基于图像分析的机场打击效果自动评估研究

根据机场这一典型目标的成像特点，将打击前后的机场图像配准，分别从打击前的机场图、配准图中分割出打击前、打击后的跑道，通过比较它们之间的变化，剔除伪弹坑，保留真实弹坑，再将完好跑道区域和真实弹坑合成一幅评估用图．自动评估时，以敌机起降所必需的最小起降窗口在此图中进行滑动，根据能否找到可供起降的区域来评估机场的打击效果．实验表明本方法在很大程度上实现了针对机场的打击效果评估的自动化与智能化、     

平移不变性图像融合及在打击效果评估中的应用

提出了一种具有平移不变性的图像融合方法，并将其用于战场打击效果评估．算法引入具有平移不变性和良好的方向分析能力的双树复小波变换对源图像进行多尺度分解；然后对分解得到的各尺度的高频子带采用基于跨尺度的邻域空间频率的融合策略，最高层的低频子带采用基于改进的邻域熵的融合策略进行融合处理；最后对融合后的各个频带进行双树复小波逆变换，重构出融合图像．打击效果实验和评估结果表明该算法能够实现更有效的融合，融合图像包含了打击前后的有用信息、标记了打击的位置，更容易对打击的位置或关键部位，以及毁伤程度讲行评估．     

基于弦理论的目标轮廓提取方法

为保证目标轮廓的连续性,以弦理论为基础,在满足Dirichlet边界条件下,建立目标轮廓能量泛函模型.通过把目标轮廓曲线看作离散粒子相互作用组成的系统,构造粒子运动的响应函数,模拟粒子间的相互作用,采用增量法,逐步搜寻满足条件的轮廓曲线,在满足能量泛函最小时,提取出目标轮廓.实验结果表明:通过设置相关参数,能够有效提取出目标轮廓曲线,保证轮廓曲线的完整性,使得曲线支持无级缩放.该算法只须给定两个端点就可提取一条开目标轮廓曲线,减少了目标轮廓提取人工交互次数,提高了工作效率.