一种快速有效的红外图像中海天线提取算法

针对海天红外图像的特点,提出一种快速有效的海天线提取方法.首先通过模板运算在大尺度上对图像进行预处理来增强海天线区域的图像梯度值,然后为了减小水面波纹和噪声的干扰,设计了一种非线性分割方法对图像进行处理,最后对图像进行行扫描找出海天线的位置.实验结果验证了该方法的简单有效性,抗干扰能力强,易于工程上应用.     

低SNR海天线提取算法

针对海天线SNR低且有一定倾角难于提取的问题,提出一种新的海天线提取算法。在预处理阶段,利用Laplacian模板对海面的波纹进行增强,然后使用顺序滤波与数学形态学相结合的方法增加海面波纹的面积与灰度,预处理后增大了海面与天空的灰度差,海天线的SNR提升70%以上;最后,设计了一种斜线查找矩阵,通过对图像行扫描生成该矩阵,矩阵最大值的横纵坐标即为海天线的位置和角度。实测数据的试验结果验证了该方法的有效性且算法运算简单,易于工程应用。创新点在于使用模板运算与形态学相结合的方法提高了海天线SNR并设计了斜线查找矩阵可以简单地定位海天线的位置和角度,减少了计算复杂度。     

基于元学习的少样本红外空中目标分类方法

针对空中红外目标样本数目不足、细粒度分类精度低等问题,提出一种基于元学习的少样本红外空中目标分类的方法。该方法以元学习为基础,结合多尺度特征融合,在减少计算量的同时有效提取不同分类任务之间的共性,再利用微调策略实现对不同任务的分类。实验证明,此方法在提升mini-ImageNet数据集分类精度的同时可减少约70%的计算量,对仅有少量样本的红外空中目标细粒度分类准确率可达到92.74%。     

基于稀疏表示的红外空中目标分类算法

针对红外空中目标,提出了一种基于稀疏表示的快速分类算法.该工作的技术难点表现在训练样本较少,算法需要具有旋转不变性、较高的抗噪性和实时性.针对这些难点,首先根据红外空中面目标的梯度信息和统计特性,计算出图像主方向,然后将主方向旋转至同一参考方向.接着基于稀疏表示原理,把分类问题转化为1范数最小化问题,最后用快速收敛方法得到分类结果.实验结果表明该方法能够达到98.3%的正确率,给测试图像50%的像素叠加噪声后,分类正确率仍大于80%.     

矿井救援用水力切割工艺参数优化试验

针对煤矿危险环境以及矿井事故救援中切割作业难度大、操作繁琐以及效率低等问题,设计了一款井下切割装置,并对井下设备的钢板、锚杆、密闭墙进行了切割试验,得到了不同的切割工艺参数,并对切割工艺参数的结果进行了优化。结果如下:切割钢板的压力为40 MPa,喷嘴的移动速度为80 mm/min,靶距为10 mm,磨料流量为3.2 kg/min;切割锚杆的压力为35 MPa,移动速度为90 mm/min,靶距为8 mm;切割密闭墙的压力为44 MPa,移动速度为105 mm/min。     

基于TMS320C6748和SYS/BOIS的红外实时信号处理系统

针对红外实时信号处理系统的高性能、小型化、低功耗的工程需求,设计了一种基于DSP+FPGA红外实时信号处理系统。介绍了TI公司的TMS320C6748DSP和SYS/BOIS操作系统内核。给出了系统的详细硬件设计,简单介绍了系统的软件设计,实现了两点校正红外图像非均匀性校正算法和SB/MHT多目标跟踪算法。实验证明,该设计可满足红外信号处理系统的实时性要求。     

DSP EMIF与FPGA双口RAM高速通信实现

现代电子技术的快速发展使得大量的数据需要处理与传输,为解决该问题,通过TMS320C6455的EMIF接口实现了DSP与FPGA之间的数据双向快速通信。FPGA通过EMIF接口将内部RAM中的数据传输给DSP进行处理,DSP将处理后的数据结果再通过EMIF接口传送到FPGA的片内接收模块双口RAM并进行存储。EMIF通道实现了对数据的传输,双口RAM完成了对数据的接收。实验结果表明,该设计方案能够实现数据的双向快速正确传输。     

基于异构多核的LLC缓冲管理策略

针对异构多核架构下,大量共享末级缓存(last level cache,LLC)空间被GPU应用程序占据,导致系统性能降低的问题,提出了一种基于异构多核的LLC缓冲管理策略buffer-for-GPU(BFG).该策略在共享末级缓存旁侧建立一个与其结构相同的缓冲buffer,缓存不敏感GPU消息直接访问buffer而不访问LLC.针对CPU应用程序和GPU应用程序不同的特性,采用合理的替换策略,增加cache命中率.结果表明:BFG使CPU和GPU每一时钟周期内所执行的指令数(instruction per cycle,IPC)分别平均提升2. 48%和9. 30%,CPU应用程序命中率平均提升70. 45%. BFG可以有效地过滤GPU请求,为CPU应用程序腾出LLC空间,从而提高系统性能.     

基于聚类思想的红外弱小目标检测

针对复杂背景下尺寸未知的红外弱小目标检测难题,一种基于聚类思想的红外弱小目标检测方法被提出。首先,利用小目标形态学特征对原始红外图像进行预处理,生成新的密度特征图。其次,使用改进的密度峰聚类算法对潜在候选目标进行粗定位。然后,针对潜在目标的局部候选集,采用加权模糊集聚类算法对局部候选集进行目标与背景区域的精细分割,利用目标与背景之间的差异性在增强目标的同时抑制虚警。最后,对处理后的局部候选集进行自适应阈值提取真实目标。实验结果表明,与7种对比算法相比,该算法对尺寸未知的小目标具有良好的鲁棒性和检测性能。     

面阵焦平面探测器扫描图像模糊的退化模型及复原

提出并验证面临探测器扫描图像退化模型的点扩展函数,并运用该点扩展函数对扫描模糊图像进行复原。