基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

红外目标与环境的视景重建技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力     

一种进气道自起动特性检测方法

发展了一种应用于激波风洞中快速检测高超声速进气道自起动能力的实验方法。该方法通过在隔离段内预先设置轻质堵块,迫使进气道在风洞运行初期不起动,待堵块被吹出后,流道恢复畅通,进而考察进气道是否具有起动能力。实验采用高速纹影拍摄同步壁面压强测量的手段,对二元高超声速进气道的起动特性进行了研究。通过对纹影照片以及相应的壁面压强信号的分析,对所发展的自起动检测方法的可靠性进行了考核,并进一步研究了内收缩比对进气道起动特性的影响。在激波风洞中获得了进气道自起动过程以及起动／不起动双解区的流场特征和相应的壁面压强变化历程。     

扫描器运动多参数测试技术研究

新型图像扫描器具有较高的响应频率，可以实现高速扫描。在研究扫描器运动参数分离的基础上，利用对称放置的半导体位置探测器建立了扫描器的多运动参数测试系统，提出了光电二维位置传感器的非线性修正和补充方法，实现了四路模拟信号的DMA传送，提高了测试的速度和精度，实现扫描器在高频运动时的多运动参数测试。     

拖曳水池随车式PIV技术的研究与应用

PIV(粒子图像测速)技术在拖曳水池中的应用面临诸多困难。与水池岸基式PIV相比，随车式PIV具有设置灵活、连续采集的优点。介绍了中国船舶科学研究中心(CSSRC)拖曳水池随车式PIV技术的特点与功能及其发展。介绍该系统的三个应用：高速水面船模支架周围流动观测；全附体下带与不带前置导叶、螺旋桨的水下回转体模型尾部区域流场测量及两种不同艉附体与主体连接形式的水下回转体尾部流场的测量。展示了该系统的发展历程及其在船舶流场研究中的作用与应用前景。     

面向遥感应用的图像融合的原理和方法

信息融合技术可以综合利用多源信息 ,从而获得对同一事物或目标的更客观、更本质认识。由于遥感是目前为止能够提供全球范围的动态观测数据的唯一手段 ,遥感图像信息融合对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等很多军事及民用的领域至关重要。本文给出了面向遥感应用的图像信息融合的原理和过程 ,然后综合分析了不同方法的特点。进而在指出其存在的问题的同时 ,还对未来的发展趋势进行了展望。相信本文的工作 ,将为促进相关领域的研究和发展有一定借鉴作用。     

发动机孔探图像三维测量与立体重建的实现

作为一种新兴的可视探测技术，孔探成像分析在现代发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用。研制和开发基于孔探图像的三维测量与立体重建系统对提高故障诊断水平和预测准确度，降低工作中的人力物力投入，节约维护成本都有着重要的现实意义。本文以整体系统的构架为线索，阐述了系统的图像采集，摄像机标定，图像预处理，立体匹配，3D计算以及深度重建等功能模块的研制思路和基本算法，并给出部分研制结果。本系统的开发为基于也探图像的发动机故障监测与诊断系统的奠定了重要的基础。     

光电瞄准设备通用计量平台

提出了光电瞄准设备通用计量平台的设计方案，论述了平台的硬件、软件构成，并着重分析了双分划双光源照准与两维同步动态测角、读数图像自动识别、多点位多通道实时检测的方法，最后对系统的不确定度进行了分析和评估。     

数字摄像在脉冲推力器性能分析中的应用

为更详细地分析脉冲推力器的实际工作性能,弥补传统推力和压力曲线分析的不足,利用高速数字摄像仪拍摄了脉冲推力器尾焰图像,根据图像特征进行了推力器工作性能的辅助分析,结果表明:尾焰图像特征可以反映脉冲推力器的点火启动性能和实际推力特性以及推力器的工作效率,将图像分析与推力或压力分析相结合可以更全面地进行脉冲推力器性能分析,有利于推力器设计性能的进一步提高。     

基于Canny边缘检测的Mean-Shift跟踪核窗宽确定方法

传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。