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”     

三维信息提取系统研究

建立了从两幅图像提取三维信息的数学模型,应用广义逆法,求解三维坐标的超定线性方程组.推导了通过摄像机校准来确定摄像机参数的数学过程.最后通过图像测量实验验证了以上算法的正确性.     

低导航精度下多舰雷达数据空间配准方法

海上多舰火控雷达数据融合系统中,导航数据精度低、地球表面不平坦都将给传感器数据的空间配准带来工程实现困难。提出一种基于雷达相对定位的多平台观测数据配准方法,用于解决以罗兰C为主要导航设备的多舰数据配准问题。性能分析和仿真实验表明,该方法对导航设备精度的要求不高,具有较强的实用性。     

嵌入式图像采集系统在军事侦察车中的应用

图像采集系统是军事侦察车中的重要组成部分。针对一种军事侦察车的要求,对嵌入式图像采集系统在军事侦察车中的应用作了有益的探索,采用软件手段实现了图形、字符与视频图像以任意方式叠加的功能,此嵌入式图像采集系统具有技术领先,功能强大,集成度高,用户界面友好的特点,并解决了以往军用图像采集系统容易死机的问题。     

基于“粗割-细割”方法的装甲目标图像分割

图像分割是图像处理中的一项关键技术,在图像工程中占据着重要的位置.常见的分割算法包括阈值分割方法、边缘检测方法和结合特定理论工具分割方法.利用“粗割-细割”方法,以装甲目标图像为例,用MATLAB7.0图像处理软件,进行了仿真研究.结果表明,利用“粗割-细割”方法使装甲目标图像进行了有效的分割.     

基于红外图像的小目标检测与跟踪方法

为了能在强杂波、低信噪比的情况下检测小目标,人们提出了许多针对小目标检测与跟踪的方法。介绍了基于红外图像的小目标检测和跟踪的各种方法和最新进展,重点讨论了灰度形态法、小波变换法、最优时空非线性滤波法用于小目标检测与跟踪的原理,并指出了今后的发展和研究方向。     

航拍图像去云方法研究综述

云区的存在严重影响了航拍图像的后期解译工作,如何高质量地去除云区干扰是当前航拍图像研究的重要内容之一。随着深度学习等技术的成熟和专用数据集的出现,航拍图像去云任务引起了研究者的广泛关注,也取得了阶段性成果。首先,介绍了几种常用数据集,结合数量、分辨率大小、获取媒介及特点进行了对比分析,同时给出了下载链接;然后,依据去云模型是否使用深度学习方法将去云方法分为基于经典理论的去云方法和基于深度学习的去云方法,突出阐述了基于深度学习的方法,并按照互补数据来源、应用场景、使用数据集、自身特点对各方法进行对比分析,重点对相关模型进行了说明,之后,介绍了常用的几种评价指标。最后,对现有方法中存在的问题进行讨论分析,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于多尺度特征聚类算法的不确定目标检测

提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。