国外常规兵器试验靶场概览

兵器试验靶场伴随兵器而产生。“靶场”一开始不过是兵器的射击、训练场。随着兵器发展的需要,开始对兵器的性能进行测试、鉴定,形成了试验靶场。靶场按用途和专业,可分为常规兵器靶场和非常规兵器靶场。随着高科技纳入兵器研制及试验、鉴定,一些靶场逐步形成了场区面积广、试验规模大,综合试验能力强的试验基地或中心,常规兵器靶场与非常规兵器靶场之     

目标图像状态噪声容许范围内的满意跟踪研究

利用满意估计的思想,在图像状态噪声容许范围内,对图像波门中心进行预测,以使在整个图像跟踪过程中,目标穿越波门的滞留度满足预定要求.在求取满意估计的滤波增益时,运用了线性矩阵不等式(LMI)方法,并用Matlab-LMI计算软件求解.     

上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法

针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上下文来增强它们的表示能力,另一方面通过引入判别损失来提高学习到的哈希码表示的判别性。在现有两个公开数据集上的大量实验结果证明了该方法的有效性。     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

遥感图像融合效果客观评价

能够对不同的融合技术的性能进行客观、系统、全面地评价,成为目前空间信息处理以及遥感图像融合研究领域中亟待解决的问题。对国内外遥感图像融合系统及技术的发展历程进行了介绍,重点分析了遥感图像融合效果评估技术的研究现状,归纳了现有的效果评估方法。通过实验,进一步讨论了当前遥感图像融合效果评估技术所存在的主要问题,有助于明确该领域的发展方向和研究侧重点,为遥感图像融合系统及空间信息处理的研究奠定基础。     

基于改进的区域能量特征多分辨率图像融合算法

基于区域能量特征的融合规则在多分辨率图像融合算法中应用很广,但区域窗口较小时,融合效果往往不是最好的,而窗口较大则容易使图像轮廓与非轮廓区域之间模糊,造成融合图像清晰度降低。针对上述问题提出了改进的基于区域加权能量的融合规则,包括矩形区域和近似圆形区域两种,权值与像素距区域中心的距离成反比。仿真表明,两种方法克服了传统的区域能量特征作为融合规则的不足,改善了图像融合的质量。     

水平集方法中速度停止项函数的改进

对速度停止项函数的研究发现,现今的速度停止项采用的单一全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,提出了一种新的速度停止项函数,该函数通过引入变阈值较好的区分了图像的边缘区与同质区,以使采用该速度停止项函数的水平集方程实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用速度停止项函数能够使水平集方法获取更好的分割结果。     

基于FPGA+ARM的多路视频采集系统设计

提出了一种基于FPGA+ARM的多路视频采集系统的设计与实现方法。该视频采集系统不仅能对多路快速变化的视频信号进行采集和处理,而且能应用为系统信号发生设备。系统采用FPGA为核心高速时序逻辑控制、接口控制单元,加上嵌入式ARM强大的信号采样控制功能,能够在较低成本下对多路视频信号进行快速准确可靠的获取。     

面向异常检测的高光谱图像压缩技术

异常检测已经成为高光谱图像重要的后续应用之一,提出了一种面向异常检测的高光谱图像压缩算法.为减少压缩对异常检测性能的影响,首先采用RX算子对高光谱图像进行异常检测,并对异常点与背景对应的光谱维矢量进行预处理.对高光谱图像的光谱维矢量进行KL变换,通过引入虚拟维数估计算法对原始数据的本征维数进行估计,在此基础上给出了一种主分量选取方法.最后,采用最优码率分配策略为各主分量分配相应的压缩码率,并利用SPIHT算法分别进行压缩.实验结果表明,该算法在获得较高压缩性能的同时,可有效保持图像中的异常信息.     

基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法

介绍一种基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法.首先通过计算统计势能得到水平集曲线与目标边界相关程度,然后由此推导出区域决策影响因子并将其引入到水平集函数演化方程中,最终实现利用目标区域信息提高水平集目标轮廓提取质量.红外图像目标轮廓提取实验结果表明,该方法能够有效地克服目标轮廓提取中存在的边界泄漏问题.