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．     

基于小波域的分形图像压缩

在分析产生块效应原因基础上,定义了一种度量块效应的客观方法.为了消除传统分形图像压缩中产生的块效应,提出先将原图像变换到小波域,再进行分形压缩.这种方法既继承了传统分形图像压缩的编码原理,又利用了小波变换的优良特性,从而取得了更好的压缩效果.此外,根据小波系数的能量分布特征,提出了一种加快相似匹配的方法.     

视觉检测中高速图像采集技术的研究

利用视频输入处理器(SAA7111)和现场可编程门阵列(FPGA),采用全硬件方式和两帧轮换存储方式设计实现了图像采集系统、计算机以及前端硬件处理系统之间的相互接口,使得视觉检测中视觉传感器能够同时进行图像采集和低级图像处理.     

航天飞行器舱体截面大尺寸弧长在线测量系统的研究

本文基于CCD图像测量技术，提出了一种新的不规则轮廓大尺寸弧长非接触图像测量系统，解决了航天飞行器舱体加工中的大尺寸测量的难题。文中给出了系统的结构及原理。并在现场进行了比对实验。最后对系统进行了精度分析，结果表明，本文所提出的系统的测量精度优于±0.5mm/8m。     

改进模糊马尔可夫随机场的SAR图像分割

模糊马尔可夫随机场利用模糊隶属度函数解决了马尔可夫随机场过于依赖灰度值的弊 端,然而在模糊马尔可夫随机场的分割中采用的是硬性基团和边缘判断准则,模糊分类使得 这些判断条件更加难以满足,从而图像分割中容易产生边缘分割错误的现象。改进模糊马尔 可夫随机场是在分段模糊马尔可夫随机场中引入模糊意义的后验概率公式及基团和边缘类型 “模糊相似性”概念,通过对不同基团和边缘类型的模糊相似性描述与判断,使得图像分割 对于边缘的判断和噪声的抑制具有更好的效果。仿真实验表明改进模糊马尔可夫随机场对于 边缘特别模糊的合成孔径雷达图像（SAR）具有较好的分割效果。