机载平台野外立体场景弱小变化目标检测

提出了一种针对机载序列图像的野外立体场景弱小变化目标检测新方法。为了补偿平台运动,提出了一种级联图像配准模式,即首先通过生物视觉方法对待检图像进行快速粗配准,然后通过不变系数最小二乘匹配进行精配准;为了补偿图像间的灰度变化,提出了直方图一致性变换方法,该方法不仅可以处理线性灰度变化而且可以处理非线性灰度变化;为了弱化场景立体效应影响,提出分子区的方法,即通过将图像划分为若干子区,各对应子区独立求解仿射参数,使得待检图像不同位置子区可以对应不同几何变换参数。光电吊舱真实图像变化检测实验,证明了文章方法的正确性和有效性。     

压缩感知理论在红外成像中的应用

分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观测矩阵进行观测,以少量的数据采样信息获得重建红外图像的足够信息。由实验和仿真计算可知,压缩感知理论应用于红外成像技术,降低了数据采样量,提高了采样速度,并能以较小的误差实现红外图像的重构。     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

基于LWT的纹理特征提取方法

介绍了一种利用局部沃尔什变换(LWT)提取图像纹理特征的新方法,给出LWT的定义,并分析了LWT系数的统计特性及其各阶矩的纹理鉴别性能。结果表明:自然纹理图像的LWT系数一般不服从正态分布,其偶数阶矩具有较好的纹理鉴别性能,奇数阶矩的纹理鉴别性能较差,因此选取LWT系数的偶数阶(2、4、6阶)矩作为纹理特征。与Haralick[1]、Wang和He[2,3],以及HuiYu[5]等人提出的纹理特征相比,基于LWT的纹理特征具有更好的鉴别性能,并且计算简单。     

基于DSP和FPGA的实时图像瞄准具的设计

提出了一种基于DSP和FPGA的实时图像瞄准具的设计方案。其核心部分实时图像处理系统的设计采用了DSP＋FPGA的混合结构,即DSP作为视频图像处理核心芯片,完成复杂的图像处理算法,而采用FPGA实现视频图像的实时采集与显示,以及系统所有时序和逻辑控制。充分利用DSP高速的图像处理能力,以及FPGA灵活的系统编程能力,大大减轻了DSP的负担,使得DSP能够专心于图像处理,极大地提高了系统的实时性、可靠性与灵活性。     

提高水雷探测效果的声纳图像增强算法

对灭雷具系统中显控台对高分辨率图像声纳信号进行转换的计算机辅助探测算法进行了探索,重点介绍了一种能够增强声纳图像中目标信号显示效果的先进算法.从而可以使声纳对目标扫描后的图像更加清晰,与背景对比效果更加明显.为便于理解和比较,同时还引用了已经被国外普遍应用的三种其它算法.     

战场图像情报侦察处理技术及其发展

为了及时了解和掌握图像侦察领域最新的处理技术和发展动态,研究了战场图像情报的特点,主要获取手段,美军目前使用的几种典型战场图像侦察装备,战场侦察图像的融合处理和关键技术。     

基于多尺度形态学操作的超声图像增强方法

针对医学超声图像低对比度和强噪声给医疗诊断和图像处理所带来的困难,通过基于多尺度形态学操作的方法实现图像增强和噪声抑制的目的.该方法将传统的图像增强概念延伸到数学形态学多尺度空间中,利用多尺度形态学操作提取图像多尺度特征,并通过改变这些特征的强度实现图像局部对比度增强和噪声抑制.实验证明,该方法对超声图像局部对比度增强和噪声抑制是有效的.     

基于复小波域Wiener滤波的图像去噪方法

针对基于张量积小波域W iener滤波方向性差,从而导致去噪后图像边缘信息保持欠佳的问题,对复数小波的方向性质进行了分析,采用基于具有强方向性的复数小波域的W iener滤波的方法去噪,去噪后图像峰值信噪比和视觉质量较二维张量积小波去噪都有明显改善。     

多模态图像智能目标识别对抗攻击

基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用。然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因素,使得现有识别系统在鲁棒准确性方面评估不足,给系统在未来战场复杂对抗场景中的广泛部署带来极大的安全隐患。为此,本文通过研究多模态图像智能目标识别系统军事场景应用的风险模型,分析系统存在的潜在攻击面,开展基于深度神经网络的多模态图像识别对抗样本攻击技术和对抗鲁棒准确性评估等关键技术研究,以期提升系统在复杂电磁环境条件下的鲁棒性和准确性。