一种快速的亚像素图像配准算法

图像超分辨率重建是在现有红外探测器基础上提升空间分辨率的一种有效方法。超分辨率图像重建是利用一组相互之间存在亚像素位移的低分辨率图像构造出一幅高分辨率的图像,快速、高精度估计图像间的位移是其关键技术之一。提出了一种用于超分辨率重建的亚像素配准算法,算法由特征检测、像素级配准和亚像素级配准三个处理过程组成。在特征检测过程,首先采用梯度算子对图像进行边缘检测,然后对边缘点进行角点预检测,排除非角点像素点,之后再进行Harris角点检测,大大减少了计算量;在像素级配准过程,用NCC算法进行像素级配准,用统计方法去除误匹配点对;在亚像素级配准过程,先对像素级匹配点的邻域进行插值放大,再进行亚像素匹配,误匹配点剔除,相对偏移量计算。对提出的算法进行了仿真实验,结果显示本算法的速度较类似算法速度有较大的提高。     

一种识别淹没在噪声中信号的新方法

本文探索用分形理论研究信号加噪声系统的可能性。采用子波变换方法计算分维。分析结果表明，分形分析是强有力的信号处理工具，在信号识别中，分维是重要的参数。     

一种识别淹没在噪声中信号的新方法

本文探索用分形理论研究信号加噪声系统的可能性。采用于波变换方法讨算分维．分析结果表明，分形分析是强有力的信号处理工具，在信号识别中，分维是重要的参数．     

噪声中弱信号的检测与估计

综述了从噪声干扰中提取信号的方法及其适用条件。     

激光主动侦察技术

本文叙述了激光主动侦察原理及其在现代军事装备上的应用     

一种互信息与梯度信息结合的多模图像配准方法

数字化X射线图像(digital radiography,DR)与数字重建放射图像(digitally reconstructed radiography,DR)属于不同模态图像,实现二者的高精度快速配准是一个技术难题。在实际应用中,往往会同时获取物体的正侧面DR和DRR图像。提出一种基于互信息与梯度信息相结合的配准算法。首先,对正侧面图像进行小波分解,获得低分辨率子图像并配准,使用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行全局寻优;然后,根据配准结果,判断互信息与梯度信息配准结果是否正确,如果配准错误,则在下一阶段中不使用该结果作为配准依据;最后,以PSO算法寻优结果作为Powell算法的寻优初始点,对原始正侧图像进行精确配准。实验结果显示,本算法快速完成配准,配准精度达到2 mm,满足实际应用要求。     

激光对抗技术与装备概述

本文介绍了各种激光对抗技术及其在军事装备中的应用并从激光侦察反激光侦察,激光干扰,激光干扰等几个技术领域,介绍了激光对抗技术的现状与发展。     

基于K均值聚类分割彩色图像算法的改进

基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础.应用K均值聚类算法对图像进行分析,分析了图像的空间、色彩以及纹理特征对聚类效果的影响,针对K均值算法的存在的过分割问题提出了一种修正方法,先基于空间、颜色和纹理特征分割图像,再基于色彩及纹理特征进行合并,解决了K均值聚类产生的过分割问题,并在区域合并时引入修正函数,抑制了图像中因场景明暗变化而产生的斑点.实验结果表明提出的聚类算法对图像分割效果有明显提高.     

基于改进的FCM算法提取彩色图像有意义区域

针对传统的FCM算法随机获取初始聚类中心与分类类别数的缺陷问题,提出了一种获取初始聚类中心与分类类别数的方法,并采用交叉熵测度准则进行FCM聚类,对彩色图像进行分割,提取有意义区域.实验结果表明,该方法不仅能够提高算法的聚类速度与算法的普适度,而且可以改善图像的聚类效果.与传统的FCM算法相比,该算法更易于实现彩色图像有意义区与背景的分离,分割效果令人满意.     

改进的基于高斯混合模型的运动目标检测算法

针对固定场景视频监控中,由于运动物体在运动目标检测算法初始化时的存在而导致传统的基于高斯混合模型的运动目标检测算法收敛速度慢的问题,提出了改进算法。该改进算法通过采用在线K-均值聚类方法对混合高斯模型进行初始化,提高了算法的收敛速度。同时在模型更新时,通过对匹配准则和新高斯分布生成准则的改进,节约了存储空间。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法能够快速、有效地检测运动目标,具有更好的鲁棒性。