基于改进OTSU算法的红外图像分割

红外图像分割是红外目标检测与识别领域研究中的一项重要内容。针对经典OTSU阈值分割算法无法适应目标模糊、对比度低的红外图像的缺陷,提出了一种改进的OTSU红外图像分割算法。该算法首先对红外图像进行预处理操作,再利用非线性平均灰度值的权重计算方法,克服了因目标靶面面积过小造成的阈值偏移。实验表明该改进方法较传统OTSU算法有更好的分割效果。     

低空目标检测融合系统的结构与框架设计

在复杂战场环境下,传统的雷达系统很难检测到低空目标。针对低空目标信号微弱、背景杂波干扰强以及目标高机动性等特点,提出了一种低空目标检测融合系统的结构与框架设计方法。该融合系统通过引入混合式结构,增加了系统的鲁棒性与抗摧毁能力。在融合系统的传感器管理与分配环节,目标检测与跟踪方法融合环节,联合检测、跟踪与识别环节,通过对各模块的性能评估和动态优化,实现低空目标融合检测与跟踪性能的最优化。     

论新形势下加强军队建设的原则

军队建设的原则,是谋划军队建设发展、指导军队建设实施、处理军队建设重大问题的基本准则。新形势下加强军队建设,只有坚持政治固军、质量兴军、科技强军、效益谋军、勤俭建军、依法治军、科学管军等原则,才能更有效地提高军队革命化、现代化、正规化建设水平。     

加强装备成本控制浅探

加强装备成本控制,提高装备经费使用效益,应强化科研成本控制,制定科学合理的装备购置目标价格,正确处理好性能指标先进性与成本费用经济性的关系;完善成本控制程序和方法,全程监控承制单位生产过程的成本费用管理,以确保装备制造价格合理;建立健全以军事代表为主体的装备成本监督体系,由军方主导装备科研、购置和维修经费的使用与成本监督,实现装备建设可持续发展。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

地面机动目标跟踪问题研究

对地面机动目标跟踪问题进行了研究,针对当前存在的问题,提出了将交互多模型应用到地面机动目标跟踪的思想,从而提高跟踪的精度。     

基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。     

武警机动部队边境重要目标反袭击行动探要

正边境重要目标袭击事件是指民族分裂组织、恐怖组织以及境外敌对势力等,武力攻击我边境城镇、政权机关和其他重要目标的事件。此类事件具有事发突然难预测、应对仓促难组织、战机多变难把握、环境复杂难协同、来敌凶残难制伏等特点。武警机动部队参与边境反袭击行动时可能担负外围迂回包抄、边境通道封控、协同反击作战和清剿残敌等作战任务。担负上述任务时,应采取"快速机动、封边控点、反击夺要、合围     

坚持以强军目标为统领 推动民兵预备役部队建设创新发展

党的十八大以来,中央军委习近平主席鲜明提出了党在新形势下的强军目标,为强军兴军指明了方向。民兵预备役部队作为武装力量的重要组成部分,必须始终牢记肩负的职能使命,坚持以强军目标为统领,理清抓建思路,凝聚意志力量,积极投身强军实践,在新的起点上推动民兵预备役部队建设创新发展。