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     

低信噪比抖动红外点目标的检测

本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题，提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响，使目标能量仍然能够实现有效的积累，从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法，对图象中相关的１／ｆ噪声进行白化。模拟实验结果表明，该算法能够快速检测出信噪比为２抖动点目标。     

基于活动轮廓的机器人视觉伺服控制

提出了基于活动轮廓的视觉伺服控制方法。将活动轮廓和光流模型相结合用于运动物体图像的实时跟踪 ,以抽取物体图像的边缘信息 ,并以此信息控制摄像机的运动 ,达到机器人定位、跟踪等目的。该方法跟踪精度高 ,鲁棒性好 ,且满足实时跟踪的要求。实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

分开合并算法的若干讨论和改进

分析了分开合并图像区域分割算法中两个影响处理结果正确性的因素 :区域合并顺序和区域合并谓词。针对这两个因素分别提出了改进的方法 ,并给出了具体改进算法。改进算法的实验结果和传统算法结果进行了对比 ,结果表明了改进的有效性。     

基于流水线图像处理结构的多层模板相关神经元网络

在自主地面车辆中,视觉系统的重要作用之一是根据路标来定位。本文提出了一种便于流水线图像处理结构实现的多层模板相关神经元网络（ＭＴＣＮＮ）。文中给出了ＭＴＣＮＮ的基本结构及训练算法,并且将其与经典的多层前馈神经元网络（ＭＬＦＮＮ）进行了比较。仿真结果表明,本文提出的算法结构在多层前馈神经元网络的分类能力与采用通用图像处理硬件的可实现性之间,取得了良好的折衷。     

基于DSP的电视跟踪系统算法设计

研究基于ADSP21020高速DSP芯片构成的实时电视跟踪系统的图象采集。分割、跟踪定位和跟踪波门设计等算法,并给出算法实现的流程图。     

子波域中图象数据的矢量量化

介绍了子波变换的基本理论及特点,并用它对图象进行三层分解。矢量量化优于标量量化。它已成功地应用于图象的数据压缩。文中应用失显量化法量化图象于波域数据,取得较满意的压缩效果。     

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。     

高维图像数据的最优表达

对于M×N维图像数据,提出了一种用M维和N维向量表达的方式,这种方式使得图像处理可以在较低维数的空间中进行,便于计算。同时在一定意义下,这种表达是最优的。证明了在图像采样点数趋于无穷时,就相当于文献的结果。给出了这一方法的应用实例。     

基于图像信息的坦克目标姿态估计技术研究

信息化条件下的战争要求坦克具有网络化打击的能力,能自主完成威胁评估和火力分配任务。这些任务以获取敌方目标的火力指向、攻防状态等信息为前提,与姿态信息相关联,因此,研究坦克姿态估计技术意义重大。对现有的一些单目姿态估计方法进行分类;讨论了部分方法估计坦克姿态的可行性;阐述了坦克姿态估计存在的问题和难点;对姿态估计技术提出了建议,供后续的研究参考。