增加运动预测的模板匹配方法在战车火控系统中的应用

分析研究了一种新的增加运动预测的模板匹配算法,并将其应用到战车火控系统中。实验证明该算法可以满足跟踪系统实时性的要求,对于运动目标的平移,旋转运动具有不变性。     

基于差分和神经网络的同步辐射光源图像压缩方法

针对常见的图像无损压缩方法效果不佳问题,提出了一种基于图像差分和神经网络的同步辐射光源图像无损压缩方法。通过图像差分以减少图像序列内部的线性相关性,训练神经网络模型以学习图像序列内部的非线性相关性,得到预测概率分布,结合算术编码压缩。为加速预测和编码过程,将像素值按位分裂为两部分进行并行处理。基于上海同步辐射光源图像的测试表明,相较于便携式网络图形、JPEG2000和自由无损图像格式等,该方法可将压缩率提升20%以上,像素位分裂可以缩短30%的模型预测和编码时间。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。     

基于规程匹配的维修作业虚拟确认技术

在建立了维修作业规程信息形式化模型的基础上,利用PAR语言将维修规程进行规范化描述,进而形成作业规程源案例库.采用混合相似度方法对模拟作业内容与源案例库规程进行相似度计算,将计算结果作为维修作业虚拟确认的判断依据,实现了维修作业规程指导虚拟维修仿真的目的.最后,通过实例证明了该方法的适用性和先进性.     

基于双目视觉的自动跟踪系统应用

在研究双目视觉系统发展现状的基础上,提出将计算机双目视觉技术应用于物体目标的自动跟踪。计算机立体视觉是机器人研究的重要内容,被人们广泛研究。随着研究的不断深入,计算机双目视觉技术在生物医学、制造工业和信息工业等领域逐渐显示出很好的应用前景。主要研究从两幅二维图像获得物体运动轨迹。     

基于熵的地磁匹配定位算法

地磁匹配定位是近年来发展起来的新技术,针对地磁匹配定位中的匹配算法问题,引入了熵的概念,定义了地磁信息熵和地磁差异熵,提出了地磁信息熵和地磁差异熵综合的匹配算法,详细分析了其基本原理和实现过程。仿真实验表明,地磁熵算法的匹配误差并不随实时数据测量误差的增加而增加,该算法计算速度快、具有良好的抗测量误差干扰的能力,符合匹配精度和速度的要求。     

自适应窗口仿射最小二乘匹配方法

为了解决仿射最小二乘匹配方法在未知初始参数条件下无法自适应选择匹配窗口的问题,提出了一种基于局部形状估计的自适应窗口最小二乘匹配方法。利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子检测特征点以及特征点所在的尺度;在特征点邻域内根据特征尺度计算局部二阶矩矩阵,用二阶矩矩阵估计特征点局部的形状特征;根据特征点局部的形状自适应选择初始匹配窗口进行仿射最小二乘迭代。实验结果表明,该方法在较大仿射变形下能够准确的选择有效匹配区域,避免因窗口内容差异造成的迭代不收敛问题。     

基于功能的网格服务匹配算法

网格环境下,服务功能匹配效果决定着网格服务质量,在分析了网格服务匹配方法中基于推理的匹配算法和相似度匹配方法中基于距离的匹配算法后,对这两种算法的精确度、复杂度和匹配效率进行了分析和比较.结合这两种算法,提出了服务功能匹配改进算法,该算法通过采用细化匹配粒度,引入深度因素等方法,增加了匹配精确度.通过实验模拟,查准率和查全率上表明该改进算法具有一定优越性.     

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。     

水下地形辅助导航技术的研究与应用进展

在简要介绍水下地形辅助导航基本概念的基础上,从地形辅助导航算法、水下数字地图技术、水下地形辅助导航试验等方面,详细介绍了水下地形辅助导航所涉及各方面的主要问题及研究进展,并对下一步研究方向及应用做出指引与展望。