基于LOG算子的激光雷达图象边缘检测算法改进

针对LOG算子的不足之处,提出了一种激光雷达图像的边缘检测改进LOG算子算法:用二维自适应Wiener滤波代替Gaussian滤波。仿真结果表明:对于含有高斯噪声和乘性噪声的激光雷达图像,该算法能够有效提高LOG算子的边缘检测能力。     

改进Bubble函数的多分辨率边缘提取方法

在数学上,通常用Bubble函数来描述神经系统的侧抑制现象.Bubble函数在频域里相当于一带通滤波器,它可以反映不同的时域、频域特性,但它不具有调节带宽的功能.因此对Bubble函数进行改进,改进后的Bubble函数能够通过调节参数来获取不同时域、频域响应和滤波效果.最后,用改进的Bubble函数将小波和侧抑制有机地结合,构造出多分辨率侧抑制网络,该网络利用小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边缘,从而可以准确、有效、快速地提取出图像边缘.     

基于感兴趣区域及LOD模型的图像压缩算法研究

感兴趣区域ROI(Region of Interesting)模型和层次细节LOD(Level of detail)模型是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.采用基于认知心理学的图像感兴趣区域提取模型,通过显著图法自动地得到与人眼视觉较吻合的ROI区域,并使ROI区域获得比背景区域更好的图像效果.同时通过将图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像在不同分辨率下LOD压缩算法.     

基于访问控制的内网安全模型研究

内网安全是近年来逐渐为人们所重视的网络信息安全研究领域.通过分析企业信息网内部存在的主要安全隐患,提出了以基于角色的访问控制为基础,包括安全基础、安全建模、安全应用等三个概念层次的内网安全模型.其中,安全基础层通过统一资源表示法、用户身份认证、用户权限赋予等技术完成内网资源的分类与分配;安全建模层整合自安全存储、信息加密、抗否认等安全服务,是内网安全模型的核心;顶层是安全应用层,支持全面的安全应用服务.最后给出了内网安全模型的实现框架设计以支持内网安全问题的有效解决.     

图像配准及其在目标精确定位中的应用

随着卫星和无人机等空天侦察平台的发展和广泛应用,图像成为精确定位目标的一个重要信息源,而其中一个重要途径就是战术图像与参考卫星图像的配准.由于成像设备、时间和光照条件的差异,战术图像和卫星图像在亮度上存在很大的不同.为解决这些问题,提出了一种基于部分Hausdorff距离的图像配准算法.试验表明,该算法对于噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性.     

基于最大交叉熵的PCNN简化模型在图像分割中的应用

用PCNN作图像分割时,选择不同的模型参数值和停止判决准则,图像分割的差异很大。分别选择最大熵和最大交叉熵作为PCNN图像分割准则,并对PCNN模型进行合理简化。实验结果表明,基于最大交叉熵准则PCNN迭代次数更少,图像分割效果明显优于最大熵准则。     

装备效能优化的遗传算法

效能分析在装备寿命周期中具有重要意义.如何实现效能优化是装备研制论证时所要关注的主要问题.由于影响效能的因素很多,各个因素间相互影响,很难找到最优参数集.基于遗传算法,提出了一种较好的解决方法.该方法简单可行,适用范围广,结果可信度高.最后给出了一个实例.     

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

通过查找待拼接两幅图像的对应特征点以确定两幅图像的缝合点,进而确定两者的匹配位置,通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验结果表明,文中所提算法合理,取得了良好的效果。     

遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.