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。     

基于图像的绘制技术

基于图像的绘制(Image-Based Rendering,IBR)技术是一种全新的产生真实感图形的方法,其与传统技术的主要区别在于它是直接从图像到图像,不需要经过复杂的建模过程.简要地回顾了其发展历史,介绍了几种典型的算法,叙述了在国内的应用,展望了其发展前景,提出了需解决的问题.     

采用局域像素匹配的随机抽样一致改进算法

为提高图像拼接的配准精度和稳健性,提出基于局域像素匹配的随机抽样一致改进算法.在完成尺度不变特征变换算子或其他算子图像特征提取、特征匹配之后,利用独立于特征匹配点的局域像素,通过参考图像局域像素与映射的待拼接图像局域像素匹配,优选4对最佳特征匹配点,确定最佳单应矩阵.实验结果表明:与随机抽样一致经典算法相比,该方法未明...     

基于复杂背景的图像分割算法

针对圆柱形钢棒在线计数特定的复杂背景提出了基于双阈值结合数学形态学运算的分割算法。首先分别根据2个阈值进行分割得到2幅二值图像,然后根据目标是圆形以及其大致位置等先验知识分别对2幅图进行腐蚀,开启,闭合等数学形态学运算,最后将高阈值分割得到的图像中的边界信息叠加到低阈值分割得到的图像中。实验结果表明,本方法作为本系统的图像预处理是有效的。     

一种灰度图象中的小目标识别方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测提取出灰度图像中包含目标的小区域。然后利用传统的门限自动选择方法找到合适的门限,利用该门限值对所获目标区域进行二值化以得到目标,然后采用改进不变矩方法提取目标特征并采用优化BP神经网络进行识别。该方法经实验验证,效果较好。     

基于视频图像的增强现实光照技术

光照一致性是增强现实技术中一项重要的研究内容。利用摄像机捕获的放置在真实场景中的标定物和镜面小球的视频图像,设计了一个增强现实光照系统模型。模型的实现过程表明,该方法实现相对简单,不需要对场景及模型进行预处理,能够达到虚实对象在动态增强现实场景中光照的实时一致性。     

可见光成像制导半实物仿真中的图像生成技术

目标成像仿真系统是半实物仿真试验中的关键设备,计算机图像生成技术又是成像仿真中的一项关键技术。根据可见光成像制导半实物仿真的需求,从星体数据的坐标转换、星体和目标的位置和亮度控制,以及在计算机仿真的虚拟空间中导引头与目标之间的相对关系等方面,讨论了目标/星光背景动态场景的软件研制过程,实现了高帧频目标/星光背景场景的动态生成,并在仿真试验中得到应用。     

Arnold变换的置乱恢复研究

基于Arnold变换的原理和特点,探讨了2种置乱恢复方法,并通过仿真,比较了它们的置乱恢复效率。从缩短恢复时间的角度出发,综合2种方法提出了优化方案,在一定程度上提高了置乱恢复的效率。     

利用字节模式二维特征的ROP链智能检测方法

面向返回编程(return oriented programming, ROP)攻击是网络攻击者突破操作系统安全防护、实现漏洞攻击的一种主要手段,ROP链是ROP攻击的重要组成部分。为检测网络流量中的ROP链,提出了一种能自动提取ROP链特征、具有良好泛化性能的智能检测方法。该方法采用顺序抽取的方式将被测流量分成多个序列,利用滑动窗口和数值量化将输入的一维流量数据转换为二维特征向量,基于卷积神经网络模型实现对ROP链的检测。不同于已有的静态检测方法,该方法不依赖程序内存地址的上下文信息,实现简单、部署方便,且具有优异的检测性能。实验结果表明,模型最高准确率为99.4%,漏报率为0.6%,误报率为0.4%,时间开销在0.1 s以内,对真实ROP攻击流量的漏报率为0.2%。