红外图像人脸识别方法

红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点,这使得红外图像人脸识别可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足,是今后人脸识别研究的一个重要方向。在深入分析红外人脸图像特性的基础上,研究了红外图像人脸识别的特点,并提出了一种新的红外图像统计人脸识别方法。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。     

铜片腐蚀试验结果评价的数字图像处理方法

传统铜片腐蚀结果评定方法存在着一定的局限性与不足,基于数字图像处理的HIS彩色模型,开发了铜片腐蚀试验结果评价软件。评价结果表明,两种试验结果评价方法有很好的一致性,该方法解决了传统试验结果评价中存在的一些问题。     

“下反”式炮长微光瞄准镜稳像系统的设计与实现

针对“下反”稳像式炮长瞄准镜只能稳定昼视光路,而不能稳定微光夜视视场的问题,设计了独立的电子稳像系统。采用AVR单片机设计了信号采集模块,利用外部中断实时获得炮长瞄准镜中陀螺仪输出信号,并用动态循环法控制数码管准确显示。设计DSP电子稳像模块通过串口中断与AVR单片机通信,将陀螺仪信号换算成图像的运动矢量,然后采用平移变换模型对图像的抖动进行补偿。为了检验稳像系统的性能,进行了微光瞄准镜稳像实验,结果表明：电子稳像系统能够较好地稳定微光夜视图像,提高了炮长夜间观察瞄准目标的能力。     

干扰及机动条件下的比例导引智能调控策略

由于红外诱饵干扰样式复杂、目标机动形式多变导致传统比例导引律极易被干扰。为提高采用比例导引方法的导弹性能,提出一种利用径向基函数网络调控比例系数及导弹发射时机的智能导引律。以飞行时间及脱靶量为参考,通过构建加权型指标函数将求解最优比例系数及发射时机问题转化为单目标优化问题;引入量子粒子群算法求解最优决策参量,并以其作为网络输出,干扰样式作为网络输入,离线训练径向基函数网络;为提高训练效率,结合K-means及K最近邻算法初始化径向基函数网络。仿真结果表明,当存在红外诱饵干扰时,智能导引律性能优于扩展比例导引律及自适应滑模导引律。     

基于图像拼接技术的电子对景图制作技术?

针对当前对景图制作存在的问题,提出了一种基于图像拼接技术的电子对景图的制作技术,该技术采用SIFT算法提取海区图像的特征点,使用RANSAC算法对特征点进行精确提纯,最后使用加权平均法实现图像的平滑过渡。实验表明该技术可实现海区图像的无缝拼接,真实感强。     

红外成像水面靶标的设计与实现

水面靶标为反舰武器海上飞行试验提供水面模拟舰船目标。介绍了红外成像靶的功能和技术指标,详细给出了舰船红外成像模拟实现的总体设计方案、硬件和软件实现方式。海上测试结果表明,这种靶标能够较好地实现舰船红外热像模拟,在海上试验的实际应用中取得了预期效果。     

一种改进的无参考图像质量评估算法

无参考图像质量评估方法一直是图像质量研究所关注的重点。本文针对无参考图像质量评估问题,在当前被广泛接受的 DIIVINE 图像质量评估方法基础上进行了深入的研究,研究发现经典的 DIIVINE 方法中使用了过多的统计特征量,由于统计量无差别的使用影响了方法的预测性能。基于此,利用主成分分析（PCA）算法对该特征向量进行降维,得到“精简的特征向量”,用此向量可以达到更好的分类性能和评估性能。试验证明,在图像数据库上,该算法表现出较好的预测性能,其性能优于其他主流的无参考图像评估算法。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码,将动态量子旋转门引入到粒子群算法中,采用自适应变异,提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中,获得了最优的分配方案。仿真研究表明,该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

复杂自然背景中人造目标的分割研究

在以自然景物为背景的图像中,分形维数特征是一种能有效将人造物体从自然背景中分割出来的一种纹理特征.提出了一种基于Gabor滤波器及差分盒维数的分形纹理特征提取方法,该方法依据不同的滤波器尺度分别采用不同尺寸的滑动窗口来计算分形纹理特征.并利用FCM方法实现了对图像的分割.实验表明该方法能很好地对真实自然背景的图像进行分割,并能由此获得人工目标的轮廓图像.