数据流模型机SDS-l 的实现

文中全面地介绍了数据流模型机SDS-1的特点和实现方法。SDS-1模型机是一种同步和异步相结合、数据流和控制流相结合的数据流模型机,它能开发复合函数级的并行性。该模型机在Intel86/310微机和8个Intel86/12单板机组成的多机系统上实现,达到了80年代初国际先进水平。     

一种能适应飞行器航偏的快速地形相关算法

文中推广了文[4]的结果,并利用飞行器航迹的连续性,提出一种能较好地工作在飞行器偏离参考图坐标轴情况下的快速地形相关算法一推广的指标排序截获算法。它不仅可串行地处理实时图数据,而且在匹配过程中还能不断地给出粗略的配准信息。在一张实际地形图上的仿真表明,在偏角θ<5°,信噪比σ_x/σ_n=3时,CEP在50米以下。     

地理信息系统及其某些军事方面应用

介绍了一般地理信息系统的数据结构特点和作为其基础的图像数据库,并着重说明了在军事方面应用的地理信息系统应有的功能及构成。例举了在某些军事方面应用中对地理信息系统的一些特殊要求。     

全信息图像质量评估研究的发展综述

随着图像技术的广泛应用,图像的质量评估问题,即信息的可靠性问题,在自动化系统中的地位日益重要。全信息图像质量评估是针对目标原始图像和被测图像都已知时的被测图像评估。从历史发展角度系统地回顾了20世纪60年代以来全信息图像质量评估研究的发展历程和现状,并从算法的构成角度对代表性的全信息图像质量评估算法进行了分类与分析。由于图像质量评估函数的性能测定在其研究中具有重要的地位,对于图像质量评估函数的性能测定方案给予了说明。最后,从研究的深入角度上讨论图像质量评估研究的未来发展趋势。     

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。     

自动目标识别(ATR)技术发展述评

能够自动进行目标识别 ( ATR)是现代武器装备力争具备的先进性能之一。从历史回顾、当前状态及未来发展等几个方面对自动目标识别的研究历程、技术现状和发展前景进行了较为详细的论述 ,并指出了当前发展中遇到的主要技术难题及可能的解决办法     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

纤维织物复合材料组分材料体分比的显微CT实验测定法

针对纤维织物复合材料的组分材料体分比测定问题,提出一种基于显微CT图像的测定方法。该方法可以通过不同尺度的显微CT图像分别测定全局纤维体分比、局部纤维体分比和纤维束体分比参数,还可以为难以用常规物理实验测定体分比的复合材料组分材料体积分数测定提供解决方案。以E-Glass/Epoxy纤维织物复合材料为研究对象,对比ASTM D3171 Procedure G、扫描电镜实验和显微CT实验三种测定法的测量值,结果证明了显微CT实验测定法的可行性和合理性。针对扫描电镜图像和显微CT图像,分别给出了相应的图像处理方法,为获得正确的组分材料分割结果提供了技术保证。显微CT实验测定方法可以广泛应用于复合材料组分材料体分比的测定。     

遥感图像的小波压缩方法

本文讨论了遥感图像小波压缩方法中几个影响压缩性能的关键因素，通过比较提出了较优的压缩策略，将其应用于遥感图像压缩，取得了较好的效果。