基于模糊理论的红外图像滤波

利用图像的空间相关性,提出了一种基于模糊理论的图像智能滤波方法,此方法具有运算量小和便于图像实时等特点,同时避免了常用滤波方法的缺陷,实验表明,基于模糊理论的图像智能滤波方法比常规滤波方法运算量小,它既能去除奇异点,又能保持图像中目标的边缘不变性,具有很好的滤波效果。     

用CMAC预测红外图像的目标轨迹

为了有效地提高目标的捕获概率,进行红外图像目标跟踪时,必须预测目标的质心和姿态.采用CMAC估计器可以有效地解决常用预测算法运算量与预测精度之间的矛盾.CMAC估计器先用线性模型进行训练,然后预测目标的质心和姿态.CMAC每帧用实际误差训练一次,以减少其预测误差.CMAC具有很高的预测精度,且运算量少,适应目标跟踪的实时处理.实验表明:CMAC能精确预测目标的质心和姿态,适应模型变化,具有鲁棒性.     

利用FPGA和DSP结合实现雷达多目标实时检测

在高速并行流水信号处理中,ASIC(FPGA)+DSP+RAM是目前国际流行的一种方式,尤其是FPGA+DSP+RAM更适合中国的国情.本文利用FPGA的算术逻辑单元与外部存储器相结合,解决了线路板面积有限与雷达数据处理需要大量存储空间的矛盾;利用FPGA的并行流水特点解决了雷达数据的实时处理与有限的DSP处理速度之间的矛盾; 而FPGA处理结果的航迹相关、FPGA运行模式的控制和与上位机之间的通信与数据交换等工作利用DSP完成,从而达到系统的最佳配置.目前系统已通过验收,各项指标达到了设计的要求.     

单机架可逆式冷轧机计算机控制系统

介绍工业控制PC机在单机架可逆式冷轧机计算机控制系统中的设计及应用，包括系统的组成、主要功能、基础自动化的控制特点、软硬件的结构以及轧制过程的辊缝设定及厚度控制方法。文中结合现场实际应用对电动压下的辊缝位置及厚度控制方法进行了分析。     

Windows 2000系统中DMA方式的驱动程序设计

从内存管理入手．讨论Windows 2000操作系统中的地址映射、DMA方式驱动程序的设计原理以及DDK中DMA编程的总体思路．重点介绍了Compuware公司的开发工具包Driver Studio和使用Driver Works开发DMA驱动程序的步骤。     

基于TMS320C6203B的实时图像编解码系统

针对目前实时图像传输领域难以解决实时性、低比特与重建图像质量相互制约的问题,采用TMS320C6203B数字信号处理器、CPLD、异步双口存储器以及ADC和DAC,设计出一套硬件功能强大、算法效率高的实时图像编解码系统.此系统具有高效性、灵活性和通用性.利用四级小波变换和嵌入式零树编码的快速算法,实现实时的图像传输,在低延时和低传送比特率(512Kb/s)的情况下得到比较满意的图像质量.结果显示较好解决了低比特率和高图像质量的一对矛盾.     

一种基于CMAC的图象恢复算法

由于影响成象和导致图象退化的因素具有模糊性和不确定性,很难准确地建立图象退化过程的数学模型,因而建立退化过程的逆过程图象恢复十分困难,为了解决这一问题,提出了一种基于CMC的图象恢复算法,该方法利用CMAC神经网络的非线性映射和综合能力,通过对影响成象和导致图象退化的过程进行反向学习来恢复图象。仿真结果表明,用CMAC神经网络能很好地恢复出已退化的图象,并且神经网络模型与学习方法十分简单,便于实时图象恢复。     

反舰导弹红外成像导引头跟踪器预处理算法研究

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术，低信噪比条件下对运动目标的检测性能在很大程度上依赖于红外图像预处理。本文根据反舰导弹红外成像导引头总体技术指标要求，结合现代红外图像处理技术的发展水平，提出适合对海面运动的中小型舰船目标边检测边跟踪（TBD）红外图像预处理算法，外场跟踪试验结果表明：对于处理信噪比较低的运动舰船目标，该算法简单有效，但工程上如何自动捕获并且稳定跟踪舰船目标，还有待于作进一步的研究。     

Novel Sequential Neural Network Learning Algorithm for Function Approximation

A novel sequential neural network learning algorithm for function approximation is presented. The multi-step-ahead output predictor of the stochastic time series is introduced to the growing and pruning network for constructing network structure. And the network parameters are adjusted by the proportional differential filter （PDF） rather than EKF when the network growing criteria are not met. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain a more compact network along with a smaller error in mean square sense than other typical sequential learning algorithms.     

采用shearlet变换的多聚焦图像融合

相对传统多尺度分析工具,shearlet变换更适于提取图像细节信息。采用shearlet变换进行图像融合,对源图像进行shearlet域分解,对低频子带采用SML算子作为融合依据,高频子带采取区域能量与单个像素相结合的方式选择系数,对融合后的系数进行逆shearlet变换得到融合图像。仿真实验表明,算法在视觉效果和量化结果上均有提高。