对复杂边缘检测的Snake改进算法

针对Snake原始模型对包含凹陷形状目标或信噪比较低的图像边缘检测结果差的问题,通过对复杂形状目标及含噪声图像的特性研究,从能量函数和迭代策略两个方面对Snake原始模型进行改进,增加了新的控制能量,并对各能量因素的影响权值进行了讨论,同时对蛇点采用了动态分布方法,以适应不同的目标形状特性.仿真结果表明,改进后的Snake模型较原始模型大大减弱了对蛇点初始位置的依赖,并在一定程度上有效地克服了图像噪声对迭代算法的影响,提高了对复杂目标的边缘检测性能.     

基于H∞混合灵敏度控制的EPS操纵稳定性研究

针对电动助力转向系统存在的传感器噪声、路面干扰、参数摄动等不确定性,以及转向系统的多控制目标要求,设计了一种基于H_∞混合灵敏度控制方法的EPS系统电流控制器.建立了能够体现装配EPS系统汽车助力特性和整车操纵稳定性能的综合模型,从而使评价EPS汽车综合操纵性能的指标更加全面和符合实际.仿真与分析结果表明,所设计的控制器不仅能够保证满意的路感、良好的操纵稳定性能,而且可以有效抑制传感器噪声和路面干扰的影响,从而提高了系统的性能鲁棒性和稳定鲁棒性.     

基于ONM的无人机信息支援远程体系作战能力评估

提出无人机远程信息支援体系的顶层作战概念,建立远程作战的OODA环模型。对无人机信息支援下的远程作战体系进行深入研究,探索作战网络节点和边的建模方法,构建作战网络模型。基于信息熵度量作战过程的不确定性程度,提出基于OODA环和作战网络模型的体系作战能力评估方法。通过实例分析,验证评估方法的适用性。通过对评估结果的分析,辨识对作战能力影响较大的节点,对比不同作战环的作战能力,生成作战环信息流程建议。     

一种快速改进型SPIHT算法

在借鉴前人研究成果的基础上,对SPIHT算法进行如下改进:利用人眼视觉特性对小波系数进行加权,更加注重人的主观因素对图像压缩的影响;引入最大值表,系数扫描时只需将最大值表内相应数据同阈值进行比较;多颗空间方向树并行编码,加快算法执行速度.实验结果表明,与传统SPIHT算法相比,该算法编解码速度加快1倍以上,更易于硬件实现.所得重建图像具有更好的视觉感受,同时峰值信噪比平均高出0.2 dB.     

基于Tetrolet变换的图像稀疏逼近算法

针对现有大部分图像稀疏逼近算法通用性不强,仅对具有某类特征的图像具有最优逼近性能的问题,利用小波变换与Tetrolet变换各自的优点,提出了一种通用性强,不受图像特征限制的图像稀疏逼近算法。该算法分别利用小波变换与Tetrolet变换对图像的平滑区域与细节区域进行稀疏逼近,先提取平滑区域,对平滑区域进行修正,然后对修正后的平滑区域进行稀疏逼近。根据平滑区域稀疏逼近的结果分离出细节区域,实现对细节区域的稀疏逼近。对一系列典型图像进行仿真的结果表明,该算法通用性强,不受图像特征的限制,在同等条件下,图像重构质量比传统小波变换高约5.5 dB,比Tetrolet变换高约1.0 dB。     

基于视觉字典的在线多示例目标跟踪

在线多示例目标跟踪算法无法判别目标丢失以及无法适应目标尺度的变化。提出了一种基于视觉字典的在线多示例目标跟踪算法。算法将视觉字典和多示例跟踪分别作为检测器和跟踪器,利用互反馈技术提高跟踪性能。跟踪器完成目标的跟踪并为视觉字典的构建和更新提供训练样本;检测器则对跟踪器的结果（候选样本）进行判定,目标丢失时,暂停跟踪并重新检测目标,目标未丢失时,利用Ransac算法获得目标的尺度变换系数并在新尺度下更新跟踪器。为了提高目标丢失判别的准确性,提出了一种局部随机抽样的直方图相似性度量技术,采用局部划分思想和Noisy-NR模型计算候选样本与训练样本特征直方图的相似性,减少了传统直方图匹配由于受目标局部遮挡影响造成的误判。实验结果表明,该算法能够适应目标的尺度变化,检测目标的丢失,提高了跟踪稳定性。     

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。     

局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法

针对传统基于修正直方图的图像增强算法不能兼顾局部特征和全局信息的问题,提出一种局部特征与全局信息联合的自适应图像增强算法. 该算法将增强分为局部增强和全局增强两部分,局部增强利用像素的邻域信息和局部与全局对比度的比例信息作为幂次变换的伽马值,对图像进行伽马校正,提高图像的亮度和局部对比度;全局增强利用区域相似直方图统计抑制噪声,避免过度增强. 实验结果表明,本文算法在客观性能上优于其它传统图像增强算法,并且可以有效提高复杂光照下人脸图像的检测率.      

基于临近空间探测的TBM红外辐射特性研究

为了解决中段反导作战对TBM的远距离探测识别问题,提出了基于临近空间平台协同雷达对目标进行远距离探测的作战思想.对临近空间大气的特点以及临近空间大气对红外辐射传输的衰减作用进行了定性分析,在综合考虑临近空间平台部署高度,地球曲率以及大气红外辐射传输特性的基础上,构建了临近空间大气透过率计算模型,在此基础上,建立了基于临近空间探测的TBM红外辐射特性模型,最后,利用MATLAB对所建立的大气透过率模型及红外辐射特性模型进行了计算仿真.仿真结果验证了临近空间大气透过率计算模型的有效性,同时表明:基于特定高度的临近空间平台对TBM具有很强的远程红外探测能力.     

用同心离散圆簇实现目标形状特征提取

为了满足跟踪过程中目标形状匹配的实时性要求,提出了用同心离散圆簇（cluster of concentric discrete circles, CCDC）进行区域形状特征提取的方法,主要思想是将目标的质心定位在CCDC的圆心上,将目标图形映射到CCDC上,计算每个离散圆的形状特征值,组成一个特征向量来描述目标形状。该方法的优势在于计算量非常小而且受目标形状尺寸影响小,并具有平移、尺度和旋转不变性。计算速度分别是七阶不变矩和Zernike矩的10多倍和300多倍,能很好满足目标跟踪的实时性要求。