科研成果在教学中的转化应用——以研究生课程为例

研究生课程教学关系到研究生基础知识的储备、治学品格的塑造和创新能力的培养。针对研究生课程学习的特点和教学要求所提出的综合性教学模式符合构建主义学习理论的主体思想，在研究生专业课程的教学实践中取得了良好效果，有效地激发了研究生的学习兴趣，使学生的知识、能力、素质得到协调发展、综合提高。     

基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪

提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明:改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

前视红外视觉导航定点修正导航区选取方法

针对飞行器前视红外视觉导航技术中导航区选取问题, 提出了一种实用的定点修正导航区选取方法。 结合导航任务, 通过对红外与可见光图像共性特征的分析, 以独立像元素、 边缘密度、 图像自匹配系数为分类指标, 设计了一种有效的导航区选取分级搜索方法, 给出了方法的基本原理、 实现步骤及流程图。 同时给出一种实用的匹配仿真验证方法, 并通过大量仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集属性约简混合算法研究

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法。该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性。实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度。     

基于相关滤波的视觉目标跟踪算法新进展

相关滤波跟踪算法凭借其优良的综合性能, 已成为视觉目标跟踪领域中理论研究和实践应用的热点。尽管目前已有大量研究, 但仍缺乏从跟踪框架层面对现有相关滤波跟踪算法的系统分析。因此, 文中从视频目标跟踪算法基本框架出发, 深入剖析了相关滤波跟踪算法的特性以及各工作阶段存在的基本问题。以此为依据, 归纳总结了近十年来其主要技术新进展及相应算法特点, 并对20种典型相关滤波跟踪算法进行了测试与分析。最后, 给出了相关滤波跟踪算法亟待解决的重点问题以及未来可研究方向。     

间歇通信条件下多无人机保性能编队追踪控制

针对多无人机系统在通信链路非周期性中断情况下的优化编队控制问题, 提出了一种多无人机保性能编队追踪控制方法。首先, 引入一种分布式性能指标, 用于描述多无人机系统编队调节性能。然后, 设计了间歇型多无人机编队追踪控制器, 可在通信时段根据无人机间局部交互信息构建分布式反馈控制, 并在中断时段中止对无人机的编队追踪控制, 以应对间歇通信的影响。同时, 获得了间歇通信条件下多无人机保性能编队追踪控制判据, 确定了多无人机系统的保性能上界。最后, 通过仿真算例验证了理论结果的有效性。     

基于WMF与LSE的序列图像匹配制导滤波融合算法

为了改善匹配制导系统可靠性及匹配精度,提出了一种新的基于WMF与LSE的序列图像匹配结果滤波融合算法。分析了序列图像匹配制导滤波融合的基本问题,设计了一种加窗中值滤波器,并将其应用于纵向匹配位置序列的滤波处理,采用LSE对匹配位置序列进行最优参数估计,给出了滤波融合算法的基本原理及实现框图。仿真实验及实例分析验证了本文算法在消除误匹配点及减小随机匹配误差干扰方面的有效性、实用性。     

基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪

摘要：文章提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明：改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

一种实用的景象匹配仿真方法

设计了一种实用的景象匹配仿真方法。用该方法对匹配算法进行性能评估，可提高所获取的算法性能参数的可信度。基于对特定匹配算法的性能参数进行分析，提出了一种面向景象匹配制导的基准图可匹配性检测方法，为匹配区基准图的选定提供了新的度量参数。仿真比较实验结果验证了本文仿真方法的实用性、有效性。     

基于相似度比较的图像灰度匹配算法研究

为提高图像灰度匹配算法的匹配性能,分析了常用的图像相似度比较方法,从实际应用出发,提出了一种简化的归一化积相关度量方法。针对景像匹配末制导,设计了先粗后精的匹配控制策略,实现了归一化积相关图像匹配算法的有效加速,并给出了简化的快速算法的基本设计思想。通过大量的匹配仿真实验,系统分析了算法对灰度畸变、噪声干扰、几何旋转畸变以及制导图大小的适应性。仿真实验结果验证了所给匹配控制策略的有效性、实用性以及算法的优越性。