SAR图像中道路检测方法研究

提出一种两步算法用于合成孔径雷达（SAR）图像中无监督地提取线性特征，特别是公路网的提取。第一步利用局部线特征检测算子提取线基元，为此本文提出一种改进的均值比率（RoA）算子，应用SAR图像的统计特性，保证较高的准确率；第二步引入公路结构特征的先验信息，构造方向势能函数（DPF）。通过DPF最小化，来对提取的线基元进行组织，获得宏观的线性结构，文中方法通过ERS－1图像加以验证。     

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.     

无人机分类研究

根据无人机设计规范研究需要,本文首先对现役和在研的无人机分类进行统计分析,然后参考有人机和导弹的分类,再考虑21世纪无人机的发展,将固定翼、轮式起落架起飞/着陆的无人机划分为战术类、战略类和作战类三类无人机是科学的、合适的。     

基于分块图像的二值商标图像检索

提出了一种基于分块图像特征的商标图像检索方法。该方法首先确定商标图像的形状主方向来消除图像旋转带来的影响,然后通过提取目标区域的方式消除图像平移的影响,再将图像的目标区域按照4叉树的分解方式划分为多个小的子图像块,对子图像块提取特征并对图像进行相似性度量。实验证明,利用该方法提取的特征兼顾了商标图像在局部和整体上的一致性,并且具有良好的旋转、平移、尺度的不变性,得到的检索结果能够很好地满足人类的视觉感受。     

基于频域时域相结合的医学图像配准算法

医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点,对于临床诊断和治疗有重要意义。为解决存在平移变换和旋转变换的两幅刚性医学图像的配准问题,结合图像信号傅里叶变换的平移特性和旋转特性,提出了一种基于频域与时域相结合的医学图像配准算法。该算法将旋转调整和平移调整分而治之,首先以图像信号的幅度谱互相关确定旋转参数,再以图像的时域体素互相关确定平移参数。将该算法用于对核医学图像配准及多模态医学图像配准实验,结果表明该算法是一种速度快、精度高、鲁棒性好的医学图像配准方法。     

海陆交界非平稳场景星载ScanSAR扇贝效应抑制方法

扫描式合成孔径雷达(ScanSAR)因不受光线、天气影响,能够提供宽测绘带图像而被广泛应用在海洋监测领域。但ScanSAR图像的扇贝效应(Scalloping)和子带拼接效应(Inter-Scan Banding,ISB)严重地降低图像质量,尤其在海陆相接一类的非平稳场景下,干扰更为严重,影响图像的应用效能。针对上述问题,文章给出了一种基于图像分层和卡尔曼滤波的ScanSAR图像扇贝效应和子带拼接效应的抑制方法。针对非平稳场景,先进行图像分层处理使其满足线性卡尔曼滤波需求;然后,利用加性二维周期函数对子图层的扇贝效应和子带拼接效应进行建模;再将卡尔曼滤波器应用于条纹抑制;最后,对真实ScanSAR图像数据的有效处理结果验证了算法的有效性。     

星载高速图像数据压缩原理样机的研制

针对星上高速遥感数据实时压缩要求,选用多模式自适应量化压缩算法,设计了同步并行阵列与流水线相结合的压缩系统体系结构,并以可编程序门阵列物理实现.采用四路压缩系统并行的阵列结构,研制成功高速数据压缩原理样机,数据处理速度大于1000Mbit/s,恢复图像平均峰值信噪比大于40dB.      

基于ICT图像的航空发动机涡轮叶片壁厚尺寸精密测量方法

为保障航空发动机的可靠性,要求精确测量发动机叶片不同界面处的内、外表面法线方向的厚度。为此,研究了一种基于ICT图像的叶片壁厚尺寸亚像素级精密测量方法。它采用边界提取技术确定叶片内、外表面法线的方向;应用亚像素级边界定位技术,在该法线方向,定位壁厚的起始边界点和终止边界点;然后,计算两个边界点坐标位置差,获得以像素为单位的壁厚尺寸;最后,对像素尺寸进行标定,获得以毫米为单位的壁厚尺寸。试验结果表明,本文方法实际测量精度达到0.2个像素和0.042mm。     

基于空间分布特性多层RX高光谱点目标检测

针对目前高光谱图像异常点目标检测过程中准确率低和虚警率高的问题,本文结合目标的空间分布特性,提出了一种多层级RX检测方法。通过计算被检测区域图像谱向相似性响应图,采用非线性抑制的方法,突出点目标并抑制背景。为进一步提高检测算法的表达能力和泛化性能,采用多级检测器级联的方式,逐层级增强异常点处的相对能量,削弱背景的影响,从而达到较高的检测性能。在外场挂飞试验数据集上进行验证,结果表明:该方法 AUC值达到0.988 1,明显优于CEM算法的0.962 6和传统RX算法的0.939 2。     

单目-无扫描3D激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计

针对传统的利用单一视觉传感器难以实现复杂非合作空间操控导航的问题,提出一种基于单目相机与无扫描三维激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计方法。首先,设计了基于成像几何关系的单目纹理-非扫描距离图像的快速配准与融合方法;之后,在构建目标同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波模型基础上,提出一种扩展卡尔曼滤波-无损卡尔曼滤波-粒子滤波联合的滤波估计算法,可实现尺度模糊下相对位姿的快速鲁棒估计;其次,针对估计中的尺度模糊问题,提出基于融合图像的全局尺度系数确定方法,将尺度系数估计问题转化为简单线性滤波问题。基于OpenGL生成的2D/3D图像实验表明：所提出的方法具有较优的精度和鲁棒性;相对位置估计误差与尺度估计误差相关,二者近似成线性正比关系。