發(fā)射;還有飛行動作按鈕控制飛龍的各個動作,包涵鎖定地面目標時的圓周飛行、規(guī)避地面攻擊的緊急避險飛行動作、還有最重要的是遇到故障時的自動返航飛行。

  不過現(xiàn)在各個飛行動作按鈕還沒具體的功能,這些功能還需要在試飛的時候慢慢測試出來。

  不過說一千到一萬,飛龍的所有功能都是在鷹眼對地面目標的識別上。這個識別除了需要依靠鷹眼的高空鏡頭以及高速拍攝系統(tǒng),關鍵還是要有一套可靠的圖像處理算法。

  為了一套可靠的算法,楊光專門從光機所借了一套黑白CCD拍照系統(tǒng),通過比較實際的圖片和數(shù)字處理圖片來專門改進數(shù)據(jù)處理算法。他們的樣圖從黑白相間的條紋圖片到黑白相間的棋盤圖片,從黑白圖片到彩色圖片,從片圖片到立體小樣,基本上把能模擬的都模擬了。

  陳東風設計了一套提高圖片分片率的算法,陳東風命名為“像素分離綜合算法”。該算法的核心思想是3點,第一是保留有意義的像素。當有些像素與周圍像素的顏色信息不同時,它是圖像的典型特征,需要保留,如地面目標的建筑,車輛等。

  第二是區(qū)分需要進行連續(xù)處理的部分,與不需要進行連續(xù)處理的部分。如建筑之間的間隙是不需要連續(xù)處理的,要保持波動。而建筑的輪廓需要進行連續(xù)光滑處理。

  第三是區(qū)分哪些相似像素應該被聯(lián)系起來,哪些不需要。如建筑間隔處,考慮2*2四個像素,比如建筑的頂面像素,相同灰階的像素應該被連接起來構成特征曲線的部分,而像素灰階差異明顯的不應該。解決了上面的問題后,就得到了一些線條,對這些線條進行樣條插值可以得到最終的結果。

  當然中間還有N多的技術難點,想要把地分辨率的圖片提高1倍甚至1倍以上都是需要耗費大量的水磨工夫的,現(xiàn)在陳東風的算法只是實現(xiàn)了10%的分辨率提升。

  而楊光從圖像數(shù)據(jù)的線性濾波上下手,由于黑白圖片的數(shù)據(jù)的形式都是二維矩陣,楊光采用的是使用一個二維的濾波器矩陣(有個高大上的名字叫卷積核),然后對于圖像的二維矩陣的每一個像素點,計算它的鄰域像素和濾波器矩陣的對應元素的乘積,然后加起來,作為該像素位置的值。這樣就完成了濾波過程。對圖像和濾波矩陣進行逐個元素相乘再求和的操作就相當于將一個二維的函數(shù)移動到另一個二維函數(shù)的所有位置,這個操作就叫卷積或者協(xié)相關。

  楊光設計了三種?二維的濾波器矩陣:邊緣檢測矩陣、圖像銳利化矩陣和運動模糊矩陣。

  邊緣檢測矩陣需要在圖像對應的方向計算梯度。使用一個所有值加起來為0的卷積核來卷積圖像,就可以了。但在實際中,這種簡單的方法會把噪聲也放大了。

  圖像的銳化矩陣和邊緣檢測矩陣很像,首先找到邊緣,然后把邊緣加到原來的圖像上面,這樣就強化了圖像的邊緣,使圖像看起來更加銳利了。這兩者操作統(tǒng)一起來就是銳化濾波器了,也就是在邊緣檢測濾波器的基礎上,再在卷積核的中心的位置加1,這樣濾波后的圖像就會和原始的圖像具有同樣的亮度了,但是會更加銳利。

  最重要的是運動模糊矩陣,本身飛龍就是在高速的運動中,拍攝的圖片基本上都會出現(xiàn)運動模糊。把模糊的圖片通過卷積的形式讓圖片上的像素在相向模糊方向偏移來達到修正模糊圖片的效果。

  把陳東風和楊光的圖像數(shù)據(jù)處理辦法結合在加上上百張圖片的疊加,想要在5000米的高空分別出0.5米*0.5米的物體還是不成問題的,當然具體的疊圖數(shù)量還需要結合試飛時候的實驗來測得。

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