文档名：基于多云恶劣环境下的偏振图像修复定向方法
摘要：仿生偏振光导航是近年发展起来的一种新型自主导航方式,具有抗干扰能力强、误差不随时间累积而增加的优点.在晴朗天气条件下,偏振模式具有明显的方向特征,但在多云恶劣天气下,云层异常像素点的存在会破坏大气偏振模式,从而使得偏振光导航的精度降低.为了降低云层对偏振信息的干扰,本文提出了一种融合Seg-U-Net卷积神经网络(CNN)的云层分割方法,并以此二值图为掩模进行局部图像修复,实现了去除云层的同时,获取到完整的偏振图像.室外实验结果表明:当天空存在云层遮挡时,航向角误差可以从3.2408°降低至0.7209°,相比于未去除遮挡前导航精度提升了约78.12％.
作者：边宇峰 李沅 任彩鸣 李怡纲Author：BIANYufeng LIYuan RENCaiming LIYigang
作者单位：中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(11)
分类号：TP242TN967.6
关键词：偏振光导航 卷积神经网络 图像修复 航向角
Keywords：polarizedlightnavigation convolutionalneuralnetwork(CNN) imagerestoration headingangle
机标分类号：TP391P2O441.4
在线出版日期：2023年12月4日
基金项目：山西省科技成果转化引导专项项目基于多云恶劣环境下的偏振图像修复定向方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(11)边宇峰 李沅 任彩鸣 李怡纲仿生偏振光导航是近年发展起来的一种新型自主导航方式,具有抗干扰能力强、误差不随时间累积而增加的优点.在晴朗天气条件下,偏振模式具有明显的方向特征,但在多云恶劣天气下,云层异常像素点的存在会破坏大气偏振模式,从...参考文献和引证文献
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