基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

光学景象匹配基准图的滤波方法研究

对光学景象匹配制导的实时图与基准图的特点进行了对比，分析了前人提出的实时图常用的滤波方法，认为这些方法并不完全适用于基准图的波波处理。然后根据基准图的特点提出了和同态滤波及最小方差滤波的两步法对基闪图进行滤波，这一方法特别适用于因薄云覆盖而引入的低频噪声的处理，并同时兼顾了图像的增强与恢复。通过实验证明，该方法效果良好，对于光学景象匹配基准图的预处理具有一定的实用价值。     

合成孔径雷达在飞行器组合导航系统中的应用

合成孔径雷达(ＳＡＲ)是雷达理论和技术发展到一定阶段的基础上诞生的一种具有很高分辨率的成像雷达。它在众多领域得到了广泛的应用。在飞行器组合导航系统中,利用ＳＡＲ图像进行图像匹配,可以极大地提高系统的导航精度。本文介绍了ＳＡＲ、组合导航系统的发展及研究现状。重点介绍了ＳＡＲ在飞行器组合导航系统中的应用,并给出了具有较高精度、容错性和自主性的ＩＮＳ/ＧＮＳＳ/ＳＡＲ组合导航系统的原理、结构及仿真结果。     

有几何失真时均方差图象匹配算法的局部精度

本文假定图象信号和附加噪声是相互独立的零均值二维齐次高斯随机场,且二次可微。导出了有几何失真时均方差图象匹配算法的局部精度公式,分析了几何失真和噪声对匹配精度的影响。给出的实例和计算结果验证了方法的正确性。     

FY-2C星多通道扫描辐射计及其在轨运行

介绍了风云二号(FY-2)C静止气象卫星多通道扫描辐射计的性能、组成和工作原理,以及为适应将3通道改为5通道而完成的5通道焦平面、光学系统、结构、电子学、红外探测器、辐射致冷器、光学薄膜和第二扫描结构等主要设计改进.卫星的在轨测试和运行结果表明,C星扫描辐射计在第一代自旋静止气象卫星上实现了包括中波红外的5通道同时对地观测,图像质量总体优于同类GMS5,METEOSAT-5静止气象卫星,与目前应用的GOES9三轴稳定静止气象卫星基本相当.     

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。     

噪声图象的快速边缘提取与分割

噪声图象的快速边缘提取和分割是实时图象处理中的重要问题。本文提出了一种噪声图象快速边缘提取和分割算法。实验表明,这种方法具有很强的噪声抑制能力,且快速准确。     

高分辨率SAR图像分割及目标特征提取

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法,对分割得到的目标区域进行特征提取.分割方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响.然后提取目标区域6个特征以详细描述目标,实验结果表明：该方法计算速度快,能够从获得的目标区域得到大量有用的信息.     

基于物理模型的彩色图像理解算法

给出一个彩色图像理解算法。算法首先对图像上的颜色变化(由光照和物体颜色引起)进行分析与综合,然后分割图像。算法的基础是二色反射模型理论,该理论认为反射光的颜色是界面反射(高光颜色)和本体反射(物体颜色)的线性组合,这两种反射光在颜色空间的三维直方图中形成特定的聚类(点簇)。因此分析聚类的性质可帮助确定光照和物体的颜色,但是有意义的聚类的生成又以图像中物体区域的确定为前提。算法按照假设检验的策略,依据图像中的连通性和颜色空间中聚类的特征,完成彩色图像的分割,并产生对景物中所发生的光学过程的物理描述。     

遥感图象几何校正的有限元法

本文介绍了在选好地面控制点后,按最优原则自动构成三角形网。建立三角单元的仿射变换,求出仿射变换系数。为了避免计算仿射系数可能失败,对边框及三角形的长边进行了适当分割。几何校正时,采用了行列式的判断条件及漂浮法的判断技巧,防止了判断失误,提高了运算速度。文中还提出几何校正边界的一种处理方法。