自动跟踪算法的研究

本文简要地介绍了目前用于实时电视图像自动跟踪的跟踪算法 ,对于几种常用的跟踪算法进行了简要的分析和比较得出 :相关跟踪算法具有跟踪距离远、可靠性高等特点     

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。     

基于极化特征的阵列天线地表识别策略

针对低空飞行平台阵列天线对地测高问题,提出了一种基于极化特征的地貌识别策略。该策略主要对探测波束范围内地表与地物进行区分,对于具有明显区分度的探测区域,利用极化旋转不变参数对地物进行特征分析;对于不具有明显区分度的探测区域,利用极化回波重构技术进行判定。并结合FastICA算法获得探测区域方位信息,使平台具备高精度的目标定位能力。仿真实验验证了该策略的可行性与优越性,在干扰存在时也能准确区分地表与地物。     

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。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析     

光学区复杂目标RCS高频计算及软件集成技术进展

RCS的计算是隐形设计技术的关键问题,也是获取雷达散射特征信号的有效手段。本文主要就复杂目标的散射场的物理结构和复杂目标的精确建模两个方面进行了综述。另外文中还综述了复杂目标RCS预估软件进展,得到如下的发展趋势:复杂目标电磁散射计算与计算机图形学精确建模相结合,完成从模型设计到电气特性的分析,最终实现利用科学计算可视化技术实现电磁系统的三维仿真。