基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

含铝复合推进剂燃烧场凝相微粒分布实验研究

应用激光全息光学诊断方法对含铝复合推进剂的燃烧场凝相微粒分布进行了测量。实验结果得出了复合推进剂燃烧场凝相微粒分布曲线和图像，并对数字图像处理算法进行了研究。     

固体发动机喷管出口凝相微粒粒度分布研究

应用激光全息光学诊断方法对固体火箭发动机喷管出口凝相微粒分布进行了测量，并得出了其分布曲线。对凝相微粒数字图像处理算法也进行了研究。     

基于边缘模型的图像后处理算法的FPGA实现

在传统图像后处理算法中,性能和复杂度往往难以兼顾。从FPGA硬件实现出发,在原有的基于边缘模型的数字图像后处理算法基础上,提出一种新的基于模型匹配的重建模型算法,并且根据边缘的宽度和边缘退化的主要形式建立两个边缘重建模型。仿真实验结果表明,改进的算法不仅满足工程实时性要求,而且一定程度上抑制了高倍压缩后的数字图像中出现的振铃效应和模糊效应,起到了改善图像主观和客观质量的作用。     

用于荧光细胞观察的制冷CCD成像系统

细胞成像技术是研究细胞运动、分裂和凋亡的必要手段,所以荧光条件下的细胞成像技术显得尤为重要。为满足荧光细胞观察对微弱光信号的检测和成像的要求,文章通过结构和电路设计,研制了一种用于荧光细胞观察的制冷CCD成像系统。通过分析各组件的技术特点,设计了高效制冷结构,提高了细胞荧光观察输出图像质量。     

基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配

为了进一步提高遥感图像匹配的精度和运算效率,提出了一种利用Contourlet变 换、Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Co ntourlet分解的基础上,引入Krawtchouk矩来提取图像的局部特征,并利用改进的带极值扰 动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,然后逐级上推,
最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹 配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。
     

一种计算二维图象矩的神经网络方法

提出一种计算二维图象矩的神经网络方法,首先,导出一维信号矩与一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换之间的关系。通过２Ｎ－一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换和极少量加法,移位及乘法运行可计算二维图象矩。然后给出用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现Ｈａｄａｍａｒｄ变换的方法,并对该网络作了改进。     

显微镜采集图象的自动化

介绍了一种利用ＰＣ机与单片机通讯控制显微镜载物平台作三维运动从而实现了自动搜索视场,自动聚焦的方法,文中较详细地介绍了作为自动采集系统前台控制和驱动部分的单片机系统的硬,软件结构,以及作为上位机的ＰＣ机的控制策略和软件流程,由于采用了微机技术并配以精密的机械传动机构,使得对数据的获取和分析快速,准确,克服了手动调节动作慢,误差大等问题,为以后进一步对图象信息进行分析处理提供了便利。     

三维PIV中透视成像的视点定位与透视平面的确定

对三维PIV中透视投影的视点定位与透视平面的确定技术作了深入的研究,提出了一种确定视点坐标与透视平面的方法,给出了相应的数学关系式,最后通过实验的方法对视点坐标与透视平面的确定技术进行了检验。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。