基于平稳小波变换的遥感图像融合方法

针对目前方法在多光谱图像和高分辨率图像融合中存在的问题,提出了一种IHS交换和平稳小波变换相结合的图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换后,得到I、H和S三个分量,接着对I分量和高分辨率图像进行基于平稳小波变换的图像融合,得到一幅新的强度图像,最后用新的强度图像和H及S进行IHS反变换,进而获得最终融合图像.实验表明,它优于传统的IHS变换法和小波变换法.     

复杂自然背景中人造目标的分割研究

在以自然景物为背景的图像中,分形维数特征是一种能有效将人造物体从自然背景中分割出来的一种纹理特征.提出了一种基于Gabor滤波器及差分盒维数的分形纹理特征提取方法,该方法依据不同的滤波器尺度分别采用不同尺寸的滑动窗口来计算分形纹理特征.并利用FCM方法实现了对图像的分割.实验表明该方法能很好地对真实自然背景的图像进行分割,并能由此获得人工目标的轮廓图像.     

基于改进Hough变换的红外图像直线检测

红外图像像素分辨率低、对比度差等特点使得红外图像的直线检测较为困难.Hough变换具有较强的抗干扰性和鲁棒性,是计算机视觉领域中非常有效的直线检测方法.本文提出一种基于改进Hough变换的红外图像直线检测方法,经过实验验证,在红外图像像素分辨率低、边缘模糊等情况下,该方法能够很好地检测出边缘直线,同时确定边缘直线的端点...     

红外图像人脸识别方法

红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点,这使得红外图像人脸识别可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足,是今后人脸识别研究的一个重要方向。在深入分析红外人脸图像特性的基础上,研究了红外图像人脸识别的特点,并提出了一种新的红外图像统计人脸识别方法。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。     

采用局域像素匹配的随机抽样一致改进算法

为提高图像拼接的配准精度和稳健性,提出基于局域像素匹配的随机抽样一致改进算法。在完成尺度不变特征变换算子或其他算子图像特征提取、特征匹配之后,利用独立于特征匹配点的局域像素,通过参考图像局域像素与映射的待拼接图像局域像素匹配,优选4对最佳特征匹配点,确定最佳单应矩阵。实验结果表明:与随机抽样一致经典算法相比,该方法未明显增加计算耗时,单应矩阵更准确,图像拼接稳健性更好。     

基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

基于眼球定位和头盔定位的综合视线跟踪技术

人在搜索目标的过程中,头动和眼动的耦合随动关系类似于光电稳瞄稳像技术中的二级稳定,头部运动完成概略观察方向稳定对准,眼球运动完成对目标的精细稳定对准.提出的基于眼球定位和头盔定位的综合视线跟踪技术,利用头盔定位得到头盔瞄准线相对飞机轴线的方位和俯仰角,以及眼球定位得到视线相对瞄准线的方位和俯仰角,将两者叠加,得到视线相...     

直升机“分割扇面法”搜潜时的吊点位置分析

本文以水面舰艇编队在海上发现潜艇后又失去接触的态势为研究背景,对舰载直升机使用“分割扇面法”搜索潜艇时各吊点的位置进行了分析,为舰机协同防潜战术研究提供参考。     

纤维缠绕复合材料实芯球形结构单元耐撞性多目标优化

为了提高纤维缠绕复合材料实芯球形结构单元的耐撞能量耗散性能,在初始结构单元耐撞性分析的基础上,建立以结构单元中心承载圆柱体高径比、球形芯材短轴长轴比以及纤维缠绕复合材料表层壁厚比和缠绕角度为结构优化设计参数,以比吸能效率和冲击峰值载荷为评价指标的多目标优化模型。采用分级递进优化方法将多目标优化模型分解为两级单目标优化子模型,并通过有限元软件Abaqus得到不同子模型的碰撞响应。结合径向基函数构造近似函数模型,并采用第二代非劣排序遗传算法对结构优化设计参数进行两级递进求解,得到耐撞性能最优的结构单元。进一步开展的试验验证和破坏模式分析表明,优化设计后结构单元的耐撞吸能水平得到大幅提高,从而验证了该多目标优化分析模型的有效性。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。