某型导弹目标跟踪技术的应用研究

在某型导弹制导过程中,制导系统对导弹弹标信号的自动识别与跟踪是影响射击精度的关键．论述了视频图像中运动目标识别与跟踪技术的概念以及主要方法分类,在详细分析某型号导弹目标跟踪技术的基础上提出了改进该型号导弹目标识别性能的几个要点．     

图像跟踪系统中机动目标预测的实现

针对装甲车上的图像跟踪系统,提出了一种机动目标预测方法.将目标的运动分解为两部分,即全局运动和局部运动,并根据各自的动态特性分别进行预测.以局部运动预测为重点,通过对机动目标跟踪技术的研究,建立起性能优良的跟踪滤波器,并将其扩展到预测滤波器中对目标的未来运动状态进行预测,从而提出了"交互式多模型预测算法".仿真结果表明,该算法具有预测精度高、自适应能力强的特点,同时给出了计算方法.     

一种基于边缘特征提取的景像匹配方法

下视景像匹配制导中,实时图和基准图的拍摄高度、方位和图像比例尺不完全一致,两图的轮廓形状存在旋转和变形等差异,边缘特征提取方法受图像灰度分布影响存在变形和移位,易导致匹配错误。用侧抑制竞争方法,图像边缘特征提取快速准确,不发生移位,对灰度变化也不敏感。在此基础上,用扩展边缘特征法,克服轮廓变形对边缘匹配的影响,提高精度。试验结果表明,此方法模型简单、抗几何变形能力强且便于实现。     

基于细分小波的图像压缩算法研究

层次细节模型LOD(Level of detail)和感兴趣区域模型ROI(Region of Interesting)是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.通过将灰度图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像的LOD压缩算法.并通过Gouraud明暗处理技术将网格还原成压缩过的灰度图像;同时,该算法还可方便地通过ROI区域选择,使ROI区域比背景区域获得更好的图像质量.     

超分辨率重建方法在图像处理中的应用

为提升现有舰载光电探测系统图像的分辨率,通过图像降质及超分辨重建模型对复原图像中伪信息的产生进行了研究,在Lee方法的基础上,提出了采用高斯马尔科夫先验模型对图像重建过程进行约束的方法,实现了正则化参数的自适应计算。实验结果表明:该方法在视觉效果与客观指标上要优于传统方法与Lee方法,具有良好的应用前景。     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

基于紧支径向基函数的固体域耦合数据传递方法

针对热-电场耦合仿真计算中非匹配网格之间的数据插值问题,提出了一种基于紧支径向基函数点插值的数据传递方法。推导了数据传递矩阵,根据所提出的数据传递方法编制了非匹配网格之间数据传递计算程序,以若干组非匹配网格之间的温度插值为例对本文所提方法进行了验证,并分析了不同参数对计算时间及精度的影响,结果表明,本文算法效率较高,计算误差较小,适用于以热-电场耦合为代表的固体域耦合非匹配网格间的数据传递计算。     

应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

用紧支径向基函数传递固体域耦合数据的方法

针对热-电场耦合仿真计算中非匹配网格之间的数据插值问题,提出了一种基于紧支径向基函数点插值的数据传递方法。推导了数据传递矩阵,根据所提出的数据传递方法编制了非匹配网格之间数据传递计算程序,以若干组非匹配网格之间的温度插值为例进行了验证,并分析了不同参数对计算时间及精度的影响,结果表明,算法效率较高,计算误差较小,适用于以热-电场耦合为代表的固体域耦合非匹配网格间的数据传递计算。     

空间关联与多子区规范化梯度方向直方图的 异源图像匹配

提出一种基于稀疏空域分割与梯度方向直方图的异源图像匹配方法。将图像分为多个子区,计算每个子区的梯度方向直方图;计算直方图的汇聚度,并根据汇聚度计算直方图相似性;采用两步搜索法,寻找与基准图中与实时图直方图相似度最高的窗口即为正确匹配结果。采用仿真图和真实异源图像对算法进行了测试,结果表明,这种方法能够可靠快速实现异源图像匹配。