一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。     

《海军工程大学学报》征稿简则

正《海军工程大学学报》是由海军工程大学主办的学术类科技期刊,双月刊,公开发行,为《中国权威学术期刊》《中国科技核心期刊》《中文综合性科学技术类核心期刊》,除被国内主要数据库收录,还被美国     

光学显微结核杆菌图像的区域分割算法

为提高结核杆菌目标的分割精度,提出了一种区域级的光学显微结核杆菌图像分割算法。通过顶帽—底帽变换增强彩色图像对比度,融合图像局部特征和全局信息计算图像梯度,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;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,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。     

顾及时空语义的多主题瓦片数据优化检索方法

针对虚拟地球可视化中多个逻辑图层叠加产生大量同名瓦片索引重叠引起的数据无效访问和内存冗余等问题,提出顾及时空语义的瓦片数据优化检索方法。在客户端实现顾及时空语义的自适应瓦片优选,将视点信息与数据集的时空范围、分辨率和优先级等语义信息自动匹配与自适应筛选过滤,显著提高目标瓦片数据的命中率;在服务器端实现面向主题的内存数据库瓦片数据缓存,进一步提高瓦片数据二次访问的响应速度。实验表明,该方法不受逻辑图层增量影响,保证目标瓦片较高的命中率,缓存方法进一步提升瓦片二次访问效率,显著提高面向多数据集的海量数据实时可视化性能。     

保持连通的边缘细化算法

传统的图像边缘检测算子一般都只能得到多像素宽边缘,这为后续的图像处理带来了一定困难。结合边缘走向趋势的估计技术以及对连通关键点判断的方法,提出了一种新型的边缘细化算法———保持连通的边缘细化算法。该算法能在保持边缘原有信息(连通和走向)的前提下,以较小的计算开销,给出理想的或是可接受的单像素宽细化结果。     

推进空军国防动员信息化建设的几个关键环节

进入二十一世纪,战争形态加速向信息化演进,信息已成为最主要的作战能量,抓紧军事力量的信息化建设已成为世界主要军事强国的共同行动.中央军委胡锦涛主席站在时代发展和战略全局的高度,提出了"建设信息化军队,打赢信息化战争"的战略思想,为军队建设发展指明了方向.当前,空军部队信息化建设势头强劲、发展很快.作为空军整体建设重要组成部分的空军国防动员建设,必须适应实现"三个转变"(由机械能量型向信息智能型转变,由应战型向应战应急兼备型转变,由行政指令型向综合运用多种手段型转变)的需要,着力将以物化动员能力为主适应机械化战争要求的空军国防动员,建设成为以信息动员能力为主适应信息化战争要求的空军国防动员.当前及今后一个时期,具体需要抓好以下几个关键性环节.     

一种多特征多分辨率快速SAR图像匹配算法

提出一种新的基于多特征多分辨率的快速SAR图像匹配算法.算法主要包含图像预处理、匹配特征选择、匹配准则定义、搜索策略设计、匹配结果融合5部分.算法采取在不同图像尺度上分别基于具有信息互补关系的不同特征进行匹配的策略,兼顾了匹配精度与时间效率.实验结果验证了算法的有效性.     

来稿要求

<正>本刊加入"中国学术期刊(光盘版)"、"中国学术期刊网"、"万方数据——数字化刊群"和重庆维普全文数据库,来稿要求如下:1.稿件须自校对无误,字数不少于5600字,打印稿、电子稿均可。2.题目下注明所在单位、城市和邮政编码。并加写300字以内的中文摘要和3-5个关键词。摘要用第三人称撰写,着重反映论文的主要信息,包括研究目的、研究角度、主要观点等。在关键词下面标出论文的中     

《海军工程大学学报》征稿简则

《海军工程大学学报》是由海军工程大学主办的学术类科技期刊,双月刊,公开发行,为《中国权威学术期刊》《中国科技核心期刊》《中文综合性科学技术类核心期刊》,除被国内主要数据库收录外,还被美国《化学文摘》、美国《剑桥科学文摘》、英国《科学文摘》、