基于遗传算法的红外图像增强研究

红外图像侦察是一种重要的航空侦察方式。遗传算法目前已在图像处理领域得到了很好的应用。本文将遗传算法引入红外图像增强,使用红外图像的参数模型将图像增强转化为参数的优化。实验结果表明,该方法是一种有效的图像增强方法。     

灭雷具图像声呐探测过程仿真模型

根据灭雷具上高分辨率图像声呐的工作原理和探测过程,从为部队官兵提供模拟训练平台的角度出发,利用计算机的图形、图像处理和虚拟现实技术,提出一种数学模型和物理模型相结合的图像声呐可视化建模思路。通过仿真,证明此种方法既便于计算机实现,又符合灭雷具图像声呐的真实探测和显示过程。同时,为了整个仿真系统的需要,简单地给出了系统中三维海底地形和水雷目标的数据模型和构造方法。     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

C^I体系下图像目标毁伤效果评估模型的研究

目标毁伤评估系统是C^4I的重要组成部分,图像变化检测是目标毁伤效果评估系统中的一种重要手段。分析了图像处理技术的必要性,据此设计了基于图像变化检测的目标毁伤评估系统模型,并对其关键技术及评估准则进行了深入分析。结果表明,基于图像变化检测的目标毁伤估计可以提高评估效率,提高评估精度和优化评估效果。     

建筑结构火灾裂缝图像处理技术

利用近年正在高速发展的数字图像技术,对建筑结构火灾后的裂缝进行识别检测自动化研究,即使用数码相机对建筑结构进行摄影观测,并开发相应的程序对所获取的检测数字图像进行处理。研究结果表明,该方法能自动识别建筑结构的裂缝,且检测结果准确,操作方便,可对火灾后开裂的建筑结构安全性评估提供依据。     

一种面向目标的伪彩色图像融合算法

针对远距离红外与可见光融合图像中目标不突出的问题,提出了一种面向目标的伪彩色图像融合算法。基于目标特征将红外图像分割为目标区域和背景区域,以人类视觉的生物机理和感受野的数学模型为基础,利用差分高斯函数(Difference of Gaussians,DOG)模拟视觉拮抗特性,对目标区域和背景区域用改进的感受野模型和不同的彩色映射规则进行伪彩色图像融合。实验结果显示:该算法能够保留图像共有特征,突出独有特征,融合图像色彩自然、目标突出,具有良好的视觉效果。     

火箭助飞鱼雷入水姿态角海上测量方法探讨

为了解决火箭助飞鱼雷入水姿态角度海上测量这一技术难点,该文避开传统方法,另辟思路,应用高速摄影技术对火箭助飞鱼雷入水过程在两个垂直方向上进行摄像,采用事后图像处理分析方法,对所提出的火箭助飞鱼雷的入水姿态角角海上测量方法加以探讨,并以算例分析了误差影响,从结果的解算过程可看出,这种新方法切实可行。     

基于层次方法和PCA特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机（SVM）作为基分类器,先用一对一策略（one- versus -one）训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析（PCA）法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90％;该方法...