基于线性变系数差分方程的运动目标检测方法

将RMTI方法所限定的目标运动模型扩展到匀加速运动的情况,提出了一种基于线性变 系数差分方程的运动弱目标检测方法,并分析了其信噪比增益与背景噪声的时间相关系数、 空间相关矢量之间的关系.实验结果表明该方法能有效地提高对低信噪比条件下匀加速运动 目标的检测能力.     

一种低信噪比条件下点目标检测方法

本文提出了一种低信噪比条件下从图像序列中检测点目标运动轨迹的新方法。基于目标运动轨迹的连续性，构造了一种准连续性滤波器结构，采用正向－反向二次滤波算法，有效地抑制了噪声的影响。在此基础上，依据待检目标运动轨迹的性质定义了一种目标函数，将轨迹检测问题转化成为寻找该目标函数最小值的问题。进而由Ａ算法在加权图中搜索最短路径以获取目标函数的最小值，从而确定点目标的运动轨迹。实验结果表明，该方法克服了以往算     

基于视觉误差准则的矢量量化编码

传统矢量量化编码一般采用绝对误差为误差度量准则，并不符合人类视知觉的特性，本文根据人的视觉感知规律，定义了一种可广泛用于图象编码的视觉误差准则，由此导出了一种新的矢量量化编码方法，实验表明，采用这种方法得到的解码图象在视觉效果比传统方法有较大改善。     

随机离散图象的统计模型研究

本文根据高斯-马尔可夫过程的自相关特性和图象样本自相关序列的变化规律,提出了 一个二维相关函数模型.用此模型对一些实际图象的统计特性所作的研究,证实了本文研究 结果的正确性.文中还研究了图象相关长度的意义和确定方法.     

邻域匹配和分类匹配的分形块编码

值域块的分形编码，是值域块与定义域块池中的定义域块逐一匹配后产生的。这一匹配过程是影响分形块编码速度的深层原因，此文改全局匹配为邻域匹配和分类匹配，从二条途径探讨了缩短匹配时间的方法。实验结果表明，领域匹配及分类匹配的分形块编码的时间，但信噪比略有下降。     

基于方向梯度局部方差的分层遥感图像融合

为了充分利用各种遥感图像的信息．本文对以往图像融合技术进行了简要的概述，分析了各种方法的优缺点．给出了一种新的基于方向梯度局部方差的金字塔图像融合方法。将各源图像进行金字塔分解，得到多分辨率描述．建立方向梯度金字塔．采用局部方差准则融合源图像的各分解层．再进行金字塔分解的逆变换，得到融合图像。此外．利用信息熵等准则和其他融合方法进行比较．实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果。     

多源遥感图像融合效果评价方法研究

在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。该文系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行了总结和分析的同时,还提出了一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行了分类。最后通过实验进行了验证。     

采用动态HMM概率分布模型的人眼精确定位

从含有复杂背景的单幅灰度图像中精确定位人眼仍是一个尚未完全解决的复杂问题.为了对图像中的人眼进行精确定位,提出了一种基于动态HMM概率分布模型的人眼精确定位方法,该方法采用了含状态持续时间的动态观测符号概率分布HMM模型,首先用虹膜网格采样方式和特殊的特征提取办法来抽取观测序列;然后通过对观测序列进行评估来控制采样网格大小,并动态修正观测符号概率分布.这样无需对图像进行旋转、缩放和匹配运算,即可对图像中的人眼进行精确定位.实验结果表明,该方法检测效率较高、算法鲁棒,并具有较高的定位精度.     

基于能量累积与顺序形态滤波的经外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题，提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法，该方法通过设置一定大小的滑动窗口，对窗口内的图象序列进行能量累积，以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的，其目标检测采用由粗到精3个步骤，即首先利用顺序形态滤波抑制背景，并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位，然后对可能存在目标的区域进行分割，通过提取目标几何特征来完成精确定位；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，实验结果表明，该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘，并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测。     

一种新的二维图像几何矩计算方法

本文提出了一种新的计算二维图像几何矩的方法，通过分离二维矩计算为两步一维矩计算，并结合幂指数运算查表技术，更加有效地计算图像二维几何矩。文章从理论上推导出本方法的时间复杂度，并进行了实验分析，证明是一种行之有效的方法。