星载高光谱图像实时处理系统

为适应星载高光谱成像仪输出数据率越来越高的需求,设计了一种基于模块化的、软硬件结合的高光谱图像实时处理系统。该系统由一个主控模块(MM)和若干个实时高光谱图像处理子模块(SM)组成,对软硬件处理流程进行了合理划分。在充分考虑系统所需选用的DSP和FPGA芯片下,给出了主控模块与子模块的设计方法及原理框图。该系统可等效为一个二维网孔型并行模型,具有很高的并行性和加速比,具有实现实时高光谱图像处理的能力。并且该系统具有很强的适应能力,可满足不同星载高光谱成像仪的需求。     

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     

解放军步兵的四大跨越

在中国人民解放军的编制序列中，步兵是一个最早也是主要和基本的兵种之一。还在1927年，伴随着八-一南昌起义的枪声，步兵就出现在了人民军队的战斗序列当中，成为克敌制胜不可或缺的主战力量。在随后的土地革命战争、抗日战争、解放战争、抗美援朝战争中，正是凭借着这支不屈不挠、英勇善战的陆上劲旅，人民解放军先后战胜了国内外武装到牙齿的敌人，赢得了新中国的诞生和共和国的稳固。时至今日，当历史的车轮驶入21世纪的大门后，这支有着光荣历史和彪炳战绩的英雄兵种，又在与时俱进的四大跨越中，以崭新的面貌出现在了世人面前。     

热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷的红外定量识别

针对热障涂层结构材料红外定量检测存在的不足,提出基于脉冲相位的LM(LevenbergMarquardt)识别算法。针对研究问题,建立了轴对称圆柱坐标下热障涂层结构材料的瞬态导热模型,利用有限体积法计算出检测表面的温度场,经快速傅里叶变换得到检测表面的相位分布,分析待检测参数对检测表面相位差的影响。以相位为识别条件,采用LM反演算法对热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷位置大小进行定量识别,并采用数值实验方法验证了基于相位的LM识别方法的有效性。     

局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法

鉴于局部复杂度不能体现灰度级别变化剧烈程度的局限,对基于局部复杂度的图像过渡区提取算法进行了改进,提出了基于局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法.仿真结果表明:算法比采用基于局部复杂度的过渡区提取算法提取的过渡区更为准确,同时也具有更好的抗噪性能.     

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。     

基于子孔径图像的低频SAR多通道均衡方法

利用多通道SAR系统进行运动目标指示时,通道间的幅相失配严重影响了运动目标检测以及参数估计的性能。针对多通道低频SAR/GMTI系统,提出了一种基于子孔径SAR图像的多通道均衡方法。该方法利用相同视角的多通道子孔径图像,估计该角度对应的幅相误差,在达到较高幅相误差估计精度的同时,也能适应误差随视角的变化。基于车载低频多通道SAR/GMTI实测数据的实验结果表明:该方法能有效地补偿不同通道之间的幅相误差,提高运动目标的检测和参数估计性能。     

一种有效的红外图像融合算法

给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

具有最佳汉明相关性能的跳频序列族

在非正交跳频扩展频谱多址通信系统中用作跳频图样的P~k进制序列族要求具有小的汉明互相关。文[1]中得到了给定长度和字母表大小的序列的异相自相关及互相关的下限,并构造了具有最佳汉明相关性能的序列族。本文中提出一种更一般的构造方法,文[1]的构造是它的一个特例。构造出的序列族具有最佳汉明相关性能,并且可部分解决Hop—and—Stay问题。