末制导DBS图像匹配方法研究

提出了一种适于工程应用的末制导DBS图像匹配方法,采用DBS成像,结合目标场景中强散射点的空间位置关系实现基于模板的目标场景匹配,快速定位及打击目标,较好地解决了末制导成像识别及定位问题。实测数据仿真结果表明,基于模板的DBS图像匹配算法可抑制多种图像畸变,具有较高的匹配可靠性和匹配精度,满足了雷达导引头DBS图像识别的工程使用要求,具有较强的实用价值。     

基于DCT变换的彩色图像隐藏算法

文章研究了将一张彩色的隐藏图像嵌AN另一张彩色载体网像的图像隐藏算法。通过对隐藏图像的DCT变换,对提取出的低频系数进行二进制编码,并与中频系数共同构成用于隐藏的特征信息;对载体图像进行DCT变换来确定信息隐藏的位置。通过抗攻击性测试表明本隐藏算法具有很强的稳健性。     

不同湍流模型对旋涡流动的数值模拟

针对某型旋流器,基于Navier-Stokes方程,湍流模型分别选择renormalization group(RNG)、κ-ε模型和Reynolds stress model(RSM)模型,采用计算流体动力学方法对旋流器内部旋流流场进行数值模拟,通过对计算结果的分析以及与试验结果的比较,进行了旋涡流动数值模拟中湍流模...     

用SPIV测量结果分析叶轮机内流动损失的方法初探

基于大涡模拟和PIV(particle image velocimetry)测量的相似性,利用SPIV(stereoscopic PIV)测量结果,可以使用亚格子应力模型求解流场中的湍流耗散率.对比不同亚格子应力模型求出的结果,混合模型求出的结果较为准确,但需要合理选择模型中的系数C_Sm和CAm.利用该方法分析低速大尺寸压气机试验台转子近叶尖区域的SPIV测量结果,发现在设计状态流场中的损失主要源于叶尖泄漏涡,而在近失速状态则主要源于叶尖泄漏涡和角区旋涡.      

基于形态学运算的星图像分割

在获取星图像的过程中,由于某些因素的影响,获得的星图像存在噪声和划痕,而且星图像的背景经常是不均匀的,为星图像的分割造成了极大的困难,甚至使得自动阈值分割无法实现或效果较差。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算,实验证明,通过组合膨胀和腐蚀,可以获取更为复杂的形态学运算。用形态学运算对星图像进行处理,补偿不均匀的星图像背景,然后进行星图像的自动阈值分割可以得到很好的分割效果。     

低比转速泵叶轮流道内部流动的PIV试验

介绍了粒子图像测速仪(PIV)、泵试验装置和试验方案.采用PIV技术,对3种流量下叶轮流道内部3个不同测量平面上的流动进行了试验研究,获得了速度矢量分布.探讨了速度分布沿叶轮周向和轴向的变化规律以及流量对速度分布的影响.结果表明,随着流量的减小,吸力面速度略有减小,压力面速度变化较为明显,当流量达到额定流量的0.6倍时,在压力面附近存在回流现象;在叶轮出口处,流量对相对速度方向没有明显影响;叶轮流道内部速度沿轴向分布均匀,绝对速度沿半径方向呈增加趋势,无量纲绝对速度的周向分量v_u/v从压力面到吸力面呈下降趋势,且随流量的减小而增大.研究结果为叶轮设计以及离心泵内部流动的试验研究提供了借鉴.      

多级轴流压气机转子通道流场的PIV测量

在四级低速大尺寸轴流压气机实验台上,基于粒子图像测速仪(particle image velocimetry,简称PIV)系统,发展了适用于多级叶轮机械转子内部全通道流场测量的PIV技术.自行研制了光学潜望镜和锁相触发装置,并在第3级转子的外机匣处开设了测量窗口.在设计工作点,对第3级压气机转子叶片全通道的流场进行了详细测量,获得了8个不同叶高截面处的二维速度矢量场.实验结果与三维定常Navier-Stokes(N-S)方程计算结果的对比分析表明:PIV测量结果合理地反映了转子通道内部的流场结构,第3级转子叶尖部分存在尺寸大、影响区域广的叶尖泄漏涡,泄漏涡控制了叶尖区域的流场,而气流在通道其余部分的流动状态较好,不存在明显的低速区.      

国外成像侦察技术现状及发展趋势

成像侦察是近年来各国普遍重视的军事情报保障手段,论文首先分析国外航空平台和天基平台成像侦察装备的最新进展,然后介绍国外围绕侦察图像处理与解译所进行的相关研究工作,最后总结成像侦察技术的发展趋势。     

频率锁定对伞弹系统稳态特性的影响

旋转伞弹在下落过程中的稳定性直接影响着子弹的扫描性能,因此研究影响伞弹系统稳定性的因素非常重要。采用激光双目立体投影图像视觉技术在立式风洞中非接触测量了伞弹模型的扫描角和瞬时转速,介绍了测量与数据处理的方法,着重讨论了频率锁定现象对伞弹系统稳定扫描特性的影响。试验结果显示：在较窄风速范围内,存在频率锁定区域;在频率锁定区,扫描角和瞬时转速具有较好的周期稳定性,对外界的干扰不敏感,能量谱峰值也较显著。     

基于提升小波和形态学的图像边缘检测算法

基于提升小波变换和形态学的基本理论,提出了一种提升小波和形态学相结合的图像边缘检测算法,算法充分利用了提升小波变换相对于传统小波变换快速而有效的完成小波分解和重构的算法优势。形态学运算在图像处理中具有独特的优势,利用其对图像膨胀和腐蚀的差运算来获取图像的边缘,取得了很好的效果。实验结果表明,算法边缘定位准确,抗噪能力强,检测出的图像边缘连续、平滑,是一种有效的边缘检测方法。