高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法

文中提出了一种高分辨率雷达目标一维距离像的识别算法。该算法借用图像处理方法,先对雷达目标的一维距离像进行编码,经过傅里叶变换提取一组形状特征。这组特征精确地描述了一维距离像曲线的走向。而后,利用人工神经网络技术对一定姿态角变化范围内的这组形状特征进行识别。实验结果表明,可以获得良好的识别效果。该算法为雷达目标一维距离像识别算法的实时处理提供了一条有效途径。     

用数字散斑干涉法测量动态面内位移场

利用数字散斑干涉法,研究了半无限平面模型在受冲击载荷下的面内位移场的测试技术。采用瞬态图像采集系统,将模型受冲击前后的电子散班图像直接存储在图像采集系统中,通过数字处理实现数字散斑干涉,测得了模型的面内位移。数值计算结果与实验两者能很好地吻合。     

基于线性四分树描述的图像块邻域寻找的快速方法

线性四分树将物体区域表示为组成物体区域的四分块的位置码的集合。本文通过分析位置码属性,归纳出了图像四分块相邻的充要条件,并给出了相应的寻找图像块邻域的算法。该方法简单明了,便于计算机实现。     

防空武器系统仿真中的三维图形实时成像技术

图形图像技术在仿真中的应用除使之高度可视化外,更重要的是引入了“三维描述”的概念,扩大了“定量”     

一种新的基于图像复杂度的掩密分析技术

基于掩密图像与原始图像在图像复杂度上的差异,提出了一种新的针对图像LSB嵌入的掩密分析算法,通过分析待检图像在嵌入测试消息前后图像复杂度均值和方差的变化情况,利用Fisher判决准则,从而准确判断图像中是否嵌入了秘密消息.实验结果表明,文章所提算法不仅能准确检测顺序LSB嵌入,并且能估计出嵌入消息的长度,而且能够以98％的准确率检测随机LSB嵌入,同时具有实现简单,运行速度快等优点.     

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...     

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.     

像素级图像融合方法分类与比较

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像 ,以便更好地对场景进行监视和侦察。介绍了像素级图像融合的几种方法 ,按空间域和变换域对各种方法进行了分类 ,并对各种方法进行了比较。重点评述了小波用于图像融合的优点     

潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

基于图像处理技术的舰载武器系统对准方法

针对目前舰载武器系统对准方法在实际应用中局限性大的问题,提出了一种基于图像处理技术、利用差分算法的舰载武器系统对准方法,并给出了实现该方法的图像处理算法和程序设计流程以及图像比较基准坐标系的建立方法,使得武器系统的对准工作变得更加方便、快捷和精密.该方法适用于舰载武器系统的对准联调和类似的民用设备.