空袭兵器的模糊识别法

在分析空袭兵器类型区分不足的基础上,运用模糊识别理论,探索空袭兵器的模糊识别方法。提取空袭兵器特征指标,建立标准模型库,构造了隶属函数,构建空袭兵器的模糊识别模型。结合实例,验证该方法简便有效,可为防空部队射击指挥员提供可靠的辅助决策依据。     

基于前向型神经网络的空袭目标类型识别模型

对防空作战中空袭目标类型识别问题进行了研究 ,给出了进行目标类型识别的指标集 ,并建立了基于前向型神经网络识别模型 ,实例证明该方法是可行的。     

基于PCI总线图像采集卡的数字视频监控系统

介绍了一种基于PCI总线图像采集卡的数字视频监控系统 ,给出了系统结构和实现方法。对制式转换和多线程等相关技术进行了详细介绍 ,给出了完整的框图 ,并附有实用程序。     

像增强器三维噪声测试技术

以微光像增强器为实验研究对象,分析了微光像增强器的噪声来源,提出了微光像增强器噪声特性的三维测试分析技术,建立了同时考虑时间域和空间域噪声的微光像增强器噪声测试理论模型,并用三维曲线描绘出空间域和时间域噪声的分布情况。     

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。     

离散条件下数字图像矩不变量不变性的分析与研究

对离散条件下数字图像矩不变量的旋转和尺度不变性进行分析,证实了图像识别中采用的矩不变量存在较大变化范围.针对矩不变量变化的主要原因,给出了改进方法,并用实验加以验证.     

基于块分类的快速分形图像压缩

针对分形图像压缩编码时间长的问题 ,提出基于块分类的分形图像压缩算法 ,实验结果表明 ,该方法相对于经典的Jacquin分形图像压缩算法 ,压缩比得到提高 ,压缩时间提高近 10 0倍。     

线膛炮内膛图像膛线识别研究

提出了一种线膛炮内膛表面图像识别的分层次识别方案,并研究了膛线识别的算法。对于特定情况下的图像识别有一定的借鉴作用。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。