云纹数字图象处理新方法及通用软件系统

本文介绍了多种云纹数字图象处理新方法及云纹处理通用软件系统。在这些新方法中,利用云纹数字图象全场每个点的灰度信息进行处理和变换,得到全场直观、定量的应变信息。这些方法和软件系统为云纹法的广泛应用提供了有力工具。     

靶场光测图像实时判读系统设计与方法

研究了靶场光学测量图像实时判读的若干关键技术,并据此设计实现了一套实时判读解算系统。目标自动捕获、跟踪和判读特征高精度定位是实时判读的难点问题,分别采用了形状相似度分析、在线区域跟踪学习、迭代轮廓匹配定位多判读点等技术;在此基础上,根据实时处理的时效性要求高、可并行程度强以及流程时序严格等特点,采纳分布式架构融合业务流程管理的软件体系结构设计模式,实现了数据与流程的集中管理、多站图像并行判读、数据驱动的解算方法自动选择与友好的用户界面。以航空靶场空中发射试验任务为例,通过实验验证了系统的可行性和时效性。该系统可扩展应用于各类靶场试验,满足用户实时获取并分析武器试验数据的需求。     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。     

使用局部色调映射匹配异源图像

色调映射是一种适用于亮度和对比度变化的快速图像匹配方法。由于异源图像间存在复杂的灰度变换关系,直接采用色调映射方法进行匹配的成功率通常难以满足应用需求。为了提高匹配成功率,本文提出基于子区弱切片变换的局部色调映射异源图像匹配方法。首先将实时图划分为不重叠的子区,对每个子区进行直方图均衡化和弱切片变换,通过局部色调映射计算子区与基准图的距离系数图。融合全部距离系数图得到图像匹配结果。实验结果表明,该方法匹配成功率高于现有的色调映射方法,且计算时间仅略高于现有方法,优于异源图像匹配中常用的互信息方法。     

MATLAB环境下目标图像的实时辨识方法

介绍一种在MATLAB环境下彩色立体视觉装置在环的实时图像处理系统 ,用于自动识别前方汽车目标和计算距离。鉴于汽车均具有红色尾灯这一普遍特征和人观测色彩的一致性 ,在此采用了基于色度—饱和度—亮度模型的模糊规则来提取汽车尾灯的颜色特征 ;利用汽车上的反射光或阴影区域的亮度特征来进一步确认辨识结果 ,以克服复杂环境中背景颜色和各种光照视角、强度的变化对图像特征所产生的影响。此外 ,文中还提出一种新颖而快速的自适应“移位滤波器”算法 ,以消除颗粒状和细长带状噪声 ,并给出了实验结果和结论     

低信噪比抖动红外点目标的检测

本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题，提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响，使目标能量仍然能够实现有效的积累，从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法，对图象中相关的１／ｆ噪声进行白化。模拟实验结果表明，该算法能够快速检测出信噪比为２抖动点目标。     

基于活动轮廓的机器人视觉伺服控制

提出了基于活动轮廓的视觉伺服控制方法。将活动轮廓和光流模型相结合用于运动物体图像的实时跟踪 ,以抽取物体图像的边缘信息 ,并以此信息控制摄像机的运动 ,达到机器人定位、跟踪等目的。该方法跟踪精度高 ,鲁棒性好 ,且满足实时跟踪的要求。实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

带电粒子束自生力对束流扩散的影响

带电粒子束由于受到静电斥力作用 ,它在传输时总是扩散的。本文根据相对论的罗仑兹变换以及牛顿运动定律 ,研究了带电粒子束在其自生空间电荷力作用下通过外层空间的真空中传输时的扩散现象 ,得出了粒子束传输的扩散方程 ,提出了一种计算粒子束扩散半径的方法。然后讨论了影响粒子束传输的各种因素 ,包括粒子束类型、能量、束流、出口初始束半径以及散角等。最后从传输技术角度指出了宜选择高能小流初始半径大的电子束 ,研究结果不仅同国外研究相符合 ,而且将为研究粒子束传输技术提供科学依据。     

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。     

Loeb 空间上的拟鞅提升及分解定理

本文通过非标准随机分析方法得到了标准拟鞅提升定理,并构造了非标准拟鞅的分解定理,然后再通过下推方法得到了标准拟鞅的一个分解定理。