复杂背景中移动目标的快速识别与跟踪

本文提出一种基于差值的在复杂背景中快速识别和跟踪移动目标的方法。文章总结了关于移动物体连续两帧图像的特点，在图像对比中利用它们空间位移上的相对变化，确定了一套实用的算法，并在程序中改进了像素灰度的读取方式，从而使整套方法显得更加切实而有效。实验表明，本文算法在复杂背景下．对于移动目标识别快速，跟踪准确，抗干扰能力强。     

基于对地观测激光回波特征的目标特性研究

本文研究了对地观测激光回波特征与地面目标特征之间的关系模型，分析了分类地面目标的激光回波特征，提出一种基于查表法的目标特性计算方法并给出了仿真结果。     

一种基于HMM模型的弱小点目标的检测算法

讨论复杂背景、强干扰条件下移动平台下弱小目标的检测，提出一种基于隐Markov模型的快速检测算法，该算法通过计算摄像机视场的运动，消除背景的干扰，通过计算模型中的目标转移概率和似然函数，确定点目标的运动轨迹，实验表明了该算法的有效性。     

基于Gabor展开的水下目标激光探测的信号检测与识别

针对水下目标激光探测的信号检测与识别的问题 ,通过对回波信号的Gabor展开进行分析 ,建立了局部窗口多重相关的峰值检测方法 ,以及利用系数矩阵的迹和特征值描述目标的反射性能 ,实现了对目标的分类识别。实验表明 ,上述方法对目标的有效检测率达 93 0 % ,分类识别有效率达 83 2 %。     

基于扩展分形和CFAR特征融合的SAR图像目标识别

研究了多信息融合技术在SAR图像目标识别中的应用。将扩展分形特征(Extended Fractal)与双参数恒虚警特征(Double Parameter CFAR)形成的多信息进行融合处理。运用Dempster-Shafer证据理论，在决策层对SAR图像中的像素进行识别分类。实验结果表明通过融合对像素分类的准确性明显好于单特征的检测结果，减少了虚警概率，提高了系统的识别能力。     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

高功率脉冲水中放电的应用及其发展

首先介绍了高功率脉冲水下放电的机理，然后综合论述了其应用和研究的状况，从较为成熟的脉冲水处理技术到医疗领域的ESWL应用技术，以及在脉冲电场食品杀菌和水下目标探测方面的最新发展和研究，最后指出了高功率脉冲电技术应用前景以及进行更系统和深入研究的必要性。     

众人眼中的．NET

NET 战略到现在已经四年,而真正进入中国也有两年多的时间,那么中国的开发者怎样看待.NET 的呢,让我们来聆听各位的看法。     

一个新颖的轮廓线跟踪算法

提出了一个新颖的基于隐马尔科夫模型与光流的轮廓线跟踪算法。曲线描绘由B样条形状空间向量来表达,能够捕捉全局和局部变形。提出应用沿曲线的光流计算来预测曲线在下一帧的位置,在预测曲线的基础上,提出应用隐马尔科夫模型来准确定位曲线的位置。隐马尔科夫模型提供了一种有效的概率手段来融合多种量测特征比如边缘,曲线平滑性,区域灰度或颜色统计信息等等,能够更准确的定位曲线位置。基于仿射形状空间的实验了表明本文所提出算法的有效性。     

一种通用型的目标数据仿真

给出了一种通用型的雷达目标模拟器 ,它能够方便直观的产生各种特征的三维目标轨迹 ,可实时离散出目标点迹 ,为雷达数据处理及精度分析提供数据来源。目标轨迹由一组特征点定义 ,修改方便 ,应用灵活