结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。     

基于模板的态势估计推理模型与算法

分析了态势估计的三级模型,给出了基于模板的计划识别推理框架,研究了态势估计推理算法,并提出一个通用的态势估计模板匹配算法,最后运用专家系统工具CLIPS实现了事件/活动、军事计划的模板表示及推理,结果表明使用模板匹配的方法实现态势估计是有效可行的。     

空中目标类型识别的直觉模糊集方法

在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。     

数学形态学及其在边缘提取中的应用

数学形态学是一门新兴的图像分析学科，其理论和方法在视觉检测，医学图象分析等诸多领域都取得了非常成功的应用。主要介绍了形态学的边缘提取算法，该算法由数学形态学中的形态学梯度算子来实现，一般采用数学形态学中的两个基本运算：腐蚀和膨胀相结合来计算形态学梯度算子，这种算法能加强图像中比较尖锐的过渡区。通过实验，实现了这种算法，与比较传统的Sobel算子相比，其定位比较精确，抗噪声能力也得到进一步提高。     

机载雷达与对抗设备电磁兼容建模与仿真

以机载雷达和干扰机为例,分析了机载设备电磁兼容问题产生的原因,建立了电磁相互干扰的理论模型,探讨了载机在不同干扰方式下雷达作用距离计算方法,推导了互干扰时,载机在掩护式干扰和自卫式干扰两种情形下的雷达距离方程,并基于雷达检测概率的一般求解方法,推导了自卫式干扰时雷达检测概率与目标距离的关系,并进行了实例仿真,为解决互干扰问题提供了理论参考。     

可触摸3D电视

近日,日本研究人员研制出世界上第一个可以用手触摸图像的3D电视系统。用户可以按照自己的想法移动、挤压或者拉伸似乎飘浮在眼前的3D图像。图像可触摸3D电视装有六个动作     

处理官兵家庭涉法“要”与“忌”

当前,官兵家庭涉法问题逐年增多,给各级人武部门和部队做好维权工作带来了不少困难。我们认为,在处理官兵家庭涉法问题时,应做到"八要八忌"。一是要把握处理范围,忌大包大揽。军分区、人武部处理官兵家庭涉法问题,主要对象是现役官兵本人及其直系亲属     

一种具有容错能力的增量式正交译码 算法和基于模型的FPGA实现

针对磁栅或光栅形式的正交编码器译码过程中出现漏计数或错计数等问题,提出了一种具有较强容错能力的新型正交译码机制,并根据基于模型的设计思想将此机制在FPGA中实现,创新式地组合应用几种开发软件,通过Simulink?/Stateflow?/Xilinx?Systerm Generator等工具生成HDL文件、二进制比特流文件,建立了一套基于模型设计的自动化开发流程,相较于传统RTL级开发方式,不需要对硬件描述语言的熟练掌握,避免了人工编辑代码等繁冗复杂的工作。某型永磁同步直线电机控制系统的FPGA板卡测试,验证了该方法的有效性和实用性。     

串联谐振变换器IGBT开路故障检测方法

针对串联谐振变换器IGBT开路故障检测问题,根据故障前后断续谐振电流波形变化特征,提出了一种故障在线检测方法。首先,通过分析变换器的等效电路,得到了单个IGBT开路故障时的谐振电流表达式。从故障机理可知,当单个IGBT开路后,输出电流的平均值减半,同时谐振电流波形在一个开关周期内比正常工况时减少了一个半波。然后,根据故障时谐振电流波形特征,设计了相应的故障检测电路,并通过DSP控制器在线检测谐振电流整形后的方波跳变沿,有效地诊断出了IGBT开路故障,由此证明了所提方法的正确性。     

基于光流动态特征与SVM的阴燃火检测方法

针对传统阴燃火检测中存在误报、漏报的问题,研究了一种基于光流场的视频检测方法。首先,利用改进的Horn-Schunck光流算法计算图像光流场,并结合阴燃火颜色特征提取可疑阴燃火运动区域;然后,提取连通域的面积、光流平均速度、方向方差、光流主运动方向、光流速度不规则度和背景模糊性等六个特征建立特征向量;最后,利用支持向量机对所有含可疑阴燃火运动区域的图像帧进行分类,从而实现阴燃火检测。实验结果证明:该方法对阴燃火识别准确度高,可有效排除多种图像干扰,在复杂环境下的适应性和鲁棒性较好。