时敏打击指挥控制技术初探

分析了时敏目标打击链,介绍了压缩打击链的主要途径,描述了图像处理、战场数据管理、武器动态分配、智能代理集成等有关时敏打击指挥控制技术,为时敏打击指挥控制系统的研究提供参考。     

侦察图像综合利用技术研究

侦察图像的综合利用是实现远程精确打击的重要基础,在现代战争中具有不可替代的作用。分析了远程精确打击的作战需求,综合描述了国外相关研究现状,研究了空中侦察图像综合利用涉及的主要问题。在分析关键技术基础上,给出了初步解决方案。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

图像配准及其在目标精确定位中的应用

随着卫星和无人机等空天侦察平台的发展和广泛应用,图像成为精确定位目标的一个重要信息源,而其中一个重要途径就是战术图像与参考卫星图像的配准.由于成像设备、时间和光照条件的差异,战术图像和卫星图像在亮度上存在很大的不同.为解决这些问题,提出了一种基于部分Hausdorff距离的图像配准算法.试验表明,该算法对于噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性.     

基于生成对抗网络的图像去雾算法

针对有雾情况下目标检测等视觉任务精度明显下降,提出了一种端到端图像去雾网络,能够直接生成清晰图像且不需要成对的无雾图像和真实图像进行训练.将注意力模块融入生成器网络中,充分考虑不同通道和不同区域在有雾图像中的影响,并将通道注意力和像素注意力相结合,提出了一种新的特征关注模块,赋予重要特征通道和像素区域更多的权重.考虑到...     

基于视频的运动目标检测算法的比较与分析

帧差法和背景差分法是目前常用的基于视频的运动目标检测方法。首先从帧差法和背景差分法中选取了几种具有代表性的算法;然后针对典型场景条件对这些方法进行了实验测试,并利用实验结果对算法进行了定性和定量的比较和分析。实验结果表明,ViBe算法、码本模型、混合高斯模型、自适应混合高斯模型、中值滤波和自适应背景建模具有较好的检测效果,但任何一种方法都有其局限性。     

基于DSP的运动目标检测算法优化

本文针对视频图像运动目标检测算法数据量多、处理速度慢的缺点,提出了对运动目标检测算法的优化方法,使用基于TMS320C64X系列DSP的程序优化方法对运动目标检测代码进行优化,采用了编译器选项、内联函数与宏定义、查找表、软件流水等优化方法,最后综合分析了相关优化方法对于时间性能的改进情况,实验结果证明了优化方法的有效性。     

基于背景差的运动目标检测方法比较分析*

背景差是常用的运动目标检测方法,其基本思想是通过视频帧与背景参考图像的差分实现运动目标检测。背景差法的核心是背景模型的构造。首先介绍基于背景差的运动目标检测方法的关键步骤:预处理、背景建模、背景差分、后处理;其次介绍几种典型的单背景和多背景模型;然后利用自适应背景模型、中值滤波、卡尔曼滤波、混合高斯模型等进行运动目标检测,并从速度、存储开销、准确率等方面对这些方法进行了分析比较。实验结果表明,单背景模型具有更快的检测速度,而多背景模型的检测准确度更高。     

基于不变矩和角点特征的目标识别*

在基于图像的识别系统中,图像发生几何变化或目标被部分遮挡会给识别带来困难,这时必须根据具体情况提取合适的目标特征。基于矩原理,运用Harris多尺度角点检测及SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算法,研究了基于不变矩和角点特征的目标识别算法。两种特征都具有平移、旋转、尺度不变性。仿真分析表明,在理想情况下,利用不变矩可以获得较高的识别率;而当目标被部分遮挡时,角点是一种有效的识别方法