改进的基于二维直方图的最大模糊熵分割方法

针对基于一维直方图的传统模糊熵算法对噪声敏感的问题,提出了一种新的基于二维直方图的最大模糊熵图像分割算法。新算法根据中心像素与邻域均值之间的关系划出二维灰度直方图中的有效区域,并考虑了图像的空间信息,将二维灰度直方图中像素的邻域均值的隶属度与中心像素隶属度相结合,得出新的隶属度计算方法,然后通过最大化模糊熵函数来确定图像的最优分割阈值。通过对实际图像的分割实验,表明了本文算法具有良好的去噪和图像细节保持能力。     

标量图像测速原理及数值检验

标量图像测速是一种新型的能够测量微小结构的湍流实验测量系统,其理论依据是Schmidt(Sc)数>1的标量湍流里,标量场脉动的时间尺度和空间耗散尺度要小于对应的速度场脉动的时间尺度和空间耗散尺度,标量脉动比速度脉动具有更强的间歇性,标量场所含信息大于速度场所含信息,从高Sc数标量场提取速度场是可能的.笔者详细介绍了标量图像测速原理,并在积分最小化法思想指导下根据标量输运守恒方程及限定条件,建立了积分最小化标量图像测速的数学表示.通过变分法,获得了积分空间每个点的三个速度分量的欧拉特征方程,对欧拉特征方程离散化即可在积分空间建立一线性稀疏方程组.采用变分迭代法对此线性稀疏方程组进行求解即可获得三维速度场,据此采用积分最小化法建立了标量图像测速图像处理系统.还介绍了四维标量场(三维空间加一维时间)的图像采集原理,并采用DNS数据对标量图像测速处理系统进行了数值检验,检验结果表明标量图像测速技术所求解的速度场和DNS精确解之间在结构上是十分相似的,标量图像测速可以正确地提取速度场.     

基于小波变换的高超声速边界层动态图像分析

利用小波变换技术,研究高超声速下动态尖锥周期俯仰摆动的边界层转捩图像.通过基于二维小波变换的图像消噪和图像增强算法,优化动态实验图像,根据小波变换图像的奇异性提取沿时间历程变化的尖锥边界线和边界层图像,得到尖锥的俯仰摆动周期和迎角变化范围.结果显示边界层厚度的变化周期与尖锥的俯仰摆动周期存在相位差,随着迎角增大,背风面转捩点向尖锥前缘移动.实验结果表明,基于小波变换的图像处理技术不仅能够作为高超声速尖锥实验流动显示进行定性观察.还可以实现对高超声速边界层转捩实验的精确观测和定量分析,成为一种重要的量化和自动化的实验技术和分析手段.     

FN—SOM在图像分割方面的应用

文章使用FN-SOM网进行图像分割,它是SOM网的一种改进形式,通过引入虚假邻域的概念来增强SOM网的聚类特性.首先定义每个像素的特征向量,并且以此作为网络的输入向量进行图像的初步分割;再对初次分割后的图像进行融合;最后获得符合要求的分割图像.文中把FN-SOM网络的分割结果和传统的SOM网进行了验证比较,获得了较为理想的实验效果.     

一种新颖的无人机侦察图像分区域压缩算法

针对无人机侦察图像及其在军事运用上的特点,分析并证明了基于小波变换的压缩技术在无人机侦察图像压缩方面是一种很好的解决方案,根据某型无人机侦察图像设计了一种基于小波变换的分区域压缩算法,取得了良好且满意的图像压缩效果和实时传输效果.最后,阐述了基于小波变换的侦察图像压缩的关键技术.     

基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨算法

分析了SAR图像稀疏性的成因,利用具有稀疏特性的Ｃａｕｃｈｙ分布作为SAＲ图像相位历史域数据的先验分布,建立了基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨模型,通过减少每次迭代中矩阵求逆的次数,给出了模型的快速迭代求解算法。利用SAR图像的稀疏性先验,将SAR图像超分辨问题转化为形式简单的约束极值问题,避免了基于ｌｋ范数正则化超分辨方法的模型定阶问题。最后,利用MSTAR实测数据,在相位历史域的实验结果证实了该方法有效的超分辨能力和快速求解能力。     

近距离DPIV粒子成像分析

在PIV(Particle Image Velocimetry)近距离拍摄中,通过对在非傍轴成像条件下薄透镜成像公式的推导,求得粒子图像成像点的近似解析解,对粒子图像的成像位置在PIV图像计算中的影响作了讨论;同时也对已知直径粒子进行了试验拍摄,将试验所得的数据与理论推导的结果进行了比较,对在近距离拍摄中光圈对粒子成像的影响给出了定量分析.      

无人机载图像实时传输方案的研究

根据无人机载图像实时传输系统的要求,提出了一套采用基于整数小波变换(IWT)和改进SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)的图像压缩编码、级联格状编码和正交频分复用调制(OFDM)的系统方案.该系统方案信源编码压缩率连续可调、累进传输、运算效率高且有抗差错能力,信道频谱利用率高且不会因为介入噪声或干扰而使性能受损,同时OFDM技术使得系统具有抗多径、抗回波性.因此该系统方案适合无人机工作环境,是一种可行的系统方案.     

多传感器图像融合技术综述

对国内外多传感器图像融合技术的发展状况进行了介绍,描述了图像融合的主要步骤,概括了目前主要图像融合方法的基本原理,并对各种方法的性能进行了定性分析.给出了评价图像融合效果的标准和方法,指出了图像融合技术的发展方向.     

基于图像化变差函数的性能数据异常判别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常判别方法。通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。通过引入变差函数理论,采用4方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。在提取发动机性能图像关键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态的判别。选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证。验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。