基于位图掩码的GPU图像合成优化

重点对多GPU系统上图像合成优化方法进行研究,提出一种基于压缩掩码位图的图像合成优化方法。该方法以二进制位表征像素的有效性状态,实现了图像有效像素的编码压缩,并在压缩编码基础上定义了4种位运算操作,能够快速完成图像重叠区域的判别,实现了多GPU系统上高分辨率图像的快速合成。实验结果表明,与传统基于包围盒及RLE编码的图像合成优化方法相比,压缩位图编码方法能够有效提高图像合成速度近40%左右。     

基于鱼眼镜头拍摄的图像生成漫游模型

说明从鱼眼镜头所拍摄图像恢复成原来图像的算法,在此基础上说明在固定视点上沿空间任何方向全景漫游的环境生成。     

网络爬虫的图像美学质量数据库及其美学评价系统设计

本文提出了一种基于网络爬虫建立图像美学数据库并评价图像美学的方法. 首先使用网络爬虫获取数据库图像，然后提取图像的美学特征，进行美学评价. 本方法提取的美学特征涉及了全局和区域特征两方面，因此在特征提取之前需要使用功率谱斜度的方法分离图像的主题、 背景区域.实验结果表明，本方法可以较好地抓取并且分析网络图像，并且评价方法与人类的主观感知有很好的一致性，能准确地反映人类的美学鉴赏系统.     

基于迭代阈值分割的星载SAR洪水区域快速提取

基于星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的洪水区域提取可对洪灾信息进行高效提取。然而, 传统提取方法往往时间复杂度较高, 严重影响了洪灾区域获取的时效性。基于改进迭代阈值分割原理, 本文提出了一种星载SAR图像洪水区域快速提取方法。首先, 对预处理后的SAR图像进行高斯拟合再抽样, 抑制SAR图像直方图异常点的影响。其次, 利用迭代阈值算法进行水体提取, 并基于形态学滤波对噪声进行抑制。最后, 对已识别的水体区域开展变化检测, 实现洪灾区域的提取。基于2020年7月鄱阳湖流域特大洪灾前后的哨兵-1 SAR图像, 本文开展了洪水区域提取对比试验。试验结果表明, 该方法可在保证洪水区域提取精度的同时, 显著提升处理效率。     

大型构件射线图像拼接技术

在大型构件内部状态检测数字减影过程中,图像拼接是重要的一步。本文提出的方法能够准确地确定重叠区域,并能够对两幅图像进行无缝拼接。该方法已用在射线图像的拼接,并取得了满意的效果。     

基于风格迁移不变特征的SAR与光学图像配准算法

针对异源遥感图像的匹配难题, 提出一种基于风格迁移不变特征的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与光学图像配准算法。首先, 训练SAR图像转换为光学图像的风格迁移网络。然后, 基于风格迁移网络生成人工光学图像及其与原SAR图像之间的差异图, 并利用小波多尺度特性增强人工光学图像和差异图的边缘区域, 二值分割后提取人工光学图像的边缘不变特征。同时, 提取光学基准图像的边缘特征。最后, 通过互相关性准则进行边缘特征匹配, 进而实现原始SAR图像与光学基准图像的精确配准。实验结果表明, 较同类算法, 即使在训练样本不足的条件下, 生成的人工光学图像也能与光学基准图像实现精确配准, 增强了算法的适应性。     

一种细胞图像的区域标识算法

细胞图像由于其内在特性,一直是图像分割的难点.为了更好地分割与标识细胞图像,采用双层结构,第1层基于传统的分裂合并算法的思想,引入脉冲耦合神经网络并简化对图像分裂,引入MS模型并简化对分裂区域进行合并,得到一个粗分割图像;第2层利用Canny算子提取图像的边界,将长度大于阈值的边界视作细胞边界,反之视作仂边界,得到一个不连续的边界.最后在两层结果的基础上,利用教学形态学的方法,进行骨架提取与细化,最终得到区域分割与标识的结果.实验用5幅细胞图像作为测试,对算法的参数选择做了详细讨论,并就正确标识率和运行时间与基于区域的分割、基于先验模型的分割做对比,表明本文算法更优.     

基于直线特征的航拍图像机场跑道自动识别算法

针对航拍图像中机场跑道的区域灰度特征和边界直线特征,提出了一种基于直线特征的机场跑道自动识别算法。首先对航拍图像进行边缘检测;然后在归一化的边缘检测幅度图像中进行直线提取,并对提取的直线进行三次连接;再进行机场跑道边界平行直线对的提取;最后根据区域灰度特征对机场跑道区域进行验证,完成机场跑道的识别和定位。大量实验结果表明,本算法对云层遮挡等具有较强的鲁棒性,并且定位准确,是一种有效的机场跑道识别算法。     

基于BP神经网络的图像感兴趣区自动检测技术

图像中感兴趣区(region of interesting,ROI)的自动分割是图像信息压缩与模式识别中的重要问题。提出一种图像中感兴趣区的图像信息自动检测算法,通过建立基于BP神经网络的多层检测模型,自动实现图像中ROI的自动检测与分割。并将该模型用于对车牌图像中牌照区域图像的自动分割。结果表明,该算法稳定性好,能够方便快速地实现特定ROI的自动检测与分割。     

一种基于空频域特征的多传感器图像融合方法

提出了一种基于多分辨率小波分析和高斯 -马尔可夫随机场理论的边缘图像融合方法。在图像的多分辨率小波分析的基础上 ,基于高斯 -马尔可失随机场理论 ,在不同图像的对应区域 ,用回归分析的方法分别提取一组统计参数 ,这些参量表征了图像的局部结构特征 ,计算其相似性测度 ,最后由输入图像及其特征的相似性矩阵生成融合后的边缘图像。实验证明 ,这种融合方法具有较强的适应性和可靠性 ,即使在图像信噪比较低的情况下 ,也能取得较好的融合效果。     

一种基于查找表的快速导航路径提取算法

虚拟内窥镜是医学图像可视化与虚拟现实相结合的产物.为了缩短诊断时间,虚拟内窥镜需要提供一种自动导航方式来加快器官的浏览,通过分析已有细化算法提出一种快速的导航路径提取方法.该方法首先利用一种快速模板测试方法来生成26-邻域编码的查找表,然后根据此查找表快速地查询边界体素的删除标志,从而将复杂耗时的模板测试过程转换成简单快速的查询.提取的骨架经裁剪、平滑后可以用于虚拟摄像机的自动飞行引导.实验结果表明,该算法提取效率高、速度快,基本上能满足虚拟内窥镜系统导航路径提取的要求.     

景象匹配辅助导航中多级实时匹配算法研究

由于选用部分Hausdorff距离进行图像匹配时不能满足较大尺寸图像匹配实时性要求,利用了多级分层匹配技术加速图像匹配,提出了多级实时图像匹配算法,该算法以部分Hausdorff距离为图像匹配相似性度量,结合小波变换多分辨率思想提取多尺度图像特征,实现了由粗到精多级分层实时匹配。图像匹配结果表明,光学卫星(IKONOS)图像和合成孔径雷达(SAR)图像二种情况下图像匹配结果准确,比仅采用基于部分Hausdorff距离图像匹配而言,采用三级图像匹配可大大缩短匹配时间。该算法实施景象匹配能在5 s以内完成,满足景象匹配辅助导航系统匹配修正的准确性和实时性的要求。     

最小失真意义下雾化图像复原

恶劣天气下拍摄到的退化图像的复原技术,可应用于遥感、目标识别、交通导航及军事等多个领域。针对雾化条件下拍摄到的退化图像,基于大气衰减机制和信息论中的最小失真理论,提出了一种新的图像复原最优化的高效算法。算法利用投影失真的优良性质,求解出满足最小失真准则的理论最佳参数,并得到了对原始信号的最优估计,从而自动地对退化图像进行去雾恢复。实验结果证明,算法不仅适用于灰度图像,而且对RGB彩色图像也同样能够得到满意的复原效果。     

虚拟多功能显示系统设计

简单介绍了座舱显示系统的发展及现状,并详细介绍了虚拟多功能显示系统的设计原理以及关键问题的解决方法。系统采用面向对象的程序设计方法和模块化设计思想,利用OpenGL和GLS等仿真软件,完成了虚拟座舱的“一平三下”多功能显示系统设计,通过触摸屏的虚拟按键实现信息输入和显示模式切换,并开发了基于Socket的通讯接口,通过接收任务计算机数据,该系统可以实时显示飞机的飞行、导航、机载设备、火控、发动机等参数,满足仿真任务的需求。     

逆合成孔径雷达像轮廓提取方法

为了从图像分辨率低且具有明显稀疏性的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像中提取目标的平滑轮廓,在ISAR像建模的基础上,提出了基于形态学方法提取ISAR像目标轮廓并使用小波分析平滑目标轮廓的方法。实验结果表明,该方法有效地消除了由ISAR像稀疏性导致的难以提取连通且完整的目标轮廓的问题,相比其他轮廓提取手段更适于ISAR像目标的平滑轮廓提取。该方法通过对ISAR像进行图像域分析获得了目标的连通、平滑轮廓,使后续ISAR像目标特征提取和识别更易于实现。     

卫星星座分布式自主导航方法研究

利用分级处理的方法实现了卫星星座的分布式自主导航。提出了将地球作为一颗参考星构造虚拟地心距的方法,并推导了虚拟地心距与其它测量值之间的噪声相关特性。以Walker星座为对象进行了仿真验证。仿真结果表明:分级处理的方法可以实现卫星星座的分布式自主导航,而利用所提出的构造虚拟地心距的方法可以有效地提高卫星的导航精度,减小误差逐级方法的影响,从而提高卫星和整个星座的导航精度。     

基于结构的SAR图像配准

由于SAR图像中相干斑的存在，使得已有用于光学遥感图像自动配准的算法往往无法直接应用。基于人工通过地物结构推毫匹配关系进行配准的想法。提出了一种基于结构的SAR图像自动配准算法，该算法首先通过检测出的点目标构造“虚拟结构”，然后再综合新提出的“虚拟结构”不变量及结构区域不变矩作为相似测度完成匹配检测，最后用LMS算法估计出变换参数从而实现SAR图像的自动配准。实验结果表明，该算法不仅能够有效实现SAR图像的自动配准，而且能有效避免SAR图像中相干斑对配准过程中特征检测和匹配造成的影响。     

军用导航系统虚拟样机支撑平台研究

针对军用导航系统虚拟样机研制的具体需求,提出了军用导航系统虚拟样机支撑平台设计的总体思路,详细讨论了该支撑平台的组成、关键模块的实现方法以及基于该平台的军用导航系统开发方法。军用导航系统虚拟样机支撑平台的建立,为军用导航系统研制、开发、使用提供了数字化平台,具有广泛的应用前景。     

基于整数到整数小波变换的图像编解码器设计

为设计具有低运算复杂度和渐进传输特性的图像编解码系统,采用对图像进行整数到整数小波变换,变换后的系数采用空间方向树结构进行了重新组织。整数到整数小波变换的优点使编码器的运算量有较大幅度降低,空间方向树结构使编码器获得了嵌入式码流。试验表明,该系统可在一定程度上满足图像信息在存储、网络浏览以及传输方面的需求     

基于Faster R-CNN的电子海图和雷达图像的数据融合

船载导航雷达和电子海图(electronic navigational chart, ENC)是船舶重要的导航仪器,雷达图像和ENC图像的融合能够给出更加丰富的航行和避碰信息。为此,提出了一种基于深度学习理论的提取雷达图像中鲁棒特征的数据融合算法,实现了ENC和雷达图像较高层次的数据融合。首先,利用深度学习算法对雷达图像进行目标检测,识别船舶雷达的特征目标。其次,对检测到的特征区域执行图像处理,并确定用于ENC和船舶雷达图像配准的参考点。最后,根据参考点进行仿射变换,实现融合算法。利用连续时间段的狭窄水域中的真实船舶雷达图像数据对融合算法进行验证,结果显示船舶雷达图像和ENC的海岸线边缘信息匹配良好且满足实时性要求。该算法与简单的像素级图像融合算法相比鲁棒性更强,实现了ENC与雷达图像的特征级融合。