改进的图像分割遗传K-均值聚类算法

针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法.合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体鳊码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间.实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的.     

SAR图像阴影区域分割技术及其评估准则

提出了一种阈值化技术与形态学方法相结合的SAR图像阴影区分割方法.该方法首先通过寻找图像平均强度最小的子区域对阴影区域进行初始分割,之后进行图像翻转、阚值化处理,最后利用形态学处理消除虚假像素,进行简单的连通性滤波,实现阴影区的自动分割.给出了3种图像分割评价准则,并基于计算机仿真和图像分割评价准则验证了该阴影区分割方法的有效性.     

“谷歌地球”——免费的午餐，还是诱人的陷阱？

在信息社会中,及时、高分辨率的卫星图片发挥着越来越重要的作用。"谷歌地球"软件由于整合了世界各地的地理信息资源,极大方便了人们的生产、生活,并应用于救灾、环境保护等众多领域。加之其使用非常简便,而且所提供的高清晰度卫星图像完全免费,所以迅速走红。但是"谷歌地球"同时也是一把双刃剑,在带给人们方便快速、无限体验的同时,也给社会生活、个人隐私,特别是国家军事安全带来了新的挑战。     

基于Petri网的地面防空信息链传输能力分析

以Petri网为工具,构建并优化了地面防空信息链模型.以此为基础,确定优化前后的信息流路径.将平均传输率和连通概率作为评价地面防空信息链传输能力的重要指标,建立数学模型对比分析了优化前后的地面防空信息链的传输能力.结果表明,优化后的地面防空信息链在平均传输率和连通概率方面均优于优化前的地面防空信息链.     

美军测试主动拒止系统

为满足驻韩美军对指挥、控制、通信、计算机与情报（C^4Ⅰ）信息传送的需求,确保美在整个韩国战区的网络中心优势,美军正通过“韩国光纤干线替换”（KOBR）、“韩国光纤传输网”（KOTNet）和“数字微波升级”（DMU）三大项目对其在朝鲜半岛的信息传输系统进行改造与升级,以淘汰传统过时的广域传输系统,架构先进的、高质量、高抗毁、高冗余的网状通信基础设施。整个升级与改进计划于2012年完成。具体情况如下：     

图像目标识别中的分层检索模型

形状特征是武器装备目标识别的关键因素.针对归一化后轴夹角的特点和小波描述子多尺度描述轮廓曲线的特性,提出一种R树索引的分层检索技术模型,在模型库空间逐级过滤出与目标相似的模板,以保证检索的效率和准确性,并通过对军用车辆的检索实验验证了模型的有效性.     

基于特征提取的三维流线分布算法

特征提取与清晰表达是三维流场可视化研究中的两个主要问题.提出了一种基于特征提取的三维流线分布算法,既保障了流场临界点附近的特征结构得以正确描述,同时又使输出结果具有良好的清晰性.该算法分为三个步骤:首先,在临界点的快速检测基础上,根据临界点处Jacobian矩阵特征值对临界点进行分类,并对临界点与种子点模板进行匹配;其次,种子点依照优先规则排序,并从这些种子点出发在物理空间计算出流线;最后,在图像空间由预先设置的阈值对流线进行间距控制,并根据深度检测来保留离视点最近的流线,使得屏幕上的输出结果清晰.     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

超高分辨率图像实时显示系统设计

自行设计的超高分辨率图像实时显示系统由图形系统处理机、超高分辨率显示器组成 ,其核心是图形系统处理机 ,显示分辨率为 2 0 4 8× 2 0 4 8,逐行扫描 ,每像素 8位 ,图像输入速率最高 2 4 0MB/s ,可同时显示n (n =8,4 ,2 ,1)个CCD相机的实时图像数据 ,并能进行n抽m (n =8,4 ,2 ,1;m =8,4 ,2 ,1;n≥m)处理。采用的主要技术有 :图像输入双重缓冲抽样复合拼接技术 ,单帧存图形图像共体技术 ,视频双重并串转换技术等。该系统可用于卫星地面站、航测、医学成像及其他传感器的高分辨率图像的实时显示     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对小波变换在进行多聚焦图像融合时存在的边缘失真问题,提出了一种基于双正交小波变换的图像融合算法.对图像分解后的高频分量采用一种基于区域的融合策略;对分解后的低频分量通过度量图像区域质量来选择该区域中心像素从而确定融合图像的低频分量,最后进行双正交小波反变换得到融合图像.通过对多聚焦图像的仿真实验表明,此算法得到的融合图像在清晰度和对比度方面都得到了较大提高,是一种有效的图像融合算法.