基于分形和背景知识挖掘的红外图像水上桥梁目标识别

针对复杂背景下远距离航拍红外图像中水上桥梁识别的难题,提出一种新的基于分形理论和背景知识挖掘的目标识别方法。根据红外图像水上桥梁上下文描述,利用红外图像的直方图动态阈值法和分形特征检测出图像中的感兴趣区水域,同时基于先假设后检验的桥梁潜在目标被分割出来;然后利用形态学滤波完成目标图像的进一步分割;最后,利用目标特征匹配完成桥梁目标识别。基于TMS320C6416图像跟踪器的实验结果证明:该方法有较高的自动目标识别率和计算实时性。     

基于cICA的红外点目标检测方法

针对红外点目标检测的要求,提出了一种基于约束独立分量分析(cICA)的红外点目标检测方法. 该方法只采用单帧扫描图像作为数据源,利用峭度约束的独立分量分析方法,消除了传统独立分量分析(ICA)方法的提取顺序的不确定性,从而直接提取点状目标的位置. 实验结果表明,利用该方法能够有效地进行红外点目标检测.     

基于分形和粗集理论的云杂波背景下序列图像弱目标检测

提出了云杂波背景下序列图像中弱目标检测新方法.基于粗糙集理论建立了云杂波背景下弱目标检测模型,使之符合两种不同图像边缘的局部分形维的奇异值改变,根据目标和背景的时域特征完成目标检测.实验及仿真结果表明,该算法能够抑制空间和时间相关性强的云杂波背景,且算法简单.     

热连轧精轧机组轧制规程的计算机辅助分析

介绍一种用VB语言编制的评估、优选热连轧精轧机组轧制规程的计算机辅助分析软件。该软件有利于把人的经验与理论计算结合起来，对轧制规程作出快速评估，并能直观地显示计算结果，应用方便。     

复杂背景下的红外运动弱小目标的实时检测

对红外弱小目标的检关键是将目标从由地物、云团造成的复杂背景中有效地分割出来.采用在高通滤波前先进行一次背景抑制的预处理方法,以校正由温度非线性引起的噪声.再对高通滤波后的信号进行自适应门限分割的方法,更好地将低信噪比的红外点目标从周围的背景中分割出来,最后利用点目标检测的方法,进行点聚合,对同时存在的斑点、面目标也进行了检测.该算法可有效地减小运算量,对快速、实时和点、斑点、面目标同时存在的复杂情况具有一定的实用价值.膊     

云背景红外弱小目标结构相似检测算法

由于自然物具有结构自相似性的分形几何特征,云背景条件下,天空和云彩的红外图像在灰度分布上具有强的自相似性,而目标与自然物边缘是奇异点.小目标与自然物只有边缘,没有分形结构的自相似性.采用八种分形结构对区域内像素进行旋转映射,确定最小误差为该区域的分形结构,进行图像恢复,恢复出的图像只包含背景.当原始图像与恢复图像的灰度差大于阈值时,检测出的目标为弱小目标.     

一种基于DSP+FPGA的陀螺控制方法

针对在陀螺控制过程中陀螺基准信号频率和相位角测量不准确,从而导致陀螺控制过程中定位不准确,产生漂移的难题,研究了一种基于DSP FPGA的陀螺控制方法。利用FPGA进行基准信号频率和相位的测量可得到精确的测量量,而通过DSP和FPGA进行数据交换,在DSP中解算陀螺基准信号的频率和相位角以及进动信号,具有高速、实时及算法可升级等特性。实验表明,该方法能够快速、稳定引导陀螺跟踪目标,并且定位准确,不产生漂移。     

对低信噪比下的红外点目标高检测率的研究

低信噪比(≤2)条件下的低虚警率、高发现率点目标检测是对常规检测方法的挑战，必须采取边检测边跟踪边确认的方法才能达到所要求的性能指标。利用二项分布的理论，解决了该方法中的相关帧数和门限的确定问题。为确保低虚警率、高发现率检测识别问题提供了理论保证。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

非线性数学模型中显著因子的模糊选择方法

作者提出用模糊的方法，检验和选择非线性数学模型中的显著因子，并对其可信度的评价进行了探讨。     

混沌预测用于红外目标检测算法

提出一种基于混沌特性的红外云背景图像预测算法,在分析云背景红外图像空间分布上存在混沌现象的基础上,引入Volterra级数对云背景进行混沌预测.仿真结果表明,该算法对云背景杂波具有良好的抑制效果,能有效地提高云背景的预测精度,预测残差符合白噪声特性,显著提高目标的信杂比,从而改善目标的检测性能.