一种基于模糊熵的自适应多层模糊增强算法

针对传统多级模糊增强算法中边缘附近灰度值的选取缺乏理论依据,增强变换可能导致灰度集中的现象,提出一种基于模糊熵的自适应多层次增强算法,该方法通过图像模糊熵估计边缘附近灰度,定义新的隶属度函数和增强算子,实现了图像的自适应增强.     

基于图像处理的零件尺寸测量系统的研究

在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测。并利用图像边缘灰度突变的特性,提出了一种结合梯度算子的快速边缘检测方法,据此计算出零件的各参数值。     

基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强

为了解决航空发动机导向叶片数字射线（DR）检测图像信息动态范围大、对比度低、细节信息不明显,缺陷区域难以识别的问题,提出一种改进型限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）算法。采用CLAHE增强导向叶片DR图像对比度,同时引入基于空间均值滤波器的Gaussian掩模处理,进行DR图像降噪,提取DR图像的低频信息;采用CLAHE增强的图像与提取的DR图像低频信息线性做差,突出DR图像的高频细节信息;与CLAHE增强的图像线性叠加,进一步提高了DR图像的对比度,实现导向叶片DR图像增强。依据图像基本空间分辨率（SRB）、信噪比（SNR）、灰度平均值对DR图像增强效果进行评价。结果表明: 改进的CLAHE算法,可以同时将表征SRB的D13双丝线对应的调制深度值从49.17%提高到了56.08%,整体灰度平均值从32 400.66增加到了38 684.43,02号微小裂纹缺陷的SNR从14.10提升到了15.16。结果显示优化的CLAHE算法,相比自适应直方图均衡化（AHE）等4种经典的航空发动机导向叶片DR图像增强算法,不仅提高了平坦区域对比度,突显了边缘细节信息,而且有效提升了微小缺陷的视觉效果。     

夜间成像光测数字图像增强技术研究

分析夜间成像的光测数字图像灰度范围、对比度和信息量等主要特点，为图像增强的策略选择和效果评价提供依据。针对夜间成像光测数字图像灰度范围较窄等特点，提出局部灰度修正的增强方法适当增强图像对比度，又避免细节损失，同时，利用拉普拉斯锐化突出目标轮廓和边缘，并利用人眼对彩色敏感的特点，采用伪彩色增强提高对图像中模糊目标的分辨能力。通过上述3种增强技术，提高了对夜间成像暗图像的目标识别能力，有利于后续判读处理。     

基于Prewitt算子的量子边缘检测算法

量子图像处理是量子算法在图像处理中的应用,目前基于量子图像存储的预处理研究非常少,限制了量子图像处理在目标选取和图像识别等应用。提出了一种基于Prewitt算子的量子边缘检测算法,在NEQR图像表示法的基础上增加9个量子比特保存邻居位置的灰度值和边缘标定,通过移位变换完成邻居位置的灰度值获取,利用经典Prewitt算子计算灰度梯度值,设计量子电路实验量子边缘检测。仿真证实了提出的方法是可行的,且量子成本较低。     

图像处理技术在航空发动机孔探检测结果判定中的应用初探

孔探检测是航空发动机检修与维护中一种性能优良的新型检测技术,能为飞机运行的安全提供后期保障。为了进一步提高对检测结果判定的准确性,利用基于Matlab软件的图像处理技术对孔探图像进行处理,在对发动机导向叶片烧蚀孔探图像的应用中发现,孔探图像经灰度化、中值滤波和增强对比度处理,尤其是局部增强对比度处理后,烧蚀区域与未烧蚀区域的界限变得更为清晰。     

图像边缘提取的启发式搜索算法

常规的图像边缘提取方法容易受到噪声的影响,导致了大量不连续边缘的产生。本文试验了一种基于边缘分段自增强的启发式搜索(EdgeDetectionalgorithmbasedonHeuristicSearchED-HS)算法,该算法通过对边缘检测后图像的遍历搜索获得各种可能的边缘轨迹,然后对每条搜索轨迹进行分段自增强,最后根据增强程度的积累决定图像边缘。文中阐述和分析了算法的机理,并以加入了高斯噪声的“Lena图像”作为样本进行了计算验证。结果初步证明了该算法能够在较高的噪声条件下有效的提取到连续、清晰的边缘。     

基于力场转换理论的图像粗大边缘检测方法

基于粗大边缘的异源图像匹配在导航制导等领域具有广阔的应用前景,但是现有边缘检测方法很难提取出异源图像中的粗大边缘.根据异源图像成像原理和灰度分布特点,提出一种基于力场转换理论的异源图像粗大边缘检测新方法.首先,根据引力概念计算图像中各像素点受到合力的大小和方向;其次,为了去除光照和异源图像灰度不同的影响,对图像中像素点...     

基于模糊理论的图像边缘检测算法研究与实现

针对模糊边缘检测算法迭代次数过多、计算量过大、实时性不好等缺陷,提出一种快速改进图像边缘检测算法,包括定义隶属函数、模糊增强处理、模糊平滑及模糊边缘检测,通过实验,改进算法速度快,性能好,效率高。     

一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

 针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题，提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割，根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配，根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束，并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束，以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标，实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明，该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘，并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

A salient edges detection algorithm of multi-sensor images and its rapid calculation based on PFCM kernel clustering

Multi-sensor image matching based on salient edges has broad prospect in applications, but it is difficult to extract salient edges of real multi-sensor images with noises fast and accurately by using common algorithms. According to the analysis of the features of salient edges, a novel salient edges detection algorithm and its rapid calculation are proposed based on possibility fuzzy C-means （PFCM） kernel clustering using two-dimensional vectors composed of the values of gray and texture. PFCM clustering can overcome the shortcomings that fuzzy C-means （FCM） cluster- ing is sensitive to noises and possibility C-means （PCM） clustering tends to find identical clusters. On this basis, a method is proposed to improve real-time performance by compressing data sets based on the idea of data reduction in the field of mathematical analysis. In addition, the idea that kernel-space is linearly separable is used to enhance robustness further. Experimental results show that this method extracts salient edges for real multi-sensor images with noises more accurately than the algorithm based on force fields and the FCM algorithm; and the proposed method is on average about 56 times faster than the PFCM algorithm in real time and has better robustness.     

一种多核实时图像处理模块设计与实现

实时图像处理能力是嵌入式系统中影响系统性能的核心因素.为充分挖掘多核DSP性能,从计算机系统结构的角度出发,开展对多核DSP实时图像处理体系结构的研究,设计了一种基于TMS320 C6678的实时图像处理模块.采用FPGA进行实时图像的采集和缓存,利用四线RapidIO高速接口完成FPGA与DSP之间的数据传输,并设计了四级图像缓冲流水处理结构,实现了图像采集、缓存、处理和发送的并行进行.设计了一套基于数据块共享的实时图像处理多核协同处理机制,可以充分利用C6678八个核的优势,实现对图像的实时处理.     

武装直升机红外成像仿真

虚拟仿真以其低成本、短周期、高质量的特点,逐渐成为复杂环境下红外成像制导武器设计分析、验证和评估的主要手段之一。以某武装直升机目标为对象,首先利用基于航空发动机物理模型的方法,通过全尺寸几何建模、计算蒙皮、尾喷和羽烟等主要红外辐射源的流场和温度场,利用灰度等级描述红外辐射信息,生成不同视向角下的近场红外辐射亮度显示,并存储形成数据库。然后根据具体使用时的条件从数据库中调用,按照距离进行大气衰减,最终形成视点处的红外辐射亮度显示。实验结果证明,算法生成的武装直升机红外图像真实感强,实时性好,可用于红外成像制导导弹仿真和夜航模拟训练系统的红外视景显示,具有一定的军事参考价值。     

航空电子系统混合实时任务的双层调度

针对航空电子系统的实时性需求,提出满足综合模块化航空电子(IMA)构架的双层任务调度算法.通过加权轮转调度激活分区,并为分区提供固定的时间窗口,增强了系统的可预测性;分区内部采用可抢占的固定优先级调度,减少了高优先级任务的响应时间.算法支持混合任务集的调度:对周期的强实时任务,建立具有任意时限的任务模型,增强了模型的通...     

数据结构优化在多小波图像压缩中的应用

提出了一种数据结构的优化方式，并将其应用到多小波图像压缩中。实验结果表明，利用所提出的优化方法对多小波系数及位置信息进行处理时不仅能够很好地恢复原始图像而且与普通域值法相比可在相同的图像文件压缩率下提高其峰值信噪比     

Maneuver control at high angle of attack based on real-time optimization of integrated aero-propulsion

To reduce the propulsion system installation thrust loss under high angle of attack maneuvering, a control method based on real-time optimization of the integrated aero-propulsion is proposed. Firstly, based on data fitting and physical principle, an integrated onboard model of propulsion system is established, which can calculate various performance parameters of the propulsion system in real time, and has high accuracy and real-time performance. Secondly, to improve the compatibility of optimization real-time performance and search accuracy, the online optimization control of aero-propulsion system is realized based on an improved trust region algorithm. Finally, by controlling the auxiliary intake valve, a good match between inlet and engine is realized, which solves the problems of intake flow reducing and total pressure recovery coefficient declining, and improves the installation performance of propulsion system. The simulation results indicate that, compared with the conventional independent engine control, the real-time integrated optimization method reduces the installed thrust loss by 3.61% under the design condition, and 4.58% under the off-design condition. Furthermore, the simulation on HIL (Hardware-In-the-Loop) platform verifies the real-time performance of integrated optimization method.     

一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法

提出一种基于FPGA实现实时提取恒星星像坐标的方法。该方法在提取恒星星像坐标过程中,不必利用当前图像下一列坐标的灰度值和当前列下一行坐标的灰度值,而仅仅采用当前图像当前行的上一列坐标的灰度值以及当前列的上一行坐标的灰度值, A/D转换成数字量后,把星图图像保存到SRAM和提取恒星星像坐标两个过程并行。实验结果表明,采用该方法不仅能够准确提取恒星星像坐标,而且能够进一步提高坐标提取的实时性,满足星敏感器并行流水工作模式的要求。     

基于路面分割的高精度地图创建优化方法研究

高精度地图主要利用已采集图像的地面信息生成,但是在真实环境中图像的地面信息容易受动态障碍物遮挡,同时GPS难免会有抖动误差,导致地图拼接效果并不理想。针对上述问题提出了一种基于路面分割的动态障碍物去除与图像配准方法。使用深度学习对全景图像进行语义分割并提取路面信息,在去除动态障碍物干扰后,利用路面特征进行图像配准。融合GPS与里程计信息进行定位优化,利用多帧图像叠加填补空缺形成地图。最终,实验验证了该方法在去除动态障碍物的同时也提高了地图的精度。     

景象匹配中的几何透视校正和归一化互相关模板匹配

几何失真是使景象匹配性能下降的一个很重要的因素,基于参考图与失真实时图中四对对应点,本文采用透视变换方法,对失真实时图进行校正。对校正后的实时图,本文采用归一化互相关方法,进行模板匹配。仿真实验表明,这两种方法简单易行,校正与匹配结果精确。