远距离测量物体横向微小位移的方法研究

针对传统方法无法对物体横向微小位移进行远距离测量的难题,分析现有测量手段的优缺点,结合一个实践案例,提出了一种传统光学仪器与现代数码产品和计算机智能识别技术相结合的新方法。     

超分辨率重建方法在图像处理中的应用

为提升现有舰载光电探测系统图像的分辨率,通过图像降质及超分辨重建模型对复原图像中伪信息的产生进行了研究,在Lee方法的基础上,提出了采用高斯马尔科夫先验模型对图像重建过程进行约束的方法,实现了正则化参数的自适应计算。实验结果表明:该方法在视觉效果与客观指标上要优于传统方法与Lee方法,具有良好的应用前景。     

多核数字信号处理器矩阵乘卷积算法性能评测

矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。     

装备预研管理数字化转型研究——数字孪生装备预研

数字经济时代,装备预研管理应积极面对数字化转型趋势,构建与数字经济发展相适应的管理体系。结合数字经济的变革属性,借鉴民口科技计划管理数字化实践经验做法,总结和分析当前装备预研管理数字化面临的主要问题及紧迫需求,提出未来装备预研管理发展的一种新范式——数字孪生装备预研,即利用数字孪生助力装备预研管理的数字化转型,并从组成、理想特征和能力、关键技术以及发展路径四个方面对数字孪生装备预研的概念内涵进行了深化阐述,以期对当前装备预研管理的创新起到参考和促进作用。     

MOOC背景下数字化教材建设研究

近年来,MOOC在全球迅速兴起,对传统高等教育提出了挑战,也对数字化教材建设提出了紧迫要求.结合MOOC的特点,对数字化教材的定位、设计原则、编制要求及应用模式等进行了探讨.     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

空间关联与多子区规范化梯度方向直方图的 异源图像匹配

提出一种基于稀疏空域分割与梯度方向直方图的异源图像匹配方法。将图像分为多个子区,计算每个子区的梯度方向直方图;计算直方图的汇聚度,并根据汇聚度计算直方图相似性;采用两步搜索法,寻找与基准图中与实时图直方图相似度最高的窗口即为正确匹配结果。采用仿真图和真实异源图像对算法进行了测试,结果表明,这种方法能够可靠快速实现异源图像匹配。     

数码仿造迷彩客观定量评价

为了客观定量评价数码仿造迷彩的伪装效果,根据人眼视觉特性,提出基于HSV颜色空间亮度差的权重因子对SSIM算法加权进行了改进,得到了从人眼视觉特性上客观定量评价数码迷彩图案与原图像的识别概率。识别概率的大小与目标实施伪装技术的优劣有关,识别概率越高,则目标越易被侦察器材识别,伪装效果越差,反之不易被识别,伪装效果越好。因此该算法可为进一步改进伪装技术措施提供依据。     

一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

基于卫星编队序列图像的摄影测量

在现代卫星摄影测量中,由多颗小卫星组成的卫星编队具有比单颗卫星更优越的性能,能提供更高的空间分辨率和时间分辨率。卫星编队拍摄的序列图像可组成多轨道区域网,通过区域网光束法平差解算就可以获得目标点坐标。介绍了几种适于卫星摄影测量的卫星编队,讨论了影响卫星摄影测量精度的几个因素,给出了仿真实验结果,所得结论可为发展基于卫星编队的摄影测量提供参考。