非接触式坦克炮控系统性能指标检测方法

提出了采用图像处理技术实现坦克炮控系统性能指标的非接触式检测方法。系统通过检测激光光斑中心来获得火炮的运动轨迹,并据此分析、计算和判断炮控系统的性能指标是否合格。整体上提高了炮控系统检测过程的自动化程度。     

基于图像处理的火焰检测算法研究

简要介绍了火焰检测系统构成和火焰燃烧特性,并根据全炉膛火焰的燃烧特性,从火焰图像中提取了反映炉膛火焰燃烧状态的特征量.最后,通过对火焰图像的处理及对火焰检测算法的分析与研究,利用计算机仿真得出火焰图像特征量与燃烧状态的关系,提出火焰燃烧稳定性判据.该算法能够实时、准确地检测全炉膛火焰的燃烧状况和炉膛中心火焰偏移情况,为...     

基于局部色调映射的异源图像匹配方法

色调映射是一种适用于亮度和对比度变化的快速图像匹配方法。由于异源图像间存在复杂的灰度变换关系,直接采用色调映射方法进行匹配的成功率通常难以满足应用需求。为了提高匹配成功率,本文提出基于局部色调映射的异源图像匹配方法。首先将实时图划分为不重叠的子区,对每个子区进行直方图均衡化和弱切片变换,通过局部色调映射计算子区与基准图的距离系数图。融合全部距离系数图得到图像匹配结果。实验结果表明,该方法匹配成功率高于现有的色调映射方法,且计算时间仅略高于现有方法,优于异源图像匹配中常用的互信息方法。     

使用局部色调映射匹配异源图像

色调映射是一种适用于亮度和对比度变化的快速图像匹配方法。由于异源图像间存在复杂的灰度变换关系,直接采用色调映射方法进行匹配的成功率通常难以满足应用需求。为了提高匹配成功率,本文提出基于子区弱切片变换的局部色调映射异源图像匹配方法。首先将实时图划分为不重叠的子区,对每个子区进行直方图均衡化和弱切片变换,通过局部色调映射计算子区与基准图的距离系数图。融合全部距离系数图得到图像匹配结果。实验结果表明,该方法匹配成功率高于现有的色调映射方法,且计算时间仅略高于现有方法,优于异源图像匹配中常用的互信息方法。     

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。     

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     

提高线-线边缘匹配正确率的一种方法

本文提出了一种利用扫描线间信息对线－线边缘匹配结果进行修正的方法,实验证明该方法能有效地提高边缘匹配的正确率。     

压力喷嘴常温下雾化特性实验研究

为了满足工程中对喷嘴雾化特性测量的高精度、低成本要求,建立了喷嘴雾化特性实验系统,以自来水为雾化工质,对蒸发冷却压力喷嘴在常温、常压下的雾化特性进行了实验研究。用容积法测量了喷嘴的流量,用最小二乘法对测量数据进行回归分析,得到了喷嘴流量、雾化压力和喷孔直径之间的关联式与流量系数;用机器视觉方法测量了喷嘴的雾化锥角与雾滴尺寸,得到了雾化锥角与雾滴尺寸随雾化压力变化的规律。结果表明:随着雾化压力的增大,喷嘴雾化锥角不断增加,雾滴尺寸不断减小;随轴向距离的增大,D0.632、D0.5、D32有不同幅度的增大,而D0.9则基本不变。     

一种探雷声纳图像分割方法及应用

提出一种适用于探雷声纳图像的疑似水雷目标扫描分割方法。该方法以图像区域生长法为基础,根据探雷声纳的成像原理及水雷目标的图像特性,对区域生长法中的参数做了特别设定,分搜索和定位两步对图像中疑似目标进行扫描分割,讨论了搜索和定位两种扫描窗口的尺寸及扫描方法。将该方法应用于实际探雷声纳图像,可得到符合预定信混比要求的疑似目标区域,为基于探雷声纳图像的水雷自动判别奠定了基础。     

基于改进SSD框架的遥感影像飞机目标检测方法

针对深度学习在遥感影像飞机检测特征提取阶段未专门顾及特定目标的问题,基于单一目标多尺度检测(SSD)框架,提出飞机目标多尺度检测方法(AFSSD).通过分析使卷积神经网络的特征图得到最大响应的视觉模式,结合飞机目标几何特征,建立飞机目标特征提取网络;使用K-均值方法对飞机尺寸聚类,将聚类中心作为代表性的尺寸,构建飞机目标候选框生成网络.仿真结果表明,该方法可以有效检测不同尺寸的飞机目标,提高了检测精度.