显微成像数字化及教学应用

文章利用现有设备状况，采取“光学显微镜 摄像机或普通数码照相机 图像采集卡”的方案，进行了显微图像数字化系统的研究。该方案充分挖掘现有设备的潜力，具有很强的实用性和可观的经济价值。     

一种星载CCD的标定与图像改正技术

从CCD内部噪声的来源和性质，分类讨论了噪声产生机理的基础上，提出了一种CCD标定技术和图像改正技术及其在空间太阳望远镜(SST)上的应用；并给出了SST上CCD标定和图像改正实现的系统结构和软件设计流程。     

固体推进剂混合优度图像分析系统

为了获得固体推进剂混合质量的精确信息，利用图像分析技术结合混合优度的统计学原理，开发了固体推进剂混合优度图像分析系统，介绍了这一系统的组成和工作原理，利用该系统，可以测定固体推进剂体系中固体组分的统计平均粒径，统计平均面积浓度和颗粒数，从而可以计算是出总体均匀度，分离强度，分离尺度等混合优率的定量表征参数。     

小张角扇形射线束CT检测固体发动机局部缺陷

针对小张角扇形射线束CT的特点及提高固体火箭发动机缺陷检测效率，本文在滤波反投影(FBP)算法的基础上，提出了局部区域的图像重建方法，采用感兴趣的局部区域(ROI)的采样数据，实现了固体火箭发动机局部图像重建。与整体图像重建算法一样，FBP局部重建的图像清晰，缺陷分辨率高，重建速度快，具有很好的应用价值。     

固体火箭发动机无损检测图像质量研究

详细介绍了利用工业CT进行固体火箭发动机无损检测中，提高图像质量方面的几点尝试－光轴对准、提高系统的信噪比、提高探测器效率、采用合适的硬滤手段和选用适当的图像滤波函数。给出了测试数据和处理前后的图像比较。上述几点尝度收到了较好的处理效果。     

SAR图像识别提取与选择特征

阐述了SAR图像在模式识别中特征提取与选择的概念、任务和基本原则,结合国内外图像特征提取与选择的最新研究动态,介绍了在SAR图像目标识别中普遍采用的一些特征提取与选择方法,并对提取纹理特征采用的灰值共生矩阵及其统计量进行了研究。     

红外与可见光图像融合的空间碎片识别方法

针对暗弱空间环境中空间碎片的识别问题,提出了一种光照不均匀环境中的空间碎片识别方法。不同于现有识别方案,该方法从光照不均匀导致空间碎片图像源细节丢失造成识别性能下降的角度出发,首先将空间碎片的红外和可见光图像进行深度融合,并建立空间碎片融合图像数据库,然后基于训练样本采用深度学习技术训练得到空间碎片识别模型。算法分析表明,该图像融合方案具有高度的细节保留能力,识别模型具有在暗弱环境中高精度目标识别能力。最后进行了仿真实验,实验结果表明,该识别方案在姿态变化、图像源亮度变化等干扰条件下都具有较好的鲁棒性。     

基于视频图像序列的3-D场景生成方法

平面序列图像的立体化表述和任意视点成生是实现３－Ｄ场景的关键技术。利用便携式摄像机沿着不同运动轨迹,连续对目标物体进行拍摄,可获得不同层次的包含有双目视差深度的平面视点序列图像。从获取的序列图像中选择不同的视点,即选择参考帧,利用与参考帧相邻的帧图像,估计参考帧位置的深度信息。采用自适应匹配算法,将各种层次的深度信息分配给图像的不同区域,形成具有不同深度层次的图像深度表示图,建立３－Ｄ观察场景。最     

一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。