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。     

基于图像分析的弹丸“出膛时刻”检测算法

现代高炮武器系统在对红外目标进行连续性高炮射击时,首发弹丸的尾焰会对红外观测系统造成严重干扰,会导致红外观测系统短时间内无法观测到目标位置,带来后续弹丸无法精确打击目标等问题。利用红外图像分析技术通过对弹丸出膛时的红外图像特征进行分析,提出了一种基于红外图像分析的弹丸出膛时刻检测算法,从而相对精确地测定出首发弹丸的出膛时刻,为更精确测定弹飞时间和提高武器系统的命中率提供了理论依据和方法支撑。实验结果表明:提出的算法能够相对精确地测定弹丸出膛时刻,算法具有一定的可行性和有效性。     

SAR图像适配区选择方法

为选择具有高匹配概率和高匹配精度特点的SAR适配区,结合SAR成像特点,分析了惯导及成像参数误差对适配区的影响,设计了多种适配性评价参数,提出了一种由粗到细的适配区层次性选择方法.该方法充分考虑了适配区在总体和细节上的需求,层次性选择有效避开了构造预测函数的难题.试验结果表明该方法可在SAR图像匹配系统中选出高性能的适配区,且所选适配区匹配概率可达97％以上.     

一种图像去模糊正则化恢复算法参数确定方法

为了解决模糊正则化恢复算法中参数确定问题,提出一种正则化参数确定方法,该方法根据降质图像特征计算正则化参数.分析了目前普遍应用的全变分正则化方法和该问题的改进拉格朗日迭代解法(SALSA),分析不同正则化参数对恢复效果的影响,提出的正则化参数确定方法与噪声和原图像梯度大小相关.对不同梯度和噪声图像的不同正则化参数恢复效果进行对比,得到提出的正则化参数确定方法能使恢复图像的改进信噪比处于最大值附近.从实验视觉效果得出,该参数确定方法能够抑制降质图像的噪声并能够尽量恢复原图像细节信息.