基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

数据融合在纹理识别中的应用

在室内无线通信模型的优化中,需要区分不同的墙壁对象.而对于室内墙壁的图像可以看作是纹理图像.尝试利用数据融合的方法对这些纹理图像进行识别.实验结果表明,数据融合的方法对相似的纹理图像具有较好的识别效果.     

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

基于图像对的体视显示算法研究与实现

依据摄像机拍摄的左右两幅图像,按照提出的算法进行图像的矫正、重采样和图像对间的密集匹配,最后通过图像插补输出符合双眼特性的体视图像,试验证明插补后体视图像效果较好.     

返回舱搜救全程通信连续不间断

日前,着陆场系统总设计师吴斌接受采访时表示：“为确保神舟八号飞船顺利安全返回,着陆场系统通过技术创新和硬件升级,首次实现了返回舱搜救全程北京中心与着陆场之间调度、话音和图像通信的连续不间断。”     

探测器图像中值滤波算法的FPGA设计与实现

为解决上位机软件进行中值滤波算法对安检图像预处理速度有限问题,针对探测器的数据发送方式,利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行处理能力,对中值滤波算法进行流水线设计,并通过硬件描述语言Verilog进行设计实现。实验证明,改进的算法在处理速度上比传统的冒泡算法提高了70%左右。     

一种基于系留无人机的图像遥测系统设计

针对海上船舶甲板的监控需求,本文提出了一种基于系留无人机的图像遥测系统设计方法,即通过系留无人机上的图像采集装置对被监控目标进行视频信号实时采集、压缩,再经过遥测装置的编码、调制、放大后由天线进行辐射,最后由数十公里外的遥测接收机完成接收、解调、解码,可实时显示船舶甲板图像信息。文中介绍了系统的软硬件组成、关键设备的设计方法、综合性能的分析,对相关图像遥测技术应用有一定参考意义。     

基于舰船运动时间序列预报的直升机着舰时机判断

为解决舰载直升机在海上返航着舰的安全问题,开展了直升机着舰时机判断研究。首先,基于时间序列预报方法,采用AR自回归模型,模型参数估计使用递推最小二乘算法进行在线辨识,对于存在的数据饱和问题引入了遗忘因子加以解决,实现了对舰船运动的短期预报。然后,根据舰船横摇运动的实时预报结果和周期性特点,选取横摇角度及角速度满足安全阈值的时间段,确定直升机安全着舰的时机。研究结果表明：该方法有效提高了直升机着舰的安全性。