基于塔形形态算法的SAR图像相干斑抑制

提出将塔形形态算法用于抑制SAR图像中相干斑处理，为减少塔形处理中由于下采样造成的信息损失，从并行处理的角度出发，对塔形形态滤波器提出了改进，将下采样中的各子图同时进行形态滤波处理，在上采样中将各子图合并。经分析和处理表明这两种算法用于SAR图像滤波都能有效地去除相干斑噪声。与塔形形态滤波、Lee滤波器算法比较，采用并行算法处理后图像的各项指标有明显的改善。     

基于小波变换的遥感图像边缘检测方法研究

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像的特点,提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,同时还对小波变换在图像处理中的适用性进行了详细分析。由实验结果表明,本文方法可以获得非常细致有效的边缘信息,在有效抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。     

基于目标与相关背景的多特征融合跟踪小目标

本文研究在红外图像序列中跟踪运动小目标的问题。考虑到小目标跟踪要求能够保证跟踪的目标在需要的视场内，同时受到跟踪平台转动的影响，背景在视场内处于时变状态，不能仅仅利用目标的时域轨迹连续性进行跟踪。因此，算法充分利用了目标与相关背景的分布、灰度、形状边界等信息，并加以融合。算法通过在实际包含随机目标的红外图像序列中的应用，它的有效性得到了证明。     

基于CBVCT图像序列的空心涡轮叶片壁厚检测技术

航空发动机空心涡轮叶片的壁厚是保证叶片强度的一个关键参数。本文给出一种基于叶片锥束体积CT图像序列和叶片CAD模型的叶片壁厚检测方法。通过从叶片CAD模型导出的壁厚检测模板与从叶片CBVCT图像序列提取的点云模型之间的求交运算,自动生成叶片指定截面上的壁厚偏差。相关算法由VC++编程实现,并用仿真生成的叶片CB-VCT图像序列进行验证。     

一种基于亚像素匹配的高精度视觉定位方法

大多数应用到无人机景象匹配导航中的匹配算法都只能满足像素级精度,且当无人机利用景象匹配定位时图像之间往往存在较大的视觉差异,这种情况下图像匹配精度低且性能会急剧下降。所以选用具有仿射不变特性的特征点进行匹配,结合高斯亚像素拟合原理及特征描述符简化方法,并采用渐进采样一致性(PROSAC)算法剔除误匹配点,最终实现亚像素级的景象匹配定位。实验结果表明,采用此方法可以大大提高图像匹配的精度,提高到0.05像素以内。     

基于图像奇异值描述的雷达目标识别方法

利用目标对常规雷达发射波形的调制效应，先对录取的回波数据进行预处理，把一维回波序列投影成二维灰度图像，然后提取这种图像的反映飞机目标不同机型(大、小)和不同架次的奇异值作为特征矢量，采用BP神经网络对目标进行分类识别试验，结果表明该方法是有效的，这为常规低分辨雷达空中目标识别提供了一种新方法。     

众眼看宇宙——‘众目睽睽’猎户座

猎户座大星云：行星际的保护：X射线超闪有助于“太阳系”的形成；钱德拉对猎户座大星云的全景X射线图像；甚大望远镜对猎户座大星云的近景红外图像；哈勃对猎户座大星云拍摄的最锐利图像；猎户座大星云里的抽象艺术。     

红外视野中的猎手

这张图片比较了著名的猎户座大星云及其周围的分子云在红外和光学视野中的不同影像,这是一个正在大量形成恒星的区域,位于猎户座宝剑附近。红外图像由美国航宇局的新出泽空间望远镜拍摄．光学图像来自美国国家光学天文台．     

基于相对调制度的非方形干涉图处理方法

以相对调制度作为判据,划分干涉图中的有效点和无效点,并据此进行加权,采用加权最小二乘算法进行去包裹处理.采用这种方法可以有效减小包裹位相中坏点或无信息点对有效点去包裹位相的影响.以移相式干涉仪为例,给出了相对调制度的计算方法,简述了加权最小二乘去包裹算法的原理,并通过光学盘片的处理结果验证方法的正确性.