RU2787646C1 - Method for measuring roll and pitch angles of an aircraft - Google Patents

Method for measuring roll and pitch angles of an aircraft Download PDF

Info

Publication number
RU2787646C1
RU2787646C1 RU2022114494A RU2022114494A RU2787646C1 RU 2787646 C1 RU2787646 C1 RU 2787646C1 RU 2022114494 A RU2022114494 A RU 2022114494A RU 2022114494 A RU2022114494 A RU 2022114494A RU 2787646 C1 RU2787646 C1 RU 2787646C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
images
spectra
observed
observed images
aircraft
Prior art date
Application number
RU2022114494A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Иван Георгиевич Анцев
Александр Александрович Макаренко
Сергей Олегович Птицын
Василий Николаевич Ежгуров
Original Assignee
Акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Радар ммс"
Filing date
Publication date
Application filed by Акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Радар ммс" filed Critical Акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Радар ммс"
Application granted granted Critical
Publication of RU2787646C1 publication Critical patent/RU2787646C1/en

Links

Images

Abstract

FIELD: navigation.
SUBSTANCE: invention relates to navigation and is intended for use as an element of the navigation system of an aircraft. The method for measuring the roll and pitch angles of an aircraft consists in using additional stages of preliminary processing of the observed images before calculating the spectra of the observed images, which involves sequential operations of median filtering of the observed images, linear filtering of the observed images in low-pass filters, increasing the contrast of the observed images, transforming the observed images in outline form. And also, additional stages of pre-processing of the spectra of observed images are used before calculating the sums of amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum on the images of the spectra, providing for successive operations of median filtering of the images of the spectra of the observed images, linear filtering in the low-pass filters of the images of the spectra of the observed images, increasing the contrast of the images of the spectra of the observed images. In this case, the sums of the amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum are calculated in two mutually perpendicular directions corresponding in the local coordinate system to rotation angles in the range from -45° to 45° with a step of at least 1°, after which the directions are determined in which the sum amplitudes of harmonics on each image has a maximum value. These directions correspond to the angles of rotation of the spectra of the observed images relative to the coordinate systems of the onboard optoelectronic cameras, and, consequently, the roll and pitch angles of the aircraft.
EFFECT: increasing the accuracy of determining the angles of roll and pitch of the aircraft, performed by digital processing of the spectra of spatial frequencies of images and the images themselves, formed by onboard optoelectronic cameras.
1 cl, 4 dwg

Description

Изобретение относится к навигации и предназначено для использования в навигационной системе летательного аппарата.The invention relates to navigation and is intended for use in the navigation system of an aircraft.

Известен способ цифровой обработки изображений для определения пространственного положения летательного аппарата [1]. Способ определения углового положения летательного аппарата в пространстве, описанный в статье, заключается в построении двумерного спектра наблюдаемого изображения на основе двумерного преобразования Фурье.A known method of digital image processing to determine the spatial position of the aircraft [1]. The method for determining the angular position of an aircraft in space, described in the article, consists in constructing a two-dimensional spectrum of the observed image based on a two-dimensional Fourier transform.

Недостатком указанного способа является то, что для определения углов тангажа и крена беспилотного воздушного судна применяется дискретное преобразование Фурье без способов ускорения его вычислительной процедуры, что обеспечивает недостаточную для проведения вычислений и в реальном времени скорость получения результатов. Еще одним недостатком является отсутствие предварительной обработки изображений, формируемых бортовыми оптоэлектронными камерами, что увеличивает погрешность в определении углов крена и тангажа.The disadvantage of this method is that to determine the pitch and roll angles of an unmanned aircraft, a discrete Fourier transform is used without ways to speed up its computational procedure, which provides insufficient for real-time calculations and the speed of obtaining results. Another disadvantage is the lack of pre-processing of images generated by the onboard optoelectronic cameras, which increases the error in determining the roll and pitch angles.

В качестве прототипа предполагаемого изобретения выбран способ цифровой обработки изображений для определения пространственного положения летательного аппарата, описанный в статье [2]. Согласно указанному способу, обеспечивается измерение величин углов крена и тангажа воздушного судна на основе анализа наблюдаемых бортовыми оптоэлектронными камерами изображений разной степени контрастности и яркости. Значения углов крена и тангажа определяются по величине углов поворота спектров наблюдаемых изображений с помощью дискретного преобразования Фурье относительно систем координат камер.As a prototype of the proposed invention, a digital image processing method for determining the spatial position of an aircraft, described in article [2], was chosen. According to this method, the values of roll and pitch angles of an aircraft are measured based on the analysis of images of different degrees of contrast and brightness observed by onboard optoelectronic cameras. The values of the roll and pitch angles are determined from the magnitude of the rotation angles of the spectra of the observed images using the discrete Fourier transform with respect to the camera coordinate systems.

Недостатком прототипа является невозможность провести измерения в режиме реального времени, в связи с использованием только дискретного преобразования Фурье, что приводит к увеличению времени расчета. Другим недостатком является высокая погрешность в вычислении углов поворота спектра, так как преобразованию Фурье подвергается исходное изображение, наблюдаемое бортовой камерой, которое может быть разной яркости и контрастности.The disadvantage of the prototype is the inability to measure in real time, due to the use of only the discrete Fourier transform, which leads to an increase in the calculation time. Another disadvantage is a high error in calculating the rotation angles of the spectrum, since the original image observed by the onboard camera, which can be of different brightness and contrast, is subjected to the Fourier transform.

Задачей, на решение которой направлено предполагаемое изобретение, является разработка способа измерения углов крена и тангажа летательного аппарата, позволяющего проводить точные измерения в режиме реального времени.The problem to be solved by the proposed invention is the development of a method for measuring the angles of roll and pitch of an aircraft, which allows accurate measurements in real time.

Технический результат изобретения заключается в повышении точности определения углов крена и тангажа летательного аппарата вне зависимости от значения яркости и контрастности наблюдаемых бортовыми камерами изображений, и снижении времени расчета.The technical result of the invention is to increase the accuracy of determining the angles of roll and pitch of the aircraft, regardless of the value of the brightness and contrast of the images observed by the onboard cameras, and to reduce the calculation time.

Технический результат достигается за счет введения дополнительных этапов, на которых осуществляется обработка изображений, наблюдаемых бортовыми оптоэлектронными камерами, и спектров пространственных частот таких изображений, а также за счет использования алгоритма быстрого преобразования Фурье для вычисления пространственных спектров наблюдаемых изображений.The technical result is achieved by introducing additional stages at which the processing of images observed by onboard optoelectronic cameras and the spatial frequency spectra of such images is carried out, as well as by using the fast Fourier transform algorithm to calculate the spatial spectra of the observed images.

Сходства предлагаемого способа с прототипом заключаются в том, что последовательно вычисляют: пространственный спектр изображений, наблюдаемых бортовыми камерами, с помощью преобразования Фурье; на изображениях суммы амплитуд всех гармоник пространственного спектра по направлениям, соответствующим в локальной системе координат углам поворота, направление, по которому сумма амплитуд гармоник имеет максимальное значение; определяют углы крена и тангажа, соответствующие направлениям с максимальной суммой гармоник.The similarities of the proposed method with the prototype are that sequentially calculate: the spatial spectrum of the images observed by the onboard cameras, using the Fourier transform; on the images of the sum of the amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum in directions corresponding to the rotation angles in the local coordinate system, the direction along which the sum of the amplitudes of the harmonics has a maximum value; determine the roll and pitch angles corresponding to the directions with the maximum sum of harmonics.

Отличия предлагаемого способа измерения углов крена и тангажа летательного аппарата от прототипа заключаются в следующем.Differences of the proposed method for measuring the angles of roll and pitch of the aircraft from the prototype are as follows.

Во-первых, вычисляемый пространственный спектр рассчитывается по направлениям, соответствующим в локальной системе координат углам поворота в диапазоне от -45° до +45° с шагом, как минимум, в 1°.Firstly, the calculated spatial spectrum is calculated in the directions corresponding to the rotation angles in the local coordinate system in the range from -45° to +45° with a step of at least 1°.

Во-вторых, перед вычислением пространственных спектров изображений, наблюдаемых бортовыми камерами, с помощью преобразования Фурье, вводят дополнительные этапы предварительной обработки наблюдаемых бортовыми камерами изображений, на которых осуществляется:Secondly, before calculating the spatial spectra of images observed by onboard cameras using the Fourier transform, additional stages of pre-processing of images observed by onboard cameras are introduced, on which:

1) медианная фильтрация наблюдаемых изображений,1) median filtering of observed images,

2) линейная фильтрация наблюдаемых изображений в фильтрах нижних частот,2) linear filtering of observed images in low-pass filters,

3) повышение контрастности наблюдаемых изображений,3) increasing the contrast of the observed images,

4) преобразование наблюдаемых изображений в контурную форму.4) transformation of the observed images into a contour form.

В-третьих, в предлагаемый способ введены дополнительные этапы обработки спектров наблюдаемых изображений перед вычислением на изображениях спектров сумм амплитуд всех гармоник пространственного спектра, на которых осуществляется:Thirdly, the proposed method includes additional stages of processing the spectra of the observed images before calculating the sums of the amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum on the images of the spectra, on which the following is carried out:

1) медианная фильтрация изображений спектров наблюдаемых изображений,1) median image filtering of spectra of observed images,

2) линейная фильтрация в фильтрах нижних частот изображений спектров наблюдаемых изображений,2) linear filtering in the low-pass filters of the images of the spectra of the observed images,

3) повышение контрастности изображений спектров наблюдаемых изображений.3) increasing the image contrast of the spectra of the observed images.

В-четвертых, для вычисления пространственных спектров наблюдаемых изображений применяется алгоритм быстрого преобразования Фурье, обеспечивающий реализацию вычислительной процедуры определения углов крена и тангажа в режиме реального времени.Fourth, to calculate the spatial spectra of the observed images, the fast Fourier transform algorithm is used, which ensures the implementation of the computational procedure for determining the roll and pitch angles in real time.

Таким образом, предлагаемый способ измерения углов крена и тангажа летательного аппарата состоит из этапов, на которых: осуществляют медианную фильтрацию наблюдаемых бортовыми камерами изображений, линейную фильтрацию наблюдаемых изображений в фильтрах нижних частот, повышают контрастность наблюдаемых изображений, преобразуют наблюдаемые изображения в контурную форму, с помощью быстрого преобразования Фурье вычисляют пространственный спектр изображений, осуществляют медианную фильтрацию изображений спектров наблюдаемых изображений, выполняют линейную фильтрацию в фильтрах нижних частот изображений спектров наблюдаемых изображений, повышают контрастность изображений спектров наблюдаемых изображений, вычисляют на изображениях суммы амплитуд всех гармоник пространственного спектра по направлениям, соответствующим в локальной системе координат углам поворота, определяют направление, по которому сумма амплитуд гармоник имеет максимальное значение, определяют углы поворота спектра наблюдаемого изображения, соответствующие направлениям с максимальной суммой гармоник.Thus, the proposed method for measuring the roll and pitch angles of an aircraft consists of the following stages: median filtering of the images observed by the onboard cameras, linear filtering of the observed images in low-pass filters, increasing the contrast of the observed images, converting the observed images into a contour form, using Fast Fourier transform calculates the spatial spectrum of images, performs median filtering of images of spectra of observed images, performs linear filtering in low-pass filters of images of spectra of observed images, increases the contrast of images of spectra of observed images, calculates on images the sums of amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum in directions corresponding to the local coordinate system rotation angles, determine the direction in which the sum of the amplitudes of the harmonics has a maximum value, determine the rotation angles of the spectrum observably th image corresponding to the directions with the maximum sum of harmonics.

Причем вычисление сумм амплитуд всех гармоник пространственного спектра производят в двух взаимно перпендикулярных направлениях, соответствующих в локальной системе координат углам поворота в диапазоне от -45° до +45° с шагом, как минимум, в 1°, получая охват диапазона от 0° до 90° с шагом, как минимум, 1° в локальной системе координат.Moreover, the calculation of the sums of the amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum is carried out in two mutually perpendicular directions corresponding in the local coordinate system to the rotation angles in the range from -45° to +45° with a step of at least 1°, obtaining a range coverage from 0° to 90 ° in steps of at least 1° in the local coordinate system.

Заключительным этапом способа является определение направлений, по которым сумма амплитуд гармоник на каждом изображении имеет максимальное значение. Таким направлениям соответствуют углы поворота спектра наблюдаемого изображения относительно систем координат бортовых оптоэлектронных камер, и, следовательно, углы крена и тангажа летательного аппарата.The final step of the method is to determine the directions in which the sum of the harmonic amplitudes in each image has a maximum value. These directions correspond to the angles of rotation of the spectrum of the observed image relative to the coordinate systems of the onboard optoelectronic cameras, and, consequently, the roll and pitch angles of the aircraft.

Сущность изобретения поясняется чертежами.The essence of the invention is illustrated by drawings.

На фиг. 1 приведен пример работы двумерного медианного фильтра с рабочим окном 3×3.In FIG. 1 shows an example of a two-dimensional median filter with a 3×3 working window.

На фиг. 2а, 2б и 2в приведены углы поворота объекта на рассматриваемом изображении с наклоном, соответственно в 0°, 45° и 60°.In FIG. 2a, 2b, and 2c show the rotation angles of the object in the considered image with a tilt of 0°, 45°, and 60°, respectively.

На фиг. 3а приведен пример объекта на исходном изображении, на фиг. 3б приведен пример пространственного спектра объекта на обработанном изображении.In FIG. 3a shows an example of an object in the original image, in Fig. Figure 3b shows an example of the spatial spectrum of an object in the processed image.

На фиг. 4 приведен результат вычислений, соответствующий углам поворота (крен/тангаж).In FIG. 4 shows the result of calculations corresponding to the angles of rotation (roll/pitch).

В соответствии с заявленным способом выполняются следующие этапы обработки наблюдаемых бортовыми камерами изображений.In accordance with the claimed method, the following stages of processing the images observed by the onboard cameras are performed.

Для понижения уровня шумов на наблюдаемом изображении используется фильтрация исходного изображения, основанная на порядковых статистиках. Для выполнения фильтрации на исходном изображении может быть выбран двумерный медианный фильтр, представляющий собой скользящее окно, охватывающее нечетное число элементов изображения (3×3, 5×5, 7×7). Центральный элемент заменяется медианой элементов изображения в окне. На фиг. 1 показан пример работы двумерного медианного фильтра с рабочим окном 3×3.To reduce the noise level in the observed image, the original image is filtered based on order statistics. To perform filtering on the original image, a two-dimensional median filter can be selected, which is a sliding window covering an odd number of image elements (3×3, 5×5, 7×7). The center element is replaced by the median of the image elements in the window. In FIG. 1 shows an example of a two-dimensional median filter with a 3×3 working window.

В результате работы фильтра «выброс», имеющий амплитуду 18, из массива чисел, описывающего обрабатываемое исходное изображение, был удален. При работе медианного фильтра в обработанном изображении сохраняется большая четкость контуров, поскольку фильтр такого типа на эти элементы изображения оказывает меньшее влияние, чем линейный цифровой фильтр низких частот (ФНЧ). Медианный фильтр, основанный на порядковой статистике, обеспечивает особенно эффективное подавление шума типа «соль» и «перец».As a result of the filter operation, the “outlier” with an amplitude of 18 was removed from the array of numbers describing the processed original image. When working with a median filter, the processed image retains greater sharpness of the contours, since this type of filter has less effect on these image elements than a linear digital low-pass filter (LPF). The median filter, based on order statistics, provides particularly effective salt and pepper noise reduction.

Для выполнения линейной фильтрации наблюдаемых бортовыми камерами изображений в фильтрах нижних частот применяется линейный цифровой фильтр с передаточной функцией:To perform linear filtering of images observed by onboard cameras in low-pass filters, a linear digital filter with a transfer function is used:

Figure 00000001
Figure 00000001

Обработка в таком фильтре выполняется в соответствии со схемой, обеспечивающей нулевые фазовые искажения в обработанном изображении.Processing in such a filter is performed in accordance with a scheme that provides zero phase distortion in the processed image.

Линейный цифровой фильтр построен на основе скользящего горизонтального рабочего окна с размером 1×3 и коэффициентами (0,25; 0,5; 0,25) и вертикального рабочего окна с размером 3×1 и коэффициентами (0,25; 0,5; 0,25). Обработка в вертикальном направлении совпадает с обработкой в горизонтальном направлении (с той только разницей, что для вычисления используются элементы изображения, соседние в столбце, а не в строке, как при горизонтальной обработке).The linear digital filter is based on a sliding horizontal working window with a size of 1×3 and coefficients (0.25; 0.5; 0.25) and a vertical working window with a size of 3×1 and coefficients (0.25; 0.5; 0.25). Processing in the vertical direction is the same as processing in the horizontal direction (with the only difference being that image elements adjacent in a column are used for calculation, and not in a row, as in horizontal processing).

Линейный цифровой фильтр обладает нулевой фазовой характеристикой при обработке изображения в следующей последовательности:A linear digital filter has a zero phase response when processing an image in the following sequence:

- проход горизонтального фильтрующего окна «слева направо» и «справа налево» (обратный проход обеспечивает отсутствие горизонтальных фазовых искажений в обработанном изображении);- passage of the horizontal filtering window "from left to right" and "from right to left" (the reverse pass ensures the absence of horizontal phase distortions in the processed image);

- проход вертикального фильтрующего окна «сверху вниз» и «снизу вверх» (обратный проход обеспечивает отсутствие вертикальных фазовых искажений в обработанном изображении).- passage of the vertical filtering window "from top to bottom" and "from bottom to top" (the reverse pass ensures the absence of vertical phase distortions in the processed image).

При таком методе фильтрации в обработанное изображение фазовые искажения не вносятся.With this filtering method, phase distortions are not introduced into the processed image.

В соответствии с заявляемым способом повышение контрастности исходного изображения выполняется с целью выравнивания амплитудных характеристик спектра пространственных частот, формируемого из обрабатываемого изображения.In accordance with the claimed method, the contrast of the original image is increased in order to equalize the amplitude characteristics of the spatial frequency spectrum formed from the processed image.

Изображение имеет максимальный контраст, когда его уровню «белого» соответствует значение 255, а уровню «черного» соответствует значение 0. Равномерное контрастирование выполняется в соответствии со следующими выражениями:An image has maximum contrast when its white level is 255 and its black level is 0. Uniform contrast is performed according to the following expressions:

Figure 00000002
Figure 00000002

Figure 00000003
Figure 00000003

где:where:

Figure 00000004
- элемент массива элементов преобразованного изображения;
Figure 00000004
- element of the array of elements of the transformed image;

Figure 00000005
- элемент массива элементов исходного изображения;
Figure 00000005
- element of the array of elements of the source image;

Ymin и Ymax - предельные желаемые значения минимальной и максимальной яркости обрабатываемого изображения;Y min and Y max - limit desired values of the minimum and maximum brightness of the processed image;

Xmin и Xmax - реальные значения минимальной и максимальной яркости исходного изображения.X min and X max - real values of the minimum and maximum brightness of the original image.

Для расчета спектра используется быстрое преобразование Фурье. Для дискретного двумерного случая преобразование Фурье всегда существует и может быть выражено следующим равенством:The spectrum is calculated using the fast Fourier transform. For the discrete two-dimensional case, the Fourier transform always exists and can be expressed by the following equality:

Figure 00000006
Figure 00000006

где f (х,у) - массив значений яркости текущего кадра изображения - функция двух переменных размерами M×N; х=0, 1, 2, …, М-1, y=0, 1, 2, …, N-1, u=0, 1, 2, …, М-1, v=0, 1, 2, …, N-1;where f (x, y) is an array of brightness values of the current image frame - a function of two variables with dimensions M×N; x=0, 1, 2, ..., M-1, y=0, 1, 2, ..., N-1, u=0, 1, 2, ..., M-1, v=0, 1, 2, …, N-1;

х и у - пространственные переменные или переменными изображения;x and y are spatial or image variables;

u и v - переменные преобразования или частотные переменные.u and v are transformation variables or frequency variables.

Данное выражение должно быть вычислено для всех u и v. При работе с изображениями частоты, из которых состоит спектр, принято называть пространственными частотами, численно характеризующими количество периодов повторения изменяющихся по синусоидальному закону значений яркости элементов изображения на единицу длины.This expression must be evaluated for all u and v. When working with images, the frequencies that make up the spectrum are usually called spatial frequencies, which numerically characterize the number of repetition periods of the brightness values of image elements that change according to a sinusoidal law per unit length.

Вид и структура двумерного амплитудного пространственного спектра изображения позволяет выделить наличие вертикальных и горизонтальных границ и линий на изображении и дать общее представление об их пространственной ориентации. Как видно на фигуре 2, ориентация двумерного амплитудного пространственного спектра изображения характеризует в локальной системе координат направление границ и линий на исходном изображении.The type and structure of the two-dimensional amplitude spatial spectrum of the image allows you to highlight the presence of vertical and horizontal boundaries and lines in the image and give a general idea of their spatial orientation. As can be seen in figure 2, the orientation of the two-dimensional amplitude spatial spectrum of the image characterizes in the local coordinate system the direction of the boundaries and lines in the original image.

Далее проводятся операции медианной фильтрации спектров наблюдаемых изображений, линейной фильтрации в фильтрах нижних частот изображений спектров наблюдаемых изображений и повышение контрастности изображений спектров наблюдаемых изображений.Next, the operations of median filtering of the spectra of the observed images, linear filtering in the low-pass filters of the spectra of the observed images and increasing the contrast of the images of the spectra of the observed images are carried out.

В заключении выполняется операция определения углов крена и тангажа. Определения направления производят в двух взаимно перпендикулярных направлениях (фиг. 3а, 3б, 4), соответствующих в локальной системе координат углам поворота в диапазоне от -45° до 45° с шагом, как минимум, в 1°, что повышает точность определения углов поворота спектра.In conclusion, the operation of determining the roll and pitch angles is performed. The direction is determined in two mutually perpendicular directions (Fig. 3a, 3b, 4), corresponding in the local coordinate system to the angles of rotation in the range from -45° to 45° with a step of at least 1°, which increases the accuracy of determining the angles of rotation spectrum.

Линии, соответствующие максимальной сумме амплитуд гармоник, формируют отклонение от вертикальной оси локальной системы координат.The lines corresponding to the maximum sum of harmonic amplitudes form a deviation from the vertical axis of the local coordinate system.

Таким образом, использование дополнительных этапов, на которых осуществляется обработка изображений, наблюдаемых бортовыми оптоэлектронными камерами, и спектров пространственных частот таких изображений, позволяет вне зависимости от значения яркости и контрастности наблюдаемых бортовыми камерами изображений повысить точность определения углов крена и тангажа летательного аппарата, а также снизить время расчета за счет использования алгоритма быстрого преобразования Фурье для вычисления пространственных спектров наблюдаемых изображений.Thus, the use of additional stages, at which the processing of images observed by onboard optoelectronic cameras and the spatial frequency spectra of such images, makes it possible, regardless of the brightness and contrast values of images observed by onboard cameras, to increase the accuracy of determining the roll and pitch angles of the aircraft, as well as to reduce calculation time by using the fast Fourier transform algorithm to calculate the spatial spectra of the observed images.

Список источников:List of sources:

[1] Макаренко А.А. Применение цифровой обработки изображений для определения пространственного положения летательного аппарата / А.А. Макаренко, Л.С. Турнецкий, А.Г. Карманов // Информация и космос.- 2013. - №1. - С. 30-34.[1] Makarenko A.A. Application of digital image processing to determine the spatial position of the aircraft / A.A. Makarenko, L.S. Turnetsky, A.G. Karmanov // Information and space. - 2013. - No. 1. - S. 30-34.

[2] Макаренко А.А. Алгоритмы цифровой обработки изображений в задачах визуальной навигации беспилотного воздушного судна / А.А. Макаренко, Л.А. Винокуров // Радиопромышленность. - 2020. - №3. - С. 75-85.[2] Makarenko A.A. Algorithms for digital image processing in tasks of visual navigation of an unmanned aerial vehicle / A.A. Makarenko, L.A. Vinokurov // Radio industry. - 2020. - №3. - S. 75-85.

Claims (1)

Способ измерения углов крена и тангажа летательного аппарата, заключающийся в том, что вычисляют пространственный спектр изображения с помощью преобразования Фурье, вычисляют на изображениях суммы амплитуд всех гармоник пространственного спектра, определяют направление, по которому сумма амплитуд гармоник имеет максимальное значение, определяют углы крена и тангажа, соответствующие направлениям с максимальной суммой гармоник, отличающийся тем, что вычисление спектров выполняют методом быстрого преобразования Фурье и перед вычислением спектров наблюдаемых изображений осуществляют медианную фильтрацию наблюдаемых изображений, линейную фильтрацию наблюдаемых изображений в фильтрах нижних частот, повышают контрастность наблюдаемых изображений, преобразуют наблюдаемые изображения в контурную форму, а перед вычислением на изображениях спектров сумм амплитуд всех гармоник пространственного спектра осуществляют медианную фильтрацию изображений спектров наблюдаемых изображений, линейную фильтрацию в фильтрах нижних частот изображений спектров наблюдаемых изображений, повышают контрастность изображений спектров наблюдаемых изображений, при этом суммы амплитуд всех гармоник пространственного спектра определяют в двух взаимно перпендикулярных направлениях, соответствующих в локальной системе координат углам поворота в диапазоне от -45° до +45° с шагом, как минимум, в 1°.A method for measuring the roll and pitch angles of an aircraft, which consists in calculating the spatial spectrum of the image using the Fourier transform, calculating the sum of the amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum on the images, determining the direction along which the sum of the harmonic amplitudes has a maximum value, determining the roll and pitch angles corresponding to the directions with the maximum sum of harmonics, characterized in that the spectra are calculated using the fast Fourier transform method and before calculating the spectra of the observed images, median filtering of the observed images, linear filtering of the observed images in low-pass filters are performed, the contrast of the observed images is increased, and the observed images are converted into a contour form, and before calculating the sums of the amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum on the images of the spectra, median filtering of the images of the spectra of the observed images, a linear filter low-pass filters of the images of the spectra of the observed images, increase the contrast of the images of the spectra of the observed images, while the sums of the amplitudes of all harmonics of the spatial spectrum are determined in two mutually perpendicular directions corresponding to the rotation angles in the local coordinate system in the range from -45° to +45° s steps of at least 1°.
RU2022114494A 2022-05-27 Method for measuring roll and pitch angles of an aircraft RU2787646C1 (en)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2787646C1 true RU2787646C1 (en) 2023-01-11

Family

ID=

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2149516C1 (en) * 1999-01-10 2000-05-20 Военный инженерно-космический университет им. А.Ф. Можайского Adaptive system for image formation
RU2410717C2 (en) * 2009-07-21 2011-01-27 Дмитрий Геннадьевич Митрофанов Method for external radar detection of trajectory flight instabilities of aircraft with small heading angle
RU2589737C1 (en) * 2015-07-06 2016-07-10 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия войсковой противовоздушной обороны Вооруженных Сил Российской Федерации имени Маршала Советского Союза А.М. Василевского" Министерства Обороны Российской Федерации Method for extraction from doppler portraits of aerial objects identification features using superresolution method
CN110178045A (en) * 2016-11-17 2019-08-27 特里纳米克斯股份有限公司 Detector at least one object of optical detection
RU2745083C1 (en) * 2020-04-28 2021-03-19 Акционерное общество "Аэроприбор-Восход" Methods of generating data on the orientation of the object and the navigation system of the aircraft for their implementation

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2149516C1 (en) * 1999-01-10 2000-05-20 Военный инженерно-космический университет им. А.Ф. Можайского Adaptive system for image formation
RU2410717C2 (en) * 2009-07-21 2011-01-27 Дмитрий Геннадьевич Митрофанов Method for external radar detection of trajectory flight instabilities of aircraft with small heading angle
RU2589737C1 (en) * 2015-07-06 2016-07-10 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия войсковой противовоздушной обороны Вооруженных Сил Российской Федерации имени Маршала Советского Союза А.М. Василевского" Министерства Обороны Российской Федерации Method for extraction from doppler portraits of aerial objects identification features using superresolution method
CN110178045A (en) * 2016-11-17 2019-08-27 特里纳米克斯股份有限公司 Detector at least one object of optical detection
RU2745083C1 (en) * 2020-04-28 2021-03-19 Акционерное общество "Аэроприбор-Восход" Methods of generating data on the orientation of the object and the navigation system of the aircraft for their implementation

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Tabatabai et al. Edge location to subpixel values in digital imagery
CN112254801B (en) Micro-vibration vision measurement method and system
US8064687B2 (en) Fine stereoscopic image matching and dedicated instrument having a low stereoscopic coefficient
NL2016542B1 (en) Spatial data analysis.
CN106780590A (en) The acquisition methods and system of a kind of depth map
WO2012172761A1 (en) Stereo image processing device and stereo image processing method
CN107563969A (en) DSPI phase filtering methods based on variation mode decomposition
NL8401684A (en) SCHEME FOR REPROJECTING IMAGES USING CONVERSION TECHNIQUES.
RU2787646C1 (en) Method for measuring roll and pitch angles of an aircraft
CN114964219A (en) Hybrid EMD algorithm based on parameter optimization
CN113643355B (en) Target vehicle position and orientation detection method, system and storage medium
Crowley A multiresolution representation for shape
Choudhary et al. A novel approach for edge detection for blurry images by using digital image processing
Saxena et al. Image fusion scheme using two dimensional discrete fractional Fourier transform
CN110992274B (en) Complex Qu Miandian Yun Jiang noise removal method and system
CN107016393B (en) Graphical identification method of characteristic points of data trend line and groove width measurement method
Henson et al. Local optical-flow estimation for forward looking imaging sonar data
Panin et al. Application of the fractal dimension for estimating surface images obtained by various detectors
Balster et al. Digital spotlighting parameter evaluation for SAR imaging
JPS63278183A (en) Picture distortion correction device
Hu et al. Spatial general autoregressive model-based image interpolation accommodates arbitrary scale factors
Nakagawa et al. Automated correction of the bridge slab-bending effect using terrestrial laser scanning
Krumm et al. Local spatial frequency analysis for computer vision
Crespi et al. Adaptive gabor filters for phase-based disparity estimation
Bones et al. Tomographic blur identification using image edges