关于部分K值逻辑中正则可离函数集的极大封闭集之最小覆盖判定的一些结果

根据部分多值逻辑完备性理论,证明了当m=2时,若正则可离关系G2=G2({1,2})∪G2之关系图仅是一个回路,则T(G2)不是P k的最小覆盖成员.     

航迹图像的2D雷达系统误差配准算法

针对传统的系统误差配准算法大都是在航迹已正确关联前提下的误差配准问题。提出了一种新的基于航迹图像的2D雷达系统误差配准算法。该方法首先分析了系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的相对旋转和平移量,其次根据目标航迹产生参考图像和待配准图像,结合归一化互相关法和相位相关法来对相对旋转和平移量分别进行估计补偿,从而不需要考虑航迹关联即可实现系统误差配准。仿真结果表明了该方法的有效性。     

2D Radar System Errors Registration Algorithm Based on Track Images

针对传统的系统误差配准算法大都是在航迹已正确关联前提下的误差配准问题.提出了一种新的基于航迹图像的2D雷达系统误差配准算法.该方法首先分析了系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的相对旋转和平移量,其次根据目标航迹产生参考图像和待配准图像,结合归一化互相关法和相位相关法来对相对旋转和平移量分别进行估计补偿.从而不需要考虑航迹关联即可实现系统误差配准.仿真结果表明了该方法的有效性.     

面元法的红外制导图像边缘检测

红外图像通常存在着噪声大、目标和背景之间具有较小的灰度差、边缘较模糊的特点,使现有的方法不能有效地提取红外图像的边缘。而图像的表面积特征能较好地针对红外图像的这些特征提取出边缘,因此利用图像的表面积特征提出了一种实用的面元边缘检测法。在对图像灰度值变化情况进行分析的基础上,使用了一种十字面积计算公式以满足边缘检测的需要。通过噪声误差对面元法和梯度法计算结果的影响分别进行分析,发现面元法比梯度法的噪声抑制能力至少高两倍,而且在边缘处的噪声抑制能力更高。将面元法几种常用模板算子法的红外图像边缘检测结果进行实际对比后发现,所提出的面元法对红外图像的目标边缘检测能取得良好的结果。     

基于分数傅立叶变换的图像隐藏技术

提出一种利用分数傅立叶变换实现图像隐藏的新方法。将多个不同图像的信息分别经不同阶的分数傅立叶变换后,记录在同一谱平面上,实现了图像的第一重隐藏。通过相位编码后,对谱平面进行另一次分数傅立叶变换,实现图像的第二重隐藏。在解密时,需要特定的分数阶及正确的解码相位才能再现不同的初始图像。提出的新方法用不同的分数阶实现多幅图频谱叠加的互不干扰,用相位编码使得两次的分数傅立叶变换互不干扰,随机设置多重密钥,且每重密钥都极其重要,使得破译的难度提高,因此图像加密的结果更加安全。     

车载激光捷联惯导系统的快速初始对准方法

首先建立了捷联惯导系统的误差模型,并对系统的误差模型进行了可观测性分析,然后针对车载激光捷联惯导系统的特点,采用卡尔曼滤波方法,对姿态误差角进行了估计,给出了方差仿真曲线.通过计算机仿真结果的分析,提出了一种快速估计方位失准角的方法,从而大大缩短了初始对准时间.仿真结果表明将该方法应用于车载激光捷联惯导系统初始对准中是有效的.     

炮控系统性能参数检测平台设计与实现

在火控系统的调试、检测过程中,炮控性能参数的测试是一个关键环节.而在传统的炮控系统参数检测中,主观因素过多,精确性没有保证.为解决该问题,设计并实现了一种自动化的炮控系统性能参数检测平台.该平台基于工业相机、图像采集卡等硬件,通过图像采集以及预处理等软件模块对目标进行成像,图像分析处理模块对各种影响因素进行修正.基于该平台的最终测试结果表明,平台检测效果良好,可满足装备需求.     

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Deformable DETR的红外图像目标检测方法研究

基于Transformer架构的DETR系列网络在计算机视觉目标检测领域不断刷新目标检测的精度与速度。然而,基于红外图像的非合作目标检测的应用环境复杂,而且红外图像质量较差。针对该问题,提出了一种新的以Deformable DETR算法为基线的具有高检测精度的目标检测算法：首先设计了对红外图像进行图像增强处理的图像增强模块CLAHE-GB,并将其与Deformable DETR进行有机结合;然后在大型通用数据集上进行预训练;最后引入数据增强和迁移学习方法在自制的空中飞行物小型红外图像数据集中对检测头网络参数进行再训练,并对结果进行分析。结果表明：所提出的算法对红外图像数据具有较好的图像增强效果和检测精度。