机动车辆自动识别系统

基于视觉的机动车辆自动识别方法工程量小、检测范围大、系统安装相对灵活，是一种很有前途的方法。目前已开发的商业系统大都用在日间辅助交通管理上。为改善视觉交通检测系统的实用性和增强系统的功能，本文作者对模型系统进行了深入的理论研究，提出了２．５维图像的新思路，提取车辆外形的综和特征更为准确，自适应识别方案使车型识别准确灵活，车头颜色特征的利用使识别的准确性进一步提高。实验证明，系统对光线的适应能力也明显增强，系统的稳定性得到改善，有望扩大系统的使用范围。     

小波阈值技术在图像降噪中的应用研究

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作，可以有效降低噪声，同时又较好地保持图像细节。在文章中详细讨论了这种小波阈值降噪技术，并给出了在此种降噪方法中阈值选取的几种方法。由实验结果可以知道此种小波阈值方法是一种有效的图像降噪方法。     

生成式对抗网络在SAR图像处理中的应用综述

合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。     

图像恢复中的稳健交替方向乘子法

交替方向乘子法在解决线性逆问题(包括图像恢复)中取得了良好的效果,但是其效果对惩罚参数的选择非常敏感,不利于具体的应用。提出基于惩罚参数自适应选择原理的稳健交替方向乘子法,对其优化条件和收敛性进行了详细分析。实验表明,在基于Parseval紧框架的图像恢复应用中,该算法不但对惩罚参数的选择表现出良好的稳健性,而且效果优于交替方向乘子法,并优于其他目前热门的算法。     

云存储环境下的密文检索研究

随着用户数据量的不断增长,数据的存储模式逐渐由本地存储向云端存储转变。然而云存储面临的安全威胁也日益突出,给用户数据的隐私保护带来了极大的隐患。密文检索技术的发展有效地解决了这个问题。介绍了云存储环境下密文检索的应用场景,分析密文检索中数据的特点和安全需求,并提出其中的挑战性问题。通过研究现有的密文检索方案,提出了云存储环境下密文检索的通用模型与基本框架,并构建方案的评价体系。根据检索方法的不同,将密文检索分为基于密文全文的检索方法和基于密文索引的检索方法,并对其中的一些经典方案进行详细分析。最后,指出当前密文检索方案中主要存在的问题,并分析密文检索的发展趋势。     

目标协同跟踪系统图像监控软件流程设计

为更好地对复杂战场环境下敌方目标运动状态作出精确估计并实施精确打击,提出了构建基于多传感器的目标协同跟踪系统的设计方案。设计的系统主要由可见光无人传感器平台、指挥控制中心、传输设备组成,重点阐述了指挥控制中心图像监控软件设计流程。该系统的设计为进一步研究基于微波、毫米波、红外、可见光等混合多源传感器的目标协同跟踪系统提供一定的参考价值。     

基于GA的卷积神经网络结构化剪枝算法

为解决传统神经网络模型过参数化问题,提高深度学习模型工程化实现的效率,提出了基于GA的结构化模型压缩算法.该方法从全局搜索空间对模型各层卷积核进行结构化剪枝,并以"高检测精度,低网络规模"为准则建立适应度函数,解决传统权重剪枝易陷入局部最优和剪枝结果对硬件平台不友好问题,获得精度损失低、模型压缩率高的轻量化模型结构.     

一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法

针对无人机平台空间和资源有限、高分辨率SAR图像检测容易出现目标标注不准以及计算量过大等问题,提出一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法。该方法首先利用双边滤波器抑制高分辨率SAR图像中存在的相干斑噪声和目标内部的非均匀起伏;然后进行一次大尺度的SLIC分割,通过对超像素单元粗糙度进行分析,对存在欠分割问题的超像素单元再进行一次小尺度的SLIC分割;最后对过分割的超像素单元进行合并处理,最终得到目标检测结果。实验结果表明,该方法不仅可以提升对高分辨率SAR图像目标的检测效率,改善SAR图像目标提取能力,还有利于发现部分人工方法容易遗漏的小目标,具有很好的工程应用价值。     

基于线特征的多时相遥感图像变化检测

多时相遥感图像中利用线特征可以感知道路等线形地物的变化。论文提出一种新的基于边缘特征描述的线特征变化检测算法,首先根据边缘的梯度信息得到变化边缘,并对变化边缘进行编组,形成变化边缘的直线支撑区域,然后通过最小二乘拟合方法从直线支撑区域中提取出变化直线。提出的线特征变化检测算法把边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了线的匹配与比较工作,降低了变化检测的算法复杂度,具有很强的实用性。将提出的方法用于多时相遥感图像变化检测,实验结果显示该方法的有效性。     

极端条件光测图像技术进展及其空天应用

与传统测量手段相比,光学图像测量具有高精度、非接触、大视场、适合实时动态测量等优势,广泛应用于航空航天、国防试验、勘察勘测、交通运输等领域。对于飞行平台成像观测、非合作目标观测、空间操作观测等,常常会叠加更多更极端的限制条件或干扰因素,要同时满足高精度等测量需求,属于一类极端条件下的测量问题。近20年来,课题组对光学图像测量的理论和方法进行系统深入的研究,取得一系列原创性成果,显著提高了目标探测能力和运动参数测量精度,开拓了光学图像测量在空天领域的应用研究。