基于直线特征的车载电子稳像方法

电子稳像技术的研究重点是稳像算法,介绍了电子稳像的基本概念和原理以及常用的稳像算法,并根据坦克装甲车辆的实际情况,给出了车载电子稳像实验系统的基本构架及理论方法.选用块匹配法和直线特征法作为车载电子稳像算法,选用轨迹平均法作为图像序列的平滑方法,最后介绍了稳像效果的几种评价准则,并对车载电子稳像技术研究提出了几点设想.     

遥感影像中采用多维特征的目标定位检测

给出一种在复杂场景的遥感影像中定位人造目标的方法,通过提取多种有利于检测人造目标的特征,并将其组合成特征矢量,采用非参数的均值漂移聚类方法进行分割,从而把目标从复杂场景中分离出来,通过检测影像中的房屋建筑物,结果表明该方法具有很好的稳健性和自动性。     

侧壁激波诱导下凹腔燃烧室冷态流场实验观测

在单凹腔燃烧室中引入侧壁激波,为研究燃烧室内部流动特性,采用纳米粒子平面激光散射技术和粒子图像测速技术对全尺寸玻璃燃烧室模型进行流场观测,获得了冷态流场展向和法向的瞬态灰度图及平均速度场。实验结果表明:在远壁面区域,凹腔内部速度与密度都较低;引入侧壁激波后,近壁面区域凹腔与主流的质量与动量交换增强,速度与密度升高;受到侧壁激波影响,燃烧室底壁边界层不再均匀,凹腔中后部产生大规模低速区,具有明显三维特性。     

基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别

为提高防空武器系统对空袭目标的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性较差的问题,提出了将航迹坐标数据转化为图像,利用深度神经卷积神经网络进行航迹模式分类的方法。针对航迹数据直接转化为图像时存在机动幅度不明显或过大的问题,提出了有效解决方案。基于CAFFE平台进行了大量仿真实验,确定了适宜于航迹模式分类的深度卷积网络结构和网络参数。实验结果表明,该方法能有效提高蛇形机动航迹识别的鲁棒性。     

基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

基于亚像素模糊检测的Wiener对运动模糊图像复原方法

在图像获取中由于目标运动、拍摄条件等原因,容易产生剧烈的运动模糊,难以辨认。针对运动模糊点扩散函数、信噪比不知的情况下,对传统Wiener进行了创新和实践,探讨了基于亚像素的模糊方向与深度检测和递推迭代的自适应Wiener滤波对运动图像的复原方法。该方法首先对图像进行任一方向的亚像素进行模糊运动方向计算并确认,而后解算模糊尺度。采用先验信噪比进行预设,并迭代推算得出最优值。实验表明,该方法在对拍摄的模糊图像处理能获得较理想的效果。     

图像配准参数的自适应求取方法

提出了一种可见光和红外图像的自动配准方法 .针对多数配准过程需人工干预的问题 ,建立二维仿射变换模型 ,以图像边界为特征 ,以目标边界互相关函数最大为原则 ,对二维仿射变换模型自适应搜索求取最佳配准参数 .给出了实际可见光和红外图像配准的实验结果     

灭雷具图像声呐探测过程仿真模型

根据灭雷具上高分辨率图像声呐的工作原理和探测过程,从为部队官兵提供模拟训练平台的角度出发,利用计算机的图形、图像处理和虚拟现实技术,提出一种数学模型和物理模型相结合的图像声呐可视化建模思路。通过仿真,证明此种方法既便于计算机实现,又符合灭雷具图像声呐的真实探测和显示过程。同时,为了整个仿真系统的需要,简单地给出了系统中三维海底地形和水雷目标的数据模型和构造方法。     

美国成像侦察卫星发展趋势

作为全球唯一的超级大国,美国在空间观测方面具有勿庸置疑的优势。介绍了美国现有成像侦察卫星的构成、作用和发展现状,指出了美军开始注重利用商业遥感图像的新趋势,并且详细介绍了当前美国成像卫星软件的商业开发以及美国未来天基雷达计划的发展。     

协方差压缩感知逆合成孔径雷达成像技术

为解决低信噪比条件下短观测时间雷达成像问题,提出一种基于回波协方差矩阵处理的压缩感知逆合成孔径雷达成像技术。该方法构建了回波协方差矩阵层面下的压缩感知问题模型,并通过特定的线性变换降低环境噪声对成像结果的影响。在仿真实验中,通过处理短观测时间和低信噪比条件下的模拟回波数据,该方法获得比传统压缩感知方法像质更好、对比度更强的目标成像结果。同时,其成像结果的目标背景比和背景噪声能量两个雷达图像评价指标都优于传统方法,进一步验证了该方法的有效性。