航测法提取动态三维深度信息

目前提取三维信息,重建三维图像的研究很多,本文叙述的是仅用一台摄像机利用航测法来提取动态三维信息的方法。假设物体不动,移动摄像机。在移动摄像机前后,即在摄像机移动的相邻两点,可以得到模型的像片对,通过此像片对来实现同名点交会,求得未知点的三维深度信息。为此,首先要进行绝对定向,计算像片元素和确定各个坐标系。然后实现不依赖像片角定向元素的同名点空间交会;或实现利用对应轴系上的坐标进行空间交会。在此基础上,笔者充分利用先验条件和专家知识来确定飞机模型上的同名点,初步得到了飞机模型的轮廓侧视图。     

数字图像技术在草莓氮素营养诊断中的应用研究

为了探讨利用数字图像处理技术进行草莓氮素营养诊断的可行性,通过6个水平的氮肥田间试验,采用数码相机获取草莓冠层图像,分析了不同供氮水平下草莓冠层图像色彩参数与施氮量、土壤无机氮和植株氮素营养指标之间的关系.研究表明:数字图像技术应用于监测草莓的氮素供应状况是可行的.其中,不同氮素处理下G/B值与G/(R+G+B)值的决定系数较高,G/(R+G+B)值与土壤无机氮、叶片硝酸盐及植株全氮之间的决定系数最高,利用G/(R+G+B)值的范围得出草莓开花期与结果期的氮肥推荐用量,从而反馈草莓氮素营养状况,进行氮素营养诊断.     

基于多相结构的直接中频采样接收机设计及实现

直接中频采样的设计通常采用类似模拟接收机的结构,而基于多相结构的数字正交变换无需正交本振,结构上更适用于实时处理系统。本文对基于多相结构的数字正交变换原理进行了分析,并根据多抽样率信号处理理论,提出了一种内插时延滤波器、半带抽取滤波器实现方法。试验结果表明,使用该方法设计的系统切实可行。     

多压电膜式零质量射流激励器的设计与性能研究

设计了一种多压电膜式零质量射流激励器,并利用热线风速仪,得到了对应于射流中心线上固定位置处速度最大时的最佳频率.在该频率下,测量了零质量射流在不同孔径时沿中心线的速度分布;测量、分析和比较了不同激励膜数目对射流出口速度分布的影响.表明:在其他条件完全相同的情况下,一片振动膜时的激励器出口中心线上的平均速度和峰值速度,都较5片膜的情况小一半左右,而3片和5片压电膜时的激励器性能差别却不大.也就是说,虽然压电膜的数目增加能使激励器出口射流的能量增加,但这两者之间并非呈线性关系.此外还用PIV测量方法,直观地显示了射流出口的涡结构.      

机载高分辨视频信号采集与压缩技术

机载数字视频记录设备(DVR)在短短的几年里就大量地替代了机载航空电子系统中的磁带式视音频记录设备(VTR),有力地推进了机载记录信息的灵活应用,而且给信息的存储、分发带来了前所未有的高效率。分辨率为1024×768像素分辨率的大屏幕显示终端的广泛应用,对数字视频记录提出了有别于普通电视信号采集记录的要求。1024×768像素分辨率视频信号高速采集和压缩技术是实现数字化视音频记录的核心技术。本文概述了对1024×768(XGA)信号进行采集的惯用方法以及存在的问题,提出了直接对XGA信号进行高速采集和压缩的设计方法。     

基于视频图像处理的头部位置跟踪方法的探索

针对目前头盔显示器头部位置跟踪过程中存在瞄准速度不快,灵敏度不高,头盔重量偏大,只考虑头部位置,未考虑人眼在跟踪瞄准过程中的功能等问题,特提出一种基于人眼及头位综合视频检测高精度快速瞄准新方法,它采用基于视频图像处理方法来检测头部与飞机的夹角和注视方向相对头部的偏角。     

基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

数据融合在纹理识别中的应用

在室内无线通信模型的优化中,需要区分不同的墙壁对象.而对于室内墙壁的图像可以看作是纹理图像.尝试利用数据融合的方法对这些纹理图像进行识别.实验结果表明,数据融合的方法对相似的纹理图像具有较好的识别效果.     

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。