一种新的红外目标跟踪方法

提出了一种基于灰度加权和Kalman滤波预测的红外目标跟踪方法。利用带有空间位置信息的目标区域直方图描述红外目标,克服了灰度直方图对图像描述缺少空间位置信息的缺陷,增加了描述的鲁棒性。同时,对跟踪目标的实时位置数据利用卡尔曼滤波校正和预测,增强了跟踪的实时性。实验结果表明,该方法是有效和稳健的。     

一种新的红外图像自适应增强算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种新的红外图像自适应增强算法.通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,有效抑制了背景的过度增强,避免目标灰度级的过多合并,提升了目标的灰度空间,获得了很好的增强效果.实验结果表明,本算法优于直方图均衡化算法,可有效地突出红外目标.     

基于全局运动补偿的红外目标变换相关跟踪算法

提出了一种新的前视红外序列图像目标跟踪方法.利用基于区域分割和模板匹配的全局补偿算法进行运动估计,有效消除了运动平台中摄像机运动对跟踪性能带来的不利影响.同时,采用二元联合变换相关器进行红外目标的检测与跟踪.通过将振幅调制的功率谱转化为脉冲调制的功率谱,可以获得更清晰尖锐的相关峰,提高了算法的鲁棒性.实验结果表明,该方法是有效的和稳健的.     

时空联合的红外运动目标提取算法

针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法.算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息.时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域.然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割.最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取.实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标.     

一种新的红外目标提取算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种结合图像统计特征和模糊聚类的红外图像目标提取方法对红外图像进行迭代分块,通过计算统计特征度量函数的极值来确定种子区域,进而获得红外目标约束区域。利用模糊聚类对该约束区域进行有效的聚类划分,最终实现红外图像目标提取。实验结果表明,该方法能够准确的对红外目标进行提取,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

面向云存储的安全存储策略研究

云存储是未来信息存储的一种理想方式,它提供方便易用的外包存储空间,以缓解爆炸增长的信息对存储空间的海量需求.但是,由于云存储用户担心自己的数据丢失,缺乏对云存储的信任,导致云存储推广普及变得困难.提出一种面向云存储的安全存储模型及存取策略,旨在解决私密信息在云中存储的数据安全性和用户匿名性的问题,并对其安全性进行了分析...     

基于神经网络的头骨模型三维测量方法

研究了用普通数码相机多视角拍摄头骨模型,获取头骨三维数据并进行三维重构的方法.该方法采用人工神经网络技术实现图象坐标系到世界坐标系的映射,采用基于区域相关性的点匹配方法获得一系列的匹配点对后,即可获得较多的头骨模型表面三维数据,从而完成对头骨模型的三维测量.最后,利用仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.     

集体备课在提高青年教师教学能力中的作用探讨

备课是教学工作的重要组成部分,是教学质量和学习效果好坏的重要反映,在教学中发挥着重要作用。集体备课具有不同于个人备课的特点,可以充分发挥教学组的团队精神,集思广益,取长补短,增强青年教师的职业认同感和自信心,提高青年教师的教学技能,培养青年教师的科研和创新能力,从而更好地服务于教学,提高教学效果。文章对集体备课在提高青年教师教学能力中的作用进行了探讨。     

光源噪声对光纤光栅解调精度的影响

采用耦合模型理论对光纤光栅的传输特性进行了分析,运用矩阵法对均匀光纤光栅反射谱进行了数值模拟。分析了光学检测中的噪声来源,并对实验室条件下使用激光器时噪声的大小进行了估算和验证。通过对光源施加不同功率大小的噪声,并根据光纤光栅的反射谱来研究光源噪声对峰值检测的影响。实验表明,激光器的功率噪声对光纤光栅解调精度有很大影响,波长检测精度越高,噪声影响越大,在解调精度达到皮米级时,激光器的噪声应接近量子噪声的极限水平。为光纤光栅技术在高精度装备检测中的应用和研究提供理论基础。     

多层次的红外图像模糊增强算法

在分析现有模糊增强算法的基础上,提出了一种基于图像灰度特性的隶属度函数,该隶属度函数减少了人为设定的参数,并利用最大熵原理实现了参数的优化设置.然后将提出的隶属度函数应用到多层次的模糊增强算法中.通过对红外图像的仿真实验表明, 该算法能够提高图像的对比度,突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,取得了较好的增强效果.