图像目标的可视识别与智能跟踪

本文研究图像目标的可视识别与跟踪,给出了图像目标识别印章模型和系统总体设计方案。在此基础上,采用智能跟踪算法,实现了正常跟踪、判断、预测和记忆跟踪的功能,而且跟踪方式随着环境条件的变化而变化。正常跟踪算法的图像代数描述是简明的,与算法是内在一致的。通过给出两个实时可视跟踪的实例说明在实时ＤＳＰ可视跟踪系统上算法的性能及其可行性。     

基于小波分析的噪声抑制和数据压缩综合技术——SAR图像的噪声抑制与数据压缩

本文给出了一种基于小波分析方法的噪声抑制技术,它具有运算简便和能在保持原图精度的同时有效地降低斑点噪声影响的优点。更重要的是,它将噪声抑制与数据压缩过程同时进行,对ＳＡＲ雷达图像的处理取得了良好的效果。     

无人机视觉导航研究综述

对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各个尺度层对高频子带作非子采样方向分解;然后分别采用基于区域能量和区域方差的的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet低频系数和高频系数;最后再进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果优于àtrous小波变换方法和Contourlet变换方法。     

多极化多特征融合的雷达目标识别研究

雷达多极化组合态距离像与单极化组合态距离像相比包含了更多的目标信息,因此也具有更强的目标鉴别能力;而距离像不同的特征同样包含了具有一定差异的鉴别信息,可以用来提高距离像的总体识别能力。基于D-S证据理论将多极化信息和六种常用的距离像特征信息有效融合起来,获得了较高的识别率,基于仿真数据的实验验证了结论的正确性。     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

一种基于Geometry Image的鲁棒三维水印

近年来三维水印作为保护三维模型版权的一类方法被提出并发展起来.通常使用的不规则三角网格的表示形式限制了信号处理方法在三维模型上的应用,阻碍了三维水印的发展.作者充分利用Geometry Image这种新的三维模型表示方法的特性,将三维模型转换为二维彩色图像,然后在其DCT变换域下嵌入水印.水印的提取过程通过将嵌入水印的模型与原始模型配准后进行顶点映射获得相应的二维图像,继而在DCT变换域下提取水印.实验结果证明所提三维水印算法能够有效抗击仿射变换、加噪、平滑、重采样、剪裁等多种攻击手段,是一种鲁棒的非盲三维水印算法.     

多跳筛选无线传感器网络决策融合

为了在保证传感器工作效果的同时控制系统能耗,在资源受限的无线传感器网络决策融合系统中同时引入传感器信息的多跳传输方式和筛选传输策略。在瑞利分布信道模型下,推导出该系统的最优融合规则。但该规则需要信道的实时状态信息,实用性差。为此提出基于信道统计分布信息的次优似然比融合规则,并给出了小信道信噪比情况下的简化形式。理论分析和仿真表明,次优规则性能损失较小,运算量更低,信息需要更少,符合资源受限系统的要求;同时使用筛选策略,降低了系统的传输能耗。     

DSmT理论在综合敌我识别中的应用

战场环境的复杂性要求使用多种传感器对战场目标进行综合敌我识别,而综合敌我识别有待解决的基础性难题之一是如何对异类传感器输出的不确定性信息进行有效处理。针对一包含雷达、红外、电子支援措施和敌我识别器等传感器的综合敌我识别系统,对异类传感器敌我识别过程进行分析,根据其特点提出采用DSmT理论进行决策级融合,同时针对每类传感器构造不同的基本置信指派方法,并进行了算法仿真。实验结果证实了该方法的有效性。     

基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.