一种有效降低虚警率的变化检测算法

研究了图像变化检测算法,针对传统的直接比较算法对光照、噪声等变化因素敏感,虚警率较高的问题,提出一种新的变化检测算法加以解决.首先,采用提出的基于二维直方图的最大熵方法对参考图进行分类,然后利用非线性估计方法,对参考图进行估计,并利用分类结果对其进行标注,最后,通过计算测试图像像素点到估计图像对应像素点所在类的马氏距离,来度量测试图像的变化情况.通过实验比较,验证了算法的有效性.     

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.     

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.     

基于自然图像块相似性和稀疏先验性的图像复原

针对物体成像过程受光学系统散焦、运动、大气扰动及光电噪声等因素影响,导致光学系统获取的图像存在噪声、模糊、畸变等降质问题,对基于自然图像块相似性和自然图像稀疏先验信息的图像复原方法进行研究,提出一种泛化的基于图像块相似性和自然图像稀疏先验的图像复原框架。首先,在研究自然图像稀疏先验模型的基础上比较了几种图像块的相似性模型,比较结果表明在图像复原中利用图像块的高相似性先验条件模型能够提升图像复原的性能;接着,构建和优化了基于图像块的期望log相似性模型,减少了运行时间,简化了学习过程;最后,通过构建一种近似的最大后验估计（MAP）算法,最终实现了基于优化的期望块log相似性和混合高斯模型（GMM）的图像复原。仿真实验结果表明,所提方法能够很好地复原包含有各种模糊和加性噪声的退化图像,所得图像的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）都优于当前技术条件下的其他稀疏先验复原方法,并具有更好的视觉效果。     

基于生物视觉标准模型特征的无参考型图像质量评价方法

鉴于生物视觉特征对于图像的良好表征能力,提出了一种基于生物视觉特征的无参考型图像质量评价方法。对生物视觉ST模型进行了研究和分析,完成了对图像的稀疏化表示;利用最小二乘支持向量机回归方法训练生物视觉特征到图像质量的映射关系,获得能够预测图像质量的回归器;通过学习的回归器完成了对图像质量的评价。基于LIVE图像库的实验结果表明,该方法对于特定失真和交叉失真的预测误差分别为2%和5%左右,并且与目前技术条件下的质量评价方法相比具有很好的精确性和单调性。     

SPD的保护与安装模式

本文叙述了在建筑物电气装置的电源进线端或其附近处不同低压配电系统SPD的保护与安装模式;并结合我国实际情况,分析了与建筑物分开的独立变电所内低压端SPD的保护与安装模式。     

基于边缘分离的去振铃复原

针对模糊图像复原后常常存在的振铃现象,提出了一种基于边缘分离的去振铃复原方法。该方法首先使用基于图像质量评价的降晰函数辨识方法估计模糊图像的降晰函数尺寸,提取模糊图像中的强边缘并平滑边缘区域得到去边缘模糊图像。然后,利用估计降晰函数对去边缘模糊图像进行迭代盲复原。最后,提取边缘增强后加入到复原的去边缘图像中得到完整的复原图像,并对复原图像进行增强。复原过程中为了抑制噪声放大使用了Wiener和离散小波变换(DWT)联合去噪算法对图像的低频区域进行去噪。实验结果表明:与传统的迭代复原算法相比,本算法复原图像的振铃测度降低了34%以上,比基于Fuzzy滤波器的去振铃算法低12.5%以上;同时,本算法复原的图像质量也得到了明显提升。     

巡航导弹景象匹配算法适应性研究

文章针对景象匹配制导的需求,研究了去均值归一化、基于直方图拉伸和基于局部平滑相关匹配算法,分析了算法的适应性、计算量和实时性等,比较了每种算法的优缺点.结合巡航导弹的使用,讨论了影响匹配结果的一些基本的、可能的因素,主要是环境因素.用三种分辨率的图像作了大量的实验,针对这些算法的匹配概率及地物适应性等方面进行了编程验证和综合分析,给出了有关结论.     

基于进化策略的BP神经网络匹配算法研究

研究了利用BP神经网络理论进行景象匹配的方法,将灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于BP神经网络景象匹配中,并对经典的进化策略进行改进,提出并实现了一种高效的基于进化策略的BP神经网络景象匹配算法.实验结果证明了算法寻优的全局性和精确性.