基于运动增强和颜色分布比对的运动目标检测

为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法.采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域; 提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标.算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性.多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性.     

基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法

针对无人机(UAV)雾霾天气下的侦察图像,并考虑无人机自身特性,提出了一种新的基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法。该方法从图像处理的角度,通过对图像分别进行白平衡处理和对比度增强处理,基于图像融合和自动色阶处理,最终得到复原图像。选取无人机侦察图像进行去雾,并从主观和客观对实验结果进行评价,本方法得到的去雾图像的图像评价指标均有明显提高;同时与其他典型的去雾方法相比,综合评价指标提升,证明本方法可以得到良好的去雾效果。     

智能高分辨率彩色图形控制系统的研究

本文论述一种自行设计与实现的彩色图形系统NHGCB。这是一种具有多处理机智能环境采用视频存贮器分体技术的高性能图形控制系统。它以INTEL 82720 GDC为核心,并自含单片机子系统,既可以独立成为一个智能图形系统显示各种彩色图形;又可与微机一起构成一个多处理机图形处理系统。NHGCB支持最大1024×1024分辨率,可同时显示16/4096种颜色。     

智能高分辨率彩色图形系统NHGCB的软件

本文介绍了自行设计研制的NHGCB高分辨率彩色图形系统。该系统以INTEL82720为核心,并自含MCS-51单片机子系统,既可独立进行图形显示,又可与IBM等微机相连构成多处理机图形处理系统。NHGCB支持最高分辨率为1024×1024,可同时显示16/4096种麒色。本文重点介绍该系统的软件结构及绘图程序设计方法,包括NHGCB的工作方式、主机与单片机子系统的通讯与控制程序,以及GDC的编程方法等。     

纹影流动显示技术在超声速射流数值模拟验证中的应用

为了研究总压探针测量方法在欠膨胀超声速射流中的可行性,论文采用非结构网格有限体积法对含探针和不含探针的射流流场进行数值模拟,并通过对两个计算结果的比较,给出这种测量方法的参考性评价。为了证明数值方法及计算结果的可靠性,给出了口径6mm的喷嘴、粗1.3mm总压探针在压比4的流动条件下纹影流场显示和总压探针测量等实验结果。     

数字化过程中的色彩管理

数字色彩设备（简称色彩设备）,如高分辨率彩显、扫描仪、数码相机、彩色打印机、四色照排机等的使用已经越来越普及,它们以简洁的操作方法、明快亮丽的色彩效果而受到人们的普遍青睐,而他们所带来的如数据交换复杂、再现偏色等问题也日益受到人们的重视。对数字色彩设备的管理,使用合理的方法组织、管理色彩设备,减少系统色彩误差,是保障整个计算机色彩体系正常运转的关键。本文阐明色彩管理的一些概念,并提出一套高效的管理一般色彩设备的实用方法。     

论展示环境的色彩设计

色彩是展示设计的重要组成部分,是创造展示环境气氛不可缺少的表现形式之一.本文从色彩的特性与色彩构成的艺术角度,对展示设计各方面的色彩搭配进行探讨.     

可压缩混合层密度梯度场特性的实验研究

利用纹影技术研究了不同对流马赫数（Mc=0．28,0．38,0．72）可压缩混合层密度梯度场的特性。由纹影图像可以看出：具有可压缩效应（高M。数）的混合层存在不同程度的摆动。将纹影图像对比以后还发现：当Mc〈0．3时,在可压缩混合层中发现了类似于Brown—Roshko的结构,混合层看不出明显的摆动;随着可压缩效应的增强（对流马赫数Mc〉0．3）,混合层开始摆动,并且随着对流马赫数的增大,混合层开始摆动位置向前移动。此外,还观察到不同对流马赫数下大尺度结构出现的区域有不同的特点。     

融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法.首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图.然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图.接着,...     

基于Otsu和FMM方法的风洞试验图像修复

各种光学测试技术在风洞试验中应用越来越广泛，图像中的破损或无关信息均会影响数据的处理和分析。以存在缺陷的风洞纹影图像为例，对数字图像修复技术进行了研究。根据缺陷离散分布、大小及形状各异，核心区域的灰度值较低以及边缘处灰度梯度变化较大等特点，将图像修复流程设计为确定待处理区域、缺陷识别和缺陷修复等3个步骤。前2个步骤使用Otsu算法进行图像的分割处理，然后使用快速行进方法（FMM）完成缺陷修复。经处理，纹影图像的缺陷被自动识别，并得到了减少或削弱，而且修复的信息客观合理。该方法可推广至其他光学测试技术的图像修复。