基于混合型扩散的无人机航拍图像去噪模型

针对彩色无人机航拍图像处理起来复杂且噪声方差未知的问题,提出一种混合型扩散偏微分方程图像去噪模型。该模型采取对图像高频子带去除边缘区域的方法来准确估计噪声方差,将彩色图像的色彩空间转换为色调、亮度和饱和度3个分量,并用混合型扩散偏微分方程进行去噪处理,再把处理后的3个分量合成彩色图像。其中,混合型扩散偏微分方程是通过将全变分模型和四阶模型进行加权,并对其中的扩散系数进行改进后得到的。仿真结果表明,提出的模型和传统的去噪方法相比,峰值信噪比平均提高了近1.4 dB,并且在有效去噪的同时很好地保留了无人机航拍图像的边缘和纹理细节信息。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标。仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90%;该方法可以很好地抵抗图像旋转,定位精度和检测率基本不受图像旋转影响。该方法具有良好的抗噪性能,可满足一般透视变换下的图像交叉点检测需求,适用于结构光三维重建中的系统标定和形貌测量。     

基于光流动态特征与SVM的阴燃火检测方法

针对传统阴燃火检测中存在误报、漏报的问题,研究了一种基于光流场的视频检测方法。首先,利用改进的Horn-Schunck光流算法计算图像光流场,并结合阴燃火颜色特征提取可疑阴燃火运动区域;然后,提取连通域的面积、光流平均速度、方向方差、光流主运动方向、光流速度不规则度和背景模糊性等六个特征建立特征向量;最后,利用支持向量机对所有含可疑阴燃火运动区域的图像帧进行分类,从而实现阴燃火检测。实验结果证明:该方法对阴燃火识别准确度高,可有效排除多种图像干扰,在复杂环境下的适应性和鲁棒性较好。     

基于邻域灰度分布的IR弱小目标检测

图像中邻域内灰度起伏程度越大 ,各点灰度值占邻域内总灰度值的比率的平方和越大 ,由此提出了一种基于邻域灰度分布的弱小目标检测方法。同时考虑到复杂自然背景 ,特别是背景中含有大量边缘和高频点的情况 ,提出了目标检测的改进方法。最后 ,利用邻域判决法实现运动目标的进一步分离。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数 ,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标 ,适合于实时和多目标的检测     

基于区域分割的光学显微结核杆菌图像分割算法*

为了提高结核杆菌目标的分割精度,本文提出了一种基于区域级的光学显微结核杆菌图像分割算法。首先,通过顶帽-底帽变换增强彩色图像对比度,然后融合图像局部特征和全局信息计算图像梯度,在此基础上利用分水岭算法实现对图像的初始分割;对分割区域采用相邻区域最大相似度准则进行合并,从而得到完整的目标区域;最后根据结核杆菌图像的特点,通过分析结核杆菌目标区域的颜色特性,采用多阈值分割的方法滤除区域中的杂质,实现对结核杆菌目标的分割。实验结果表明,本算法可以分割出目标对比度低以及饱和度过低的结核杆菌目标,并且对不同染色背景的图像均能取得较好的分割结果。     

基于单元变形的网格间流场信息传递方法

针对单元网格发生变形重构中新旧网格之间的数据插值问题,提出一种基于格点格式有限体积法的流场数据传递方法。利用非结构动网格技术,将旧网格单元移动到新网格单元,同时时间推进求解流场控制方程,获得移动后旧网格单元物理量,并将其赋给新网格单元,以此来实现两套网格间的信息传递。计算结果表明,该方法在信息传递过程中没有引入插值误差,理论上流场求解方法的精度就是信息传递精度,验证结果表明其显著优于二阶插值精度。     

高超声速飞行器前缘流-热-固一体化计算

针对高超声速流动气动加热与结构传热的复杂耦合问题,探索和研究基于有限体积法的高超声速流-热-固一体化求解方法,将流场与结构温度场进行统一建模与数值模拟。该方法避开了传统气动加热和结构传热耦合求解方法在时间域内进行流场与结构温度场耦合交替迭代计算所带来的大量数据交换与计算,将流场与结构温度场作为一个物理场,采用统一的控制方程进行求解。采用典型高超声速绕流二维圆管稳态或非稳态流-热-固耦合算例对该一体化方法进行验证,稳态时圆管驻点温度最高达到648 K,非稳态时的热流密度和结构温度与参考文献和实验值吻合较好,由此证明了该方法的可靠性和正确性。与耦合计算方法的对比分析结果表明:该一体化求解方法所得计算结果更接近实验值,并且计算量和网格依赖性都相对较小,具有更好的稳定性和计算精度,能为高超声速飞行器一体化热防护设计提供有效的理论和技术支撑。     

基于几何法和信息融合的2D雷达目标高度估计

在由 2 D雷达组成的雷达网中 ,首先用几何方法得到了 2个目标高度估计值 ,然后利用信息融合思想 ,在最小均方误差估计准则下得到了目标高度估计融合值及其方差表示。仿真计算表明 ,基于融合方法得到的高度估计较之只用几何方法得到的高度估计 ,性能得到了明显的提高。     

带附体水下航行体近底运动时引起的流场压力变化

基于势流理论,忽略水面兴波影响,以SUBOFF模型为对象,建立了水下航行体近底运动时引起的流场压力变化的数学模型,并应用Hess-Smith方法编程计算了SUBOFF模型的两种代表结构AFF-1和AFF-2近底运动时引起的流场压力变化.通过将SUBOFF模型表面压力系数的计算结果和实验数据进行比较,验证了该计算方法及程序的正确性和可靠性.对SUBOFF模型引起的水底压力变化特性进行了计算和分析.结果表明:SUBOFF模型指挥台围壳对水底压力变化的影响很小,可以忽略.     

先验信息光流法在运动目标检测中的应用

针对运动目标的智能跟踪检测提出一种基于先验信息的光流检测法。首先,通过利用区域生长法获取的道路先验信息并结合帧差法确定运动目标的大致范围。其次,采用光流法对处理后的图像进行分割,并由形态学方法对进行图像处理后检测出运动目标。最后,基于MATLAB平台对其进行仿真计算。结果表明,该方法克服了传统光流法在运动目标检测中易受干扰的问题,并为军事人员对运动目标跟踪检测提供了有效的辅助。     

MATLAB环境下目标图像的实时辨识方法

介绍一种在MATLAB环境下彩色立体视觉装置在环的实时图像处理系统 ,用于自动识别前方汽车目标和计算距离。鉴于汽车均具有红色尾灯这一普遍特征和人观测色彩的一致性 ,在此采用了基于色度—饱和度—亮度模型的模糊规则来提取汽车尾灯的颜色特征 ;利用汽车上的反射光或阴影区域的亮度特征来进一步确认辨识结果 ,以克服复杂环境中背景颜色和各种光照视角、强度的变化对图像特征所产生的影响。此外 ,文中还提出一种新颖而快速的自适应“移位滤波器”算法 ,以消除颗粒状和细长带状噪声 ,并给出了实验结果和结论     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。     

基于相位相关的快速亚像素全局运动估计

为了实现亚像素级图像快速全局运动估计,提出了一种基于相位相关的快速亚像素全局运动估计方法。首先对待计算的两幅图像进行下采样并计算整像素级的全局运动矢量,然后选取两幅图像重叠的部分进行插值,再计算亚像素级的全局运动矢量。最后,将整像素级和亚像素级的计算结果进行加权计算,得出亚像素级的全局运动位移。实验结果表明,文中算法对噪声影响、光照变化和局部遮挡具有较好的鲁棒性,同时能够有效地提高运动估计的精确性和计算效率。     

基于DSP的弹载视频图像实时消旋系统实现

提出了一种基于高速DSP芯片的电子消旋方法,利用旋转算法对每一场图像的亮度、色度分量进行反向旋转处理,再使用线性差值法对像素进行重新采样输出,从而实现旋转彩色视频图像的实时消旋.     

基于MAP估计的图像超分辨率重建

从一组低分辨率图像中重建一幅高分辨率图像,给出基于MAP估计的近似算法。描述从场景空间到观测图像的线性映射关系,介绍了核心重建算法;算法适合观测条件相似的情况。在贝叶斯方法中,使用Laplace算子作估计图像的领域平滑相关性假设。最后的实验表明了算法在改善空间分辨率上的显著效果。     

基于高精度景象匹配的SAR平台定位方法

提出一种利用SAR图像与光学基准图高精度匹配实现SAR平台定位的方法。利用成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在图像中心线上均匀选取若干点作为匹配点,并与光学基准图进行高精度景象匹配获取它们的物点坐标;根据这些物点坐标估计出图像中心线在当地水平面投影的直线方程;利用直线信息和斜距高度信息计算SAR平台在水平面上的投影点位置,进而计算得到成像中间时刻SAR平台的空间位置。为了进一步提高匹配精度,分别提出对正侧视和斜视SAR图像匹配区域进行几何粗校正的方法。还分析了不同误差因素对平台定位精度的影响,并给出精度估计公式。仿真和实际图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的定位精度,具备工程实用价值。     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。     

基于活动轮廓的机器人视觉伺服控制

提出了基于活动轮廓的视觉伺服控制方法。将活动轮廓和光流模型相结合用于运动物体图像的实时跟踪 ,以抽取物体图像的边缘信息 ,并以此信息控制摄像机的运动 ,达到机器人定位、跟踪等目的。该方法跟踪精度高 ,鲁棒性好 ,且满足实时跟踪的要求。实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

层次聚类算法和基于图的分割算法相融合的图像分割算法

基于图的分割算法（Graph-Based Segmentation,GBS）算法）是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类（Hierarchical Clustering,HC）算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。