基于摄影图像的三维信息提取技术研究

通过摄影成像的坐标系统与三维坐标计算方法的研究 ,应用“特征点选取 ,多角度摄影 ,对应点匹配”图象测试模型特征点标记的匹配法 ,给出了在桨叶型值点精度测试中的试验结果 ,并对桨叶应力试验图像测试的精度与灵敏度作了分析     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

用局部对比度信息改善图像质量

在图像的摄取和传输中,图像经常降质。为了改善图像质量,将信息熵的概念与图像的局部对比度信息相结合,提出了一种基于熵概念的非线性噪声的滤除方法,并进一步利用局部统计信息对图像进行增强。分别对模拟图像以及红外图像进行了试验,并与中值滤波、Lee滤波、Frost滤波等经典噪声滤波方法进行比较,实验结果验证了该方法的有效性。     

一种基于改进型KALMAN滤波器的导弹故障检测算法

常规卡尔曼滤波器有一大缺点，它要求精确的模型和噪声统计，但实际问题中，大多数情况上述要求不能满足。本文给出了考虑滤波器初始条件不精确性的Ｋａｌｍａｎ滤波器表达式。利用这种Ｋａｌｍａｎ滤波方法进行故障检测，降低了误报警率，提高了鲁棒性。由于导弹姿态控制系统模型的精确性有限，常规Ｋａｌｍａｎ滤波方法因其鲁棒性差很难检测故障，这种方法能有效检测故障。仿真算例表明此方法非常有效。     

基于迭代结构滤波器的SAR图像去噪方法研究

通过比较各种合成孔径雷达 (SAR)图像的滤波方法 ,指出他们存在的不足。然后提出基于模拟退火的迭代滤波器的SAR图像滤波方法。这种方法通过引入相关邻域模型 ,描述图像的局部特性。首先建立一系列反映方向信息的模板 ,每一个模板代表了一种邻域结构。然后在SAR图像的统计性质基础上 ,对于每个邻域结构 ,利用Bayes方法 ,根据图像的观测值 ,获得强度真实值的最大后验概率 (MAP)估计。然后运用模拟退火算法 ,根据每个结构的概率随机选取一个邻域结构作为最适合结构 ,它所对应的估计值作为图像真实强度的估计。模拟退火保证随着温度逐步趋向于 0 ,算法可以获得估计的全局最优解     

机载测角三维无源定位的建模与算法分析

在机载测角三维无源定位应用中 ,采用载机NED (North_East_Down)坐标系作为状态坐标系、选在此坐标系中的目标位置坐标作为状态变量建立状态方程 ,采用测量系统天线坐标系为测量坐标系建立测量方程 ,两个坐标系以载机姿态角相关联。本文在此坐标框架下 ,通过对三个定位模型和四个定位算法的分析和仿真比较 ,确定了更适合于机载测角三维无源定位应用的模型和算法。     

闭环校射中雷达跟踪弹迹的滤波和预测方法

闭环校射武器系统中,要求实时测量弹丸和目标之间的偏差,因此火控雷达要同时完成对弹丸运动和目标运动的跟踪任务,实现对弹丸目标的精确跟踪对火控雷达来说是一个新任务.建立了一种针对此类问题的滤波和预测方法,这种方法充分利用关于弹丸运动规律的已有知识,突破了常规动目标跟踪方法的限制,使滤波和预测误差比常规方法减小数倍,成功地解决了闭环校射武器系统中的一个技术难点.     

用于闭环校射系统雷达跟踪弹丸的弹丸运动模型

以国产某型舰炮为例,结合动目标跟踪理论和外弹道理论,分析研究了弹丸运动的局部变化规律,提出了一种简化的弹丸运动数学模型,适用于闭环校射火炮武器系统火控雷达对弹丸目标的实时跟踪,可以有效地降低弹道滤波和预测的计算量并提高弹道滤波和预测的精度,使之满足武器系统对跟踪精度和处理速度的严格要求,具有重要的工程应用价值.     

从图像中提取文字

提出一种从图像中检测目标的思路 ,并利用它提出了从图像中提取文字的新方法。该方法可以用于图像数据库内容检索 ,视频检索 ,以及将纸张出版物中的文本转化为电子出版物。新方法分为如下两个基本步骤 ,首先检测出可能存在文字的候选区 ;其次 ,利用Hough变换方法分析候选内扫描线灰度分布对候选区进行证实 ,并对候选区的形状进行修剪 ,使其尽可能紧凑地包含文字。该方法适用于检测出不同大小、字体、排列方向、灰度 (颜色 )的文字。由于该方法所有操作都是基于像元进行的 ,所以便于硬件并行实现。所做的实验证实了方法的有效性     

MATLAB环境下目标图像的实时辨识方法

介绍一种在MATLAB环境下彩色立体视觉装置在环的实时图像处理系统 ,用于自动识别前方汽车目标和计算距离。鉴于汽车均具有红色尾灯这一普遍特征和人观测色彩的一致性 ,在此采用了基于色度—饱和度—亮度模型的模糊规则来提取汽车尾灯的颜色特征 ;利用汽车上的反射光或阴影区域的亮度特征来进一步确认辨识结果 ,以克服复杂环境中背景颜色和各种光照视角、强度的变化对图像特征所产生的影响。此外 ,文中还提出一种新颖而快速的自适应“移位滤波器”算法 ,以消除颗粒状和细长带状噪声 ,并给出了实验结果和结论