基于逆合成孔径成像激光雷达的自旋小目标成像系统

为了获得毫米级自旋小目标的清晰成像,采用逆合成孔径成像激光雷达技术设计了基于距离向数据与方位向数据相融合的图像重建系统。系统采用大带宽、窄线宽光纤激光器配合调制器实现激光脉冲的线性调频,利用光外差原理对回波信号进行采集处理。结合自旋目标的运动特性,给出了含有自旋分量的回波信号函数方程,并将该分量引入传统的R-D算法中实现了对自旋目标的ISAIL二维图像的重建。实验采用毫米级铝条构成被测小目标,通过步进电机及带倾角的转台完成运动及自旋模拟。实验结果显示,当目标固定时,可通过回波能量数据获得一维距离向图像,与被测目标的4个特征点位置一致。当目标运动时,通过数据压缩并代入自旋参量,最后通过R-D算法可以获得可识别的ISAIL二维图像,验证了系统符合自旋小目标成像的设计要求。     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

基于FPGA的高速图像处理系统设计

针对坦克图像处理中存在的系统集成度不高、处理速度较慢等问题,设计了一种基于FPGA的高速图像处理系统。该系统通过在FPGA上配置Nios Ⅱ软核处理器以及图像采集、处理和显示等功能模块来实现其主要硬件电路,并结合系统的软件设计实现了多路图像信号的采集以及图像的放大/缩小、裁剪和叠加显示等功能。由于采用了可编程芯片和并行处理技术,该系统具有集成度高、维修性好、图像处理速度快和实时性强等优点。     

一种基于神经网络的彩色图像分割方法

提出了适于彩色图像分割的加强型径向基函数网络方法,采用在线自适应聚类学习算法确定隐层节点的数目、激活函数中心值;通过Hebb学习算法迅速将隐层节点中心值分为目标颜色聚类中心和背景颜色聚类中心两类;输出层用竞争规则将目标与背景分开。通过对多幅彩色图像进行分割处理验证了该方法的有效性。     

针对旋转和平移的一种电子稳像算法

提出了一种新的基于Fourier-Mellin的电子稳像算法,用于消除由于推扫平台系统姿态不稳所造成的图像抖动。采用Fourier-Mellin算法和相位相关算法求取待稳定图像帧与参考图像帧之间的旋转角度和缩放及平移参数,并通过校正一组抖动的图像帧来验证所提出的算法。实验结果表明算法很好地估计并补偿了旋转和平移运动,能够满足一般要求。     

数字交流全电炮控系统研究

通过对比分析国内外坦克炮控系统技术,提出炮控系统技术发展方向,并提出数字交流全电炮控技术控制方案,即一种基于以数字信号处理器（ＤＳＰ）为主控芯片的永磁同步电机双环控制系统,控制方法采用正弦波脉冲宽度调制（ＳＰＷＭ）的控制方案。文中还就一些关键技术,如双模双环控制技术、变参数寻优控制方法、非线性反馈和非线性给定等进行了研究分析。     

基于蚁群算法的图像边缘检测研究

将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。     

Zernike矩的不变性分析及其改进

Zernike矩作为一种基于区域的形状描述子,具有良好的旋转不变性,能够很好地提取图像内部的形状信息。介绍了Zernike矩的定义,对其不变性进行了深入分析,并对Zernike矩算法进行了改进,使其在具有良好的旋转不变性的基础上,也具有较好的平移不变性和比例不变性。结果表明,改进后的Zernike矩具有更好的不变性,可更好地应用于图像识别中。     

MGIS技术在海军信息战中的应用

针对军事地理信息系统(Military Geographic Information System,MGIS)在世界海军信息化作战中的重要作用及其研究现状,给出了MGIS的概念、信息流程和系统主要组成,详细阐述了MGIS在海军作战中的主要功能及其实现技术,系统论述了MGIS在海军信息化作战中的应用。最后总结了MGIS技术研究的重要意义。     

层次聚类算法和基于图的分割算法相融合的图像分割算法

基于图的分割算法（Graph-Based Segmentation,GBS）算法）是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类（Hierarchical Clustering,HC）算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。