采用双树复小波结构相似性度量的景象匹配北大核心

以基于人类视觉系统的图像结构相似性度量为基础,双树复小波变换为工具,将复小波变换域下的结构相似性度量应用于景象匹配系统中,提出了对于图像空域变换具有较强鲁棒性的景象匹配方法。测试试验表明,双树复小波结构相似性度量从较大程度上反映了相比较图像在结构方面的相似性,同人类视觉认知系统更接近;同时由于复小波的近似位移不变性,该指标对于实时图存在对比度、光照变化等干扰情况表现出较好的鲁棒性,更适合作为复杂成像条件下景象匹配的相似性度量指标。景象匹配实验表明,该方法在复杂干扰下具有更高的正确匹配率。     

异类传感器动态数据关联算法北大核心

数据关联是异类传感器系统中最核心且最重要的内容之一,典型的数据关联算法可以归结为特定的分配为问题,然而现有的S维分配算法只考虑同一时刻的每个传感器量测的互联。将此静态关联推广到动态关联中,提出了一种适用于异类传感器的(S+1)维动态数据关联算法。该算法首先将同一时刻各传感器的量测与目标轨迹的一步预测值合并,把问题转化为(S+1)维分配问题,然后将各传感器量测估计的位置信息与目标航迹的预测值的差值作为关联代价,并利用LP-SOLVE工具包解决多维分配问题,最后利用求得的全局最优关联解进行滤波和航迹的更新。仿真实验表明提出的关联代价能更精准地反映数据关联的可能性,能够对多目标进行稳定的跟踪。     

主成分分析在超声红外图像序列增强过程中的应用

针对超声红外热像无损检测中图像信噪比不高、缺陷对比度低的问题,将主成分分析法运用于红外图像序列处理的增强过程中,对比分析了原始图像序列、含部分缺陷图像序列及重建图像序列在降噪及增强方面的效果。研究表明:主成分分析法可显著提高图像信噪比并有效消除热量不均效应;而缺陷位置对处理结果无影响,最终重建的图像序列中图像信噪比普遍得到提高。研究结果验证了该方法在红外图像处理方面的有效性,为后续缺陷的识别奠定了理论基础。     

热血忠魂

他们是一个特殊的援疆群体,他们深深地扎根在边疆的土地,不仅给戈壁大漠带来了勃勃生机,也带来了牢不可破的稳固边防。他们是一个特别能战斗、特别能吃苦、特别能忍耐、特别能奉献的英雄群体,是复转军人的楷模,是稳疆兴疆的先锋队,他们就是1964年复转兵团的海军老兵。《热血忠魂》为你讲述他们激情燃烧的故事。     

圆周SAR与线性SAR成像特性分析与对比

圆周合成孔径雷达因其独特优势已经成为雷达领域的研究热点。分析圆周合成孔径雷达与线性合成孔径雷达在成像区域大小、点散布函数特性、回波频谱特点、三维成像能力等方面的差异,凸显了圆周合成孔径雷达的成像特点。发现单航过圆周合成孔径雷达频域成像处理的难点在于其回波频谱的空变性。为提高频域成像处理的效率,分析了平面圆周合成孔径雷达与多航过圆周合成孔径雷达成像模式,并指出这两种模式易于在频域开展一致化处理。仿真试验证明了分析内容的正确性。     

单像自标定的迭代优化方法

针对基于灭点的单像自标定方法精度不高的局限性,利用影像中的灭点和椭圆几何约束信息,提出一种迭代优化的单像自标定方法。根据极点-极线关系及其表示的正交性,由影像中的椭圆曲线及其所在平面的灭线确定一组正交共轭灭点对。利用这些正交共轭灭点对建立关于主距和主点的非线性模型,以主距的方差最小作为优化准则,并选用多个位置作为主点的初始值进行多次迭代优化估计,获得主距和主点的最优结果。仿真影像和真实影像实验结果表明,该方法能够有效地实现单像自标定。与基于灭点的摄像机标定方法相比,该方法能够获得更为满意的标定结果。     

面向Bayer真彩色航空影像特征匹配的彩色描述符适用性分析

针对Bayer真彩色遥感影像进行特征匹配时,彩色描述符的效果与适用性问题一直研究较少。结合Bayer真彩色遥感影像成像变化规律和彩色描述符算法特点,从理论上分析彩色描述符的不变性。提出模拟数据评价、不同类别影像评价、任务总体适用性评价等三种实验方法对彩色描述符适用性进行实验验证和分析。通过理论分析和实验评估,总体上彩色描述符中RGBSIFT算法效果最优,对Bayer真彩色航空影像特征匹配有较好的适用性,并且不同地物属性影像在特征匹配时有不同的最优彩色描述符。     

锥形运动控制的导弹姿态稳定性分析

针对锥形运动对弹体稳定性的影响,建立了导弹锥形运动控制的非线性数学模型,通过引入复攻角的概念,使难以用解析手段处理的非线性模型转换成可解析的一般模型。根据线性化模型分析了导弹复攻角运动方程,推导了制导控制系统参数的稳定控制域范围,分析了控制系统阻尼回路和控制回路对导弹锥形运动稳定性的影响规律,提出了锥形运动控制的稳定性判定方法。仿真结果进一步验证了该判定方法的可行性和正确性,为导弹锥形运动的制导控制系统设计提供了依据。     

一种自适应Harris角点检测算法

针对传统算法检测效果不理想的问题,提出了一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联,减小抑制半径获取角点。算法有效解决了阈值选取和"聚簇"的问题。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,能很好地适应特征匹配等实际应用。