基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

球面全景空间缝合及漫游算法研究

提出了基于图像映射实现球面全景空间缝合及实时浏览的算法。首先,对两幅或多幅鱼眼图像使用扫描线逼近算法分别提取轮廓,再采用基于亮度差的图像缝合算法对其球面投影进行球面缝合,使用球面坐标定位校正算法校正图像并拼接成平面全景图,通过建立球面浏览视窗与平面全景图之间的像素映射关系,显示球面全景空间不同视角场景信息。实验结果表明,该算法较好地实现了鱼眼图像的无缝拼接以及球面全景连续360°的实时浏览。     

基于二值细化指纹图像细节点提取算法的研究

指纹细节点的提取对于指纹识别系统的性能至关重要,文中在二值细化指纹图像的细节点提取算法基础上,对细节点提取范围进行了算法改进,用C++语言实现了一种限制提取范围的算法和一种去除伪细节点的算法。实验表明,改进算法提取细节点的速度和精度都有了明显改进,相对原始的未加限制和去除伪细节点的算法,文中算法耗时减少了约2/3,细节点有效性提升了约3/4。     

流域变换的串行与并行策略研究

流域变换是数字形态学中用于图像分割的一种经典方法,其并行化问题成为近年来研究的重点。首先给出了流域变换的数学模型,并归纳列举了几种离散情况下的形式化定义;其次分类总结了近年来流域变换串行算法研究的新进展,从而在此基础上重点讨论了相应的并行化策略。详细分析了设计并行流域算法需要考虑的几个问题;并比较评价了现有并行算法的性能特点,得出了一些结论;最后提出了有待进一步研究的问题。     

以指挥车为中心的火灾现场图像传输系统

火灾事故现场指挥不畅 ,已成为制约消防部队完成灭火救援任务的重要因素之一 ,火灾现场图像传输系统的运用是一个重要的解决方案。论述微波火场图像传输系统的组成、原理 ,并用典型事例说明图像传输的作用。     

基于磁流变液的飞机起落架嵌入式缓冲控制器设计

基于飞机着陆和滑行过程中,飞机起落架中磁流变阻尼器的阻尼力的不可控的问题。提出基于磁流变液的飞机起落架嵌入式缓冲控制器设计方法,设计了针对控制磁流变阻尼器阻尼力的缓冲控制系统,主要包括嵌入式数字信号处理器DSP的选择,控制系统的原理设计,电源产生电路和复位电路模块,JTAG仿真电路模块,A/D采样校正模块,D/A转换模块,压控电流源驱动模块。通过电路模块的仿真,由控制系统中压控电流源出来的电流在阻尼器接受范围之内,证明了设计的磁流变缓冲控制器能对阻尼力的大小进行控制,对飞机起落架的缓冲系统起到调节作用。     

玻璃瓶动态图像检测运动模拟平台

动态图像检测中,如何在指定位置快速而准确地捕捉到运动物体的图像是最基本的环节。试验验证图像检测装置的成像特性,成为动态图像检测研究的重要内容之一。以变频器控制电动机为核心,通过变频器内部参数编程和外部简单的辅助控制电路,构建了运动平稳、速度可调、具有自动保护功能的模拟平台。该平台适于动态图像检测中普通运动物体的快速模拟,已成功地用于玻璃瓶动态图像装置中,达到了预期目的。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

美国陆军官方网站多模态话语分析与军队形象建构

本文以Kress、Van Leeuwen和 Painter等学者的视觉语法理论为基础,从再现意义、互动意义和构图意义三个方面对美国陆军官方网站“相册”栏目进行多模态话语分析,挖掘网页的符号资源,探寻多模态语篇生成意义、传递信息和构建形象的具体机制。在此基础上,借助Halliday、Hasan、Bateman和Bhatia等学者的多模态语类分析理论,探究模态间的互动关系,分析网页的整体设计、语类特点和宣传手段等。研究发现,该网站通过象征意义、情感互动和显著性差异等手段,影响读者对美军的认知,引导读者对美军产生积极联想,从而回避现实问题,为美军塑造正面形象。在深入发掘网页的交际目的、结构潜势和互动机制的基础上,搭建多模态语类分析框架,揭示军事网站设计和社会文化背景的复杂关系,助力军队形象建设。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。