区间灰系列的熵度量及其应用(英文)

研究了灰信息理论的不确定性度量方法及其在决策中的应用,说明了建立在有限区间灰数序列基础上的灰序列熵与Shannon概率熵是不同的。讨论了灰数的度量公式和性质,包括不变性、应用条件、两个灰数并与交的灰熵等。最后给出一个应用实例验证了该方法的有效性。     

基于互信息的图像配准技术研究及应用

介绍了图像配准的基本框架和方法,提出了一种基于灰度信息的配准算法,利用互信息作为图像相似性度量的准则,通过Matlab实验证明了该算法的有效性。     

灰色犹豫模糊集的核与灰度的灰关联决策方法

首先,将犹豫模糊扩展为灰色犹豫模糊集。其次,用灰色系统“核与灰度”的方法代替了传统中预设决策者风险偏好的数据增补方法,在不改变信息域的前提下,提升了可信度。进而将“核与灰度”运算法则扩充到灰色关联度的决策中。最后,通过实例演示了方法的适用性和可行性,并与相关文献方法进行了对比研究与分析。     

指纹图像分割算法的仿真与比较

指纹图像分割是指纹识别过程中非常关键的环节,目前指纹图像分割算法都是基于图像的方向特性或灰度特性。本文介绍了常用的三种指纹图像分割的方法,并在VC6.0中分别用三种方法对同一枚指纹处理,最后根据实际图像分割效果对这三种算法进行分析和比较。     

基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割

为了提高SAR图像分割精度,提出在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,同时考虑SAR图像像素间空间分布特征和局部灰度均值和方差等统计量给出多分辨双Markov框架下的GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及对应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。实验结果表明该方法用于一些高分辨SAR图像,与基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,在分割精度上能降低分割时的错分率。     

激波风洞超燃冲压发动机推阻测量技术

面向高马赫数超燃冲压发动机推阻性能测量需求,基于FD-21高焓激波风洞,建立了基于自由飞原理的发动机模型推阻测量技术,创新引用了电永磁铁悬挂释放技术与高精度时序控制技术。设计了梯形多孔圆形阵列标记板,使用基于圆形特征阵列标记与图像识别技术的模型典型特征追踪方法,并对位移原始数据进行最近邻离群点剔除,用二阶中心差分求取模型加速度并进行傅里叶频谱分析,通过巴特沃斯低通滤波方法去除微分运算引入的高频噪声。进行了发动机模型自由落体运动试验和通流试验,探讨了自由飞测力技术的数据处理方法,获得了发动机模型的受力数据,给出了测量技术的精准度。在自由落体运动试验中,获得的加速度与当地标准重力加速度值偏差约为±2%。在FD-21风洞名义马赫数10模拟条件下进行了两次冲压发动机通流试验,获得的水平方向加速度相对偏差为2.32%,竖直方向加速度的相对偏差为7.44%。     

随机纹理图像的特征匹配鲁棒算法

针对三维外形测量以及表面位移、损伤、应变测量中的随机纹理图像,提出了一种特征匹配算法.该算法首先结合Harris角点探测和一个72维的角点特征描述向量,快速获取随机纹理图像对之间的粗匹配像点集合,然后通过灰度相关约束和视差梯度约束对粗匹配集合进行检验,剔除粗匹配集中的错误匹配.通过在误匹配剔除的过程中采用与粗匹配阶段相关联的自适应约束阈值,从而使最终的匹配结果不敏感地依赖于阈值参数的选取,而是在一个较大的取值范围内都能使最终结果在严格控制误匹配的前提下,得到足够多的正确匹配点对.通过实验对提出的方法进行了验证.     

地标自主导航的高精度地标库建立方法

利用地标信息的卫星自主导航方法是通过星载光学摄像机实时拍摄地标景象来计算卫星的位置、速度等参数,具有完全自主的特点,并且适用范围广泛,可用于能够周期性获得地面图像的航天器,但受到地标选取方法以及地标库建立策略的制约,影响到导航精度,阻碍了推广使用。针对上述问题,提出了建立全局及高性能的地标库,即采用全球地标控制点选取的原则选取性能优良的全球地标样本,并自动生成全局地标库。通过计算机仿真验证了该方法的有效性,结果表明,使用全球地标控制点选取地标样本,并自动生成全局地标库,可以快速而准确地为航天器进行高精度的自主导航,导航位置误差约为99 m,速度误差约为0.08 m/s。      

基于图像奇异值描述的雷达目标识别方法

利用目标对常规雷达发射波形的调制效应，先对录取的回波数据进行预处理，把一维回波序列投影成二维灰度图像，然后提取这种图像的反映飞机目标不同机型(大、小)和不同架次的奇异值作为特征矢量，采用BP神经网络对目标进行分类识别试验，结果表明该方法是有效的，这为常规低分辨雷达空中目标识别提供了一种新方法。     

一种提高景像匹配算法抗灰度畸变能力的方法

为了有效消除巡航导弹景像匹配中制导图度畸变对匹配精度的影响，在定性分析制导图灰度畸变数学误差模型的基础上，给出了图像灰度最小化的定义及实现方法，通过对制导图的灰度最小化预处理，提高了匹配算法的抗灰度畸变能力。结合经典的灰度归一化积相关景像匹配算法，分析并验证了这一处理方法的可行性及有效性。