虚拟现实系统中飞行器航迹的实时模拟

烟雾等无定形物质的模拟一直是计算机图形学领域一个具有挑战性的问题,烟雾的实时模拟更是一个困难的问题。虽然目前现有技术已经可以生成真实感较强的动态烟雾,但由于这些方法多采用基于粒子系统的体绘制技术生成图像,因而大多数无法满足ＶＲ系统的实时性需求。本文提出了一种在ＶＲ系统中实时模拟飞行器尾部航迹的方法,该方法利用对平面多边形顶点灰度和透明度的扰动实时地生成和绘制航迹,算法简单高效,所生成的尾迹真实感较     

高分辨率雷达二维图像的图像处理与特征提取

首先分析了雷达目标散射信号特征。在此基础上 ,根据MUSIC算法得到的雷达图像特点 ,通过平滑、量化、增强等适当的图像处理方式对F - 16、HY - 2 0 0 0两种飞机缩比模型在阶梯变频雷达上所获取的雷达图像进行处理 ,并形成雷达二维灰度图 ;最后 ,采用图像矩阵描述方示进行雷达图像的特征提取     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

基于上下层MAS的SAR图像海洋分布目标检测

针对SAR图像中的海洋分布目标,从人的认知过程出发提出了一种基于上下层多Agent系统(top bottom multi Agent system, TBMAS)检测算法。该算法针对上下层Agent定义了不同的行为。下层Agent获得初步的视觉知觉,上层Agent加入联想分析等处理获得最终检测结果。算法从分布目标的局部统计特性考虑,不需要进行统计模型和参数的估计,利用局域直方图和Kullback Leibler散度进行差异度分析。实验表明,对于多种分布目标均有较好的检测效果。     

基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法

提出了一种基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法。该算法分别对给定的两个待匹配的特征点集构建最小生成树,通过最小生成树构造Laplace矩阵,由奇异值分解该矩阵得到的特征值和特征向量,计算出特征点匹配的初始概率,利用概率松弛迭代法,获得最终匹配结果。用大量的真实序列图像进行比较实验,结果验证了该算法的有效性和准确性。     

典型声源声聚焦引起辐射噪声测量误差的分析

随着影响目标辐射噪声测量诸多因素的解决,声聚焦对测量精度的影响已显得比较突出.基于射线声学的虚源法,通过具体算例,分析了典型声源声聚焦引起的测量误差.仿真结果表明,声聚焦引起测量误差的大小与声源的类型、辐射指向性,边界约束,声源和接收器的空间位置,信号带宽、频率均有关.因此,传统的利用球面波规律对不同类型的声源辐射声测量值进行归一是有偏差的,需根据声源的辐射指向性及相关参数进行特定的修正.     

星空背景下空间碎片的图像仿真研究

为验证针对空间碎片的探测器的搜索跟踪算法,在对空间碎片的亮度进行详细计算的基础上,提出了利用STK、Matlab、3dmax等多软件平台制作仿真图像,供遥感探测器半物理仿真系统使用的方法.应用表明,这种仿真图像能准确地模拟目标特性变化和空间星空背景,图像产生过程对硬件依赖性小,对整个探测器研制过程中的各个节点所作的仿真验证,都能提供相应的特征图像,通用性好,便于广泛推广.     

基于混沌优化的模糊聚类分析方法

提出了基于混沌优化的模糊聚类方法(COFCM).COFCM将混沌优化策略与传统的模糊C-均值算法(FCM)相结合,用混沌变量搜索对模糊聚类目标函数进行全局寻优,同时结合梯度算子,使方法能有效收敛到极值点.以六组人工数据集和真实数据集作为实验数据,对聚类目标函数值、聚类有效性函数指标值进行对比实验,其结果表明COFCM能得到比FCM更好的目标函数值,从而有更好的聚类效果.最后将该方法应用于Lena图像进行图像分割,验证了方法的有效性.     

一种无线信道环境下基于水印的图像错误隐藏技术

图像在不可靠的无线信道环境下传输极易导致分组丢失,错误隐藏技术在没有附加延迟和增加带宽的前提下改善了接收图像的品质.提出了一种基于水印原理的错误隐藏技术,它通过离散小波变换得到低解析度的近似图像作为水印,进行量化、编码和伪随机置乱后嵌入小波图像的指定区域,在接收端可利用盲提取的水印来修复图像丢失的宏块.仿真结果表明该方案在无线信道下有效改善接收图像的品质,计算复杂度低,适用于多种编码标准.     

一种新颖的基于NMF的人脸识别方法

提出了一种新颖的基于非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法,读方法首先对人脸图像作NMF得到由人脸基图像组成的子空间矩阵及其对应的系数矩阵,然后将其重构获得NMF重构人脸图像,进而从原始图像中减去重构图像以获取残差图像.最后对残差图像作局部非负矩阵分解(LNMF)以提取其非负子空间及其系数矩阵,并将两次得到的系数矩阵混合,根据最近邻原则进行识别.在ORL标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有更好的识别率.