基于图像处理技术的定向管平行度测量

基于图像处理技术,探讨了一种火箭炮定向管平行度的测量方法,论述了该方法的测量原理和图像预处理过程中的图像增强、二值处理、边缘提取和几何校正等处理方法,给出了定向管平行度误差的计算方法。     

一种改进的遥感图像分形维数提取算法

基于离散分形布朗随机场的图像分数维提取方法,在综合分析和实验验证的基础上,提出了一种改进的图像分形维数计算方法。仿真实验证明,该算法相较于原算法计算结果稳定,不同地物的区分能力强,能够应用于遥感图像的地物分类。     

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。     

基于自相关的匀速运动模糊尺度参数识别

运动模糊图像复原主要取决于点扩散函数(PSF)的确定。对于匀速直线和匀速旋转运动模糊图像,运动方向和模糊尺度决定了PSF,是重要参数。根据模糊图像的像素点具有高度相关的特性,采用差分和自相关等技术,精确确定模糊尺度,为图像复原提供必要参数。仿真实验验证了该方法的正确性和有效性。     

基于双焦CCD摄像的浮空器航向测定

在防空反导作战中,目标坐标的有效探测是关键环节,通过浮空器观测目标可以有效地提高探测效果.为测量浮空器的航向角,提出了一种性价比较高的新方案,即通过设置地面信标,利用双焦CCD跟踪地面信标的视频图像进行处理,计算浮空器的航向角.精度的理论分析与数值计算表明该方法可行.     

灭雷具图像声纳可视化仿真方法

介绍了一种灭雷具上高分辨率图像声纳对目标成像显示的计算机可视化仿真方法.此方法不是针对为声纳硬件的研制或调试而提供计算机辅助设计,而是从为部队官兵提供模拟训练平台的角度出发,提出一种数学模型和物理模型相结合的建模思路.同时也简单地介绍了仿真系统中三维海底地形和目标的数据模型.     

基于直线特征的车载电子稳像方法

电子稳像技术的研究重点是稳像算法,介绍了电子稳像的基本概念和原理以及常用的稳像算法,并根据坦克装甲车辆的实际情况,给出了车载电子稳像实验系统的基本构架及理论方法.选用块匹配法和直线特征法作为车载电子稳像算法,选用轨迹平均法作为图像序列的平滑方法,最后介绍了稳像效果的几种评价准则,并对车载电子稳像技术研究提出了几点设想.     

基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。     

面元法的红外制导图像边缘检测

红外图像通常存在着噪声大、目标和背景之间具有较小的灰度差、边缘较模糊的特点,使现有的方法不能有效地提取红外图像的边缘。而图像的表面积特征能较好地针对红外图像的这些特征提取出边缘,因此利用图像的表面积特征提出了一种实用的面元边缘检测法。在对图像灰度值变化情况进行分析的基础上,使用了一种十字面积计算公式以满足边缘检测的需要。通过噪声误差对面元法和梯度法计算结果的影响分别进行分析,发现面元法比梯度法的噪声抑制能力至少高两倍,而且在边缘处的噪声抑制能力更高。将面元法几种常用模板算子法的红外图像边缘检测结果进行实际对比后发现,所提出的面元法对红外图像的目标边缘检测能取得良好的结果。     

基于分数傅立叶变换的图像隐藏技术

提出一种利用分数傅立叶变换实现图像隐藏的新方法。将多个不同图像的信息分别经不同阶的分数傅立叶变换后,记录在同一谱平面上,实现了图像的第一重隐藏。通过相位编码后,对谱平面进行另一次分数傅立叶变换,实现图像的第二重隐藏。在解密时,需要特定的分数阶及正确的解码相位才能再现不同的初始图像。提出的新方法用不同的分数阶实现多幅图频谱叠加的互不干扰,用相位编码使得两次的分数傅立叶变换互不干扰,随机设置多重密钥,且每重密钥都极其重要,使得破译的难度提高,因此图像加密的结果更加安全。