月球车图像超分辨率重建算法

为了更好地满足嫦娥探月工程二期中月球车导航和探测规划任务对图像数据的要求,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,利用经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像,实现了月球车图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse-Land模型,从美国阿波罗计划获取的月面图像、嫦娥二期工程实验中获取的图像以及随机选取的自然图像中提取了大量训练图块,采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Ah和Al的学习,在对待重建图像进行有效分割的基础上,通过求解优化问题获得待处理低分辨率图块的稀疏表示,并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后,运用最小二乘算法,得到满足重构约束的高分辨率图像。实验结果表明,此算法在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。     

改进SFS的月面撞击坑三维恢复算法研究

为了实现探月二期中单幅影像条件下的月面撞击坑三维地形恢复,文章基于Lommel-Seeliger反射模型,提出了正则化约束的明暗恢复形状(SFS)三维恢复算法,以特征边缘线点的梯度比例作为起算,演化得到撞击坑内部所有点的梯度比例,实现了反射方程的正则化.采用实际月面撞击坑影像和模拟影像验证分析,结果证明本文提出的算法优于Tsai算法,能够有效地实现月面撞击坑地形的三维恢复.     

机载激光测距—扫描成像制图系统的定位原理与误差分析

阐述了遥感直接对地定位的基本原理,在此基础上分析影响机载激光测距－扫描成像制图系统对地定位精度的各种因素,最后给出了在不同情况下同一条扫描线上不同位置的对地定位精度的特征。     

嫦娥五号探测器月面采样封装任务的定位精度

嫦娥五号是中国首个实施无人月面取样返回的月球探测器。为了确保采样封装任务的定位精度,需要对采样封装任务进行高精度的整体几何检校。本文提出了附有立体约束和机械臂运动约束条件的联合平差检校模型。经过内场试验验证本文提出的检校方法具有较高的精度。在模拟采样试验中能够获得5.118 mm的平均定位误差,在月面采样任务中能够获得4.745 mm的平均定位误差。有效保障了嫦娥五号探测器精准地完成月面自动采样封装任务。     

玉兔号月球车全景相机的正交变换投影模型

玉兔号安装了一对全景相机,全景相机使用的镜头设计为视场小的长焦距镜头,这种镜头的光线束入射角较小,若采用传统的透视投影模型进行相机检校可能会造成法方程式系数矩阵的病态。针对这一特点,本文提出一种基于正交变换模型的相机检校方法,通过真实数据试验证明,该方法具有很高的精度和稳定性,可以用于对玉兔号月球车的全景相机进行检校。     

月面巡视探测器导航和全景相机标定方法研究

提出一种基于自检校光束法平差模型的月面巡视探测器导航相机和全景相机的高精度标定算法。详细推导了利用二维直接线性变换模型求解相机参数和像片外方位元素初始值的方法;推导了利用自检校光束法平差模型求解相机参数和像片外方位元素精确值的方法。最后,利用一对工业镜头模拟月面巡视探测器导航相机和全景相机并获取一组实际数据对算法进行试验,验证了算法的精度和可行性。     

基于神经网络的地图数字注记识别

指出了地图自动识别系统中地图数字注记识别存在的困难，论证了利用神经网络技术解决这种困难的可能性，并通过一个含有２个隐藏层的ＢＰ网络，说明了这种技术用于地图数字注记识别的可行性。     

利用卫星遥感技术确定世界大河的源头和长度

介绍了利用卫星遥感技术与源头地区的实地考察相结合, 确定世界主要大河的源头的主要过程。给出了利用卫星遥感技术确定的全世界10 条长度超过和接近5000km 的大河的源头坐标和河长     

关于大河源头确定标准问题的探讨

本文根据世界各国在确定大河源头时的一些基本做法,提出了在不能同时满足确定河源许多条件时,以“河源唯远”的原则。