支持语义的图像检索

如何跨越低层视觉特征和高层语义特征的鸿沟，是目前计算机视觉的一个难点。文中首先在低层视觉特征上提取图像的主要颜色，然后利用语义网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的关联，最后，为了提高检索效率，把相关反馈引进到图像检索系统中。实验证明。该方法可以应用到大量的数据库上，取得了较好的检索准确率。     

小型无人机电视引导撞网回收中的电视图像测距方法

以撞网方式回收无人机是符合现代无人机发展方向的回收方式。以此方式回收无人机对近场无人机测距提出了更高要求。本文研究了双摄像机绑定跟踪测距的方法，它结合传统光学测距技术和数字图像分析技术．与传统的光学测距相比，提高了测距速度和精度。本文介绍了双摄像机测距原理，给出了空中飞机图像捕捉和目标匹配算法，并介绍了测距误差的校正。实物地面实验结果证明这种测距系统可安全引导无人机撞网回收。     

双通道高速实时大容量数据采集存储系统

研究了多通道高速实时大容量数据采集存储系统，采用ＦＩＦＯ和多微机，多硬盘了列存储技术，实现了在每通道达２０ＭＨｚ采样速度的情况下，对Ｉ，Ｑ两个通道同是地采集存储数据量达１０００Ｍｂｙｔｅ的高速实时大容量数据采集存储系统。     

基于SIFT和仿射变换的航空器起飞图像跟踪方法

针对机场监视的需要,结合航空器起飞特征,研究了尺度不变特征变换( SIFT)算法和仿射变换模型,在对图像进行灰度图像序列处理的基础上,提出了将SIFT特征点跟踪与仿射变换相结合对航空器起飞信息识别、跟踪的方法。以滨海国际机场的一个起飞过程为例,对图像序列进行了运动目标识别和帧间特征点的匹配,验证了方法的可行性,为机场航空器的起飞跟踪方法提供参考。     

复杂干涉图象条纹抽取疑难点的自动处理

干涉条纹图象自动分析的第一个关键步骤就是条纹信息与背景信息的自动区分即条纹抽取。目前出现的条纹抽取算法能够适应一定情形的干涉图象的处理，对于复杂的干涉条纹图象如迭加三维焊点信息的激光全息干涉图象，仍需要一定的人机交互操作来补充处理所谓的疑难点——一些处理中由于噪声引起的伪条纹及条纹间断。本文探讨的就是如何实现这些疑难点的不需人工干预的计算机处理技术     

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。     

星载合成孔径雷达的辐射校准

星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）的辐射校准用于从ＳＡＲ图像演绎出雷达后向散射系数σ°。着重从端到端系统的角度阐述辐射校准原理；详细介绍内部校准和外部校准过程，并给出若干实例；还对校准误差源进行了较深入的讨论。     

一种检测ＳＡＲ图像边缘的方法

传统算法不能很好地解决合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像边缘检测问题，为此提出了一种改进方法：将Ｈaralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子（ＧＦＯ）两种算法相结合，分别独立求出ＳＡＲ图像边缘，然后将分别求出的图像边缘合并，得出最终边缘，用实际ＳＡＲ图像对该算法进行检验，验证了该算法的有效性。     

Latin抽样法在导弹结构裂纹概率仿真中的应用

提出了Ｌａｔｉｎ抽样与分层抽样相结合的复合抽样方法，对于提高抽样精度和效率都有较为明显的作用，特别适用于结构裂纹概率的仿真和其它应用工程仿真计算。在复合抽样仿真计算示例中，对某型导弹的燃汽发生器进行了抽样仿真计算，所得的抽样结果的精度和相关差都达到了令人满意的预期效果，与实验结果吻合。     

彩色图像中的本征图像的抽取

光源的位置和颜色影响到景物在摄像机中的成像,高光(highlight)的出现使一般的分割算法得不到理想的分割结果。文中根据二色反射模型(Dich-romatic Reflectioa Model),将图像分解成两个本征图像(intrinsic image)——本色图像(matte image)和高光图像(highlight image)。本色图像是去掉高光后的图像,反映了景物本身的不变性,不受外部因素(如光源的位置和颜色)的影响。而高光图像是只含有高光的图像,反映了外部因素的影响,有助于确定物体的形状。文中的彩色图像是指单一颜色光照(非单一波长的光照)下的单色物体在彩色CCD 摄像机中成的像。