小型数字式“隐身”无线电台

BAE系统公司正在发展一种小型无线电台，它能在相同的时间和频率段中压缩多达5个“隐身”的通话，而且信息和数据包混在一起，以至被敌方听起来似乎“毫无价值”，而己方的接收机却可以将其区分开。如果没有可从一堆杂乱无章的信号传输中把有用信号提取出来的先进接收机技术，对手要截获这种含糊不清的数字语言的机会少之又少。     

遥感图像的快速配准方法

针对多传感器遥感图像的配准,提出了一种快速有效的图像配准方法.该基于分级候选点集匹配的配准算法充分利用了分级匹配和候选点集匹配方法的优点,减少了特征提取空间和搜索空间.并在同名控制点对的确定中引入距离计算,能更有效地确定同名控制点对,减少了误匹配率,增加的距离计算时间代价很小,而且不随图像大小发生变换,只与最终匹配点对数目有关.采用主观与客观判断相结合的方法进行配准评价,实验结果表明,该算法在图像存在一定背景噪声,同时具有平移、旋转的情况下,可以准确地进行配准,提高了配准速度和精度.      

亚像素条纹边缘提取技术在型面测量上的应用

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景.双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法,其中对大密度的黑白相间条纹进行精确定位和提取,是基于投影光栅图像的光学三维型面测量的关键技术和难点.利用空间编码技术将被测空间划分为若干区域,每个区域对应一个二进制码.条纹落在区域上与唯一的二进制码相对应,就可以对条纹精确定位.利用边缘提取算法获得像素级条纹后,再利用亚像素技术可以进一步对条纹进行高精度提取.介绍了基于灰度矩的和基于多项式拟合的亚像素边缘检测算法.将空间编码和亚像素条纹提取技术相结合,对光栅条纹进行亚像素级定位和提取的技术,与像素级的定位技术相比,能提高图像的定位精度,有效地改善测量系统的性能.      

基于α—β滤波器的相位差滤波环设计

相位差变化率方法是一种比较有发展前途的单站无源定位方法.基于α-β滤波器原理设计的相位差滤波环路,力图解决该定位法走向实用面临的两个重要问题--解模糊后的相位差数据的平滑和对应变化率数据的获取.仿真结果表明,文中所设计的滤波环路其输出的相位差及对应变化率数据的精度比较高,与理论分析结果相符,能够达到指定的精度要求.     

SAR图像目标峰值特征提取与方位角估计方法研究

目标峰值特征是SAR图像目标识别的重要特征之一。峰值特征提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤，为了由SAR图像快速、精确地提取目标峰值特征．本文首先研究了SAR图像目标峰值特征提取方法，提出了一种“子像素”级精度的SAR图像目标峰值特征提取方法．并通过仿真实验分析了峰值位置、峰值幅度的估计精度。由于目标SAR图像或SAR图像特征矢量对目标方位角变化的敏感性，因此，为了提高SAR图像目标识别系统的分类效率，本文还研究了SAR图像目标方位角估计方法，提出了一种利用峰值特征基于线性回归的sAR目标方位角估计方法，和现有方法相比，该方法除了计算速度快，估计精度较高之外，还能在估计方位角的同时，给出该估计的置信区间，从而更好的满足SAR ATR的实际需要。文中通过对大量实测MSTAR SAR图像目标方位角的估计实验，验证了本文目标峰值特征提取及方位角估计方法的有效性。     

基于区域特征光谱的自组织特征映射神经网络高光谱图像主成分提取方法

非监督分类算法用于高光谱图像主成分提取时存在分类精度受数据分布状态和噪声影响大的缺点,导致提取效果差。论文提出基于空间信息的神经网络非监督分类主成分提取算法,该算法首先通过空间邻域自动聚类提取区域特征光谱替代像元光谱作为自组织特征映射神经网络的训练样本,经过训练神经网络自适应获取高光谱图像地物类别特征,最后通过对光谱矢量聚类完成主成分的统计和提取。论文提出采用区域特征光谱替代单象元光谱作为训练样本有效抑制了噪声对分类结果的影响,同时显著减少了神经网络的数据处理量,使主成分得到快速准确地提取。对深圳红树林自然保护区高光谱图像的仿真结果表明:神经网络训练样本数降低了约95%,更重要的是算法快速准确地提取了主成分,提取效果明显好于K-均值算法。     

一种基于水平集方法提取高分辨率遥感影像中主要道路信息的算法

以IKONOS多光谱影像为例,提出了一种从高分辨率遥感影像提取城市主要道路的方法 。首先,利用矢量图像梯度算法获取道路的边缘。然后,通过分析各类地物在IKONOS多光谱 波段中的光谱特征,发现绿光与近红外波段的差值影像,不仅能较为有效地区分道路与植被 、水体和裸土的信息,而且能减小道路建筑材质不同引起的道路光谱信息的异质性。再利用 旋转不变Gabor小波方法获取影像的纹理特征,进一步区分道路与建筑物。在水平集理论框 架下,用速度函数将道路的梯度、光谱、纹理特征结合起来,用快速行进算法提取道路。 最后,用数学形态学方法进行提取结果的优化。为验证上述方法的实用性,将该方法应用于 两个云覆盖情况不同的实验区,结果表明用该方法能有效地从IKONOS影像中提取主要道路信 息,且在薄云覆盖区域依然有效。
     

基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法

提出了一种基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法,该方法利用由导航相机立体图像得到的火星表面的点云数据提取石块,同时对高分辨率卫星图像局部灰度统计提取石块,通过地面和卫星图像中石块分布模式的匹配,实现火星车在卫星图像中的定位,从而消除仅利用地面传感器和影像定位产生的累计误差。采用NASA勇气号火星车在多个摄站获取的地面图像以及HiRISE卫星图像进行了实验验证,结果表明这种方法在石块较多的地区能够取得很好的自动定位结果,定位误差小于HiRISE卫星图像的一个像素（0．25m）。     

忆阻细胞神经网络及图像去噪和边缘提取中的应用

结合忆阻器的记忆特征和细胞神经网络高效并行处理能力,将忆阻器作为可编程连接权值,提出了一种具有忆阻器特性的细胞神经网络.计算机仿真验证了提出的忆阻细胞神经网络用于图像去噪和边缘提取的有效性.     

基于ObjectARX的二维加工图素自动提取研究

介绍了机械CAD中利用ObjectARX开发AutoCAD应用程序的基本过程和方法,以及一个二维加工图素自动提取软件开发的实例。