基于知识的飞机目标灰度图象部位识别方法研究

在分析大量成像引信目标图象的基础上，建立了飞机图象知识库，提出一种由上而下的知识驱动型图象识别算法；建立由粗到细分层推进的识别原则，利用图象关键点和灰度分布特征设立各部位的识别规则。实验证明，算法便捷有效。     

基于数学形态学的红外图象分割方法

阐述了数学形态学的基本思想和基本运算,研究了将形态学方法应用于图象分割的方法,利用形态学梯度对红外直升机图象进行边缘检测,并与其它几种分割方法进行比较。结果表明,数学形态学是一种有效的图象处理工具,具有良好的准确性和稳定性,有很强的实用价值。     

红外图象的频域复原

二维付立叶变换是红外系统分析的理论基础，它把红外系统的分析提高到信息论的水平。红外图象的频域复原，只是其应用之一，在所测频谱中扣除探测器的象或光学系统弥散斑的影响，即能复原图象。     

基于图像灰度等高线及灰度变化加速度的菌落图像分割

一种基于图像灰度等高线及灰度变化加速度进行图像分割的方法,在二维图像中提取出灰度等高线,综合考虑菌落图像的三维信息,最后利用边界变化加速度信息进行分割.该方法不同于直接利用相邻像素间灰度值的相似性进行图像分割,而是利用灰度直方图进行等高线化分,并利用曲线附近灰度变化特性确定图像分割.     

基于灰度共生矩阵的阈值分割算法

针对目前比较成熟的分割方法存在的局限性,提出一种基于灰度共生矩阵的阈值分割方法。该方法利用灰度共生矩阵中包含的图像灰度值的分布和边缘信息,定义一个新的统计量——边缘强度,将其作为确定分割阈值时的一个重要参数,并与传统分割方法进行实验比较。实验结果表明:该方法在处理模糊边界时能取得比传统分割方法更好的分割效果,很好地保留需要的目标边缘。     

飞机目标红外图像序列双阈值分割方法

针对飞机目标红外图像序列,提出了一种新型双阈值分割方法.它依据实测飞机目标红外图像序列的统计特性,以及目标在上一帧图像中所占比例,确定当前帧图像中两个阈值的取值范围;再利用最大熵准则和遗传算法搜索最佳双阈值.仿真结果表明,这种方法能够实时地分割出飞机目标和作为目标特征点的尾喷管,可用于工作在成像目标跟踪阶段的红外成像制导、红外型自动目标识别(ATR)系统.     

下一代反飞机导弹的红外成像导引头

评述２０１０年到２０２０年计划实现的战术导弹所用的红外成像导引头先进设计技术。概述了战术导弹系统关键技术所获得的进展。这些信息提供导弹子系统（轮段）技术改进的预测,为在给定的时间框架内提供一个合理的导弹配置。虽然本文概述导弹子系统包括引信,战斗部、飞控和发动机的技术发展水平,但重点放在导引头及截获和跟踪算法上。所述的志引头子系统包括头罩、光学系统、探测器、稳定系统、读出线路、模／数转换以及信号处理     

基于CHMT/NN的小波域纹理图象分割新算法

文中提出了一种基于隐Markov模型和多层感知器的小波域图象纹理分割新算法.首先该算法通过图形组合方法有效地提取了图像在小波变换域各子带之间的相关性,然后应用多层感知器进行分类,将HMM的规范性和MLP神经网络的分类能力有效地结合起来.最后给出了文中算法对Brodatz纹理的分类结果.实验证明了文中算法的有效性.     

飞机隐身技术与未来空空导弹的发展

综述了飞机隐身技术目前达到的技术水平、未来的发展方向，以及空空导弹在红外成像和主动雷达探测技术方面的不断发展，提出了空空导弹未来的发展方向和关键技术。     

飞机隐身技术与未来空空导弹的发展

综述了飞机隐身技术目前达到的技术水平、未来的发展方向,以及空空导弹在红外成像和主动雷达探测技术方面的不断发展,提出了空空导弹未来的发展方向和关键技术.     

一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法

目标检测与识别中常遇到目标与背景大小之比很小的小目标图像分割问题,此时现有的阈值分割方法几乎都失效.为此,提出了一种基于背景与目标的面积差和类内方差的小目标图像分割阈值选取方法.指出了目前图像阈值分割方法不能有效分割小目标图像这一缺陷,给出了基于背景与目标面积差和类内方差的一维直方图、二维直方图区域直分及更为有效的二维...     

基于灰色系统理论的经纬仪噪声图像处理方法

针对经纬仪拍摄图像中含有的大量复杂噪声严重影响目标图像的自动判读的问题,提出了一种基于灰色系统理论的噪声图像处理方法。该方法通过引入灰色关联度分析,可以更好地滤除噪声、检测图像像素的边缘特性,准确识别目标图像。噪声得到有效地抑制,既没有丢失目标边界信息,也没有多余的虚假边缘信息,工程实用性好。     

一种自适应阈值选取的改进SIFT算法

在SIFT算法中,阈值用于判断关键点的稳定性,决定关键点的选取质量;提出了一种自适应阈值选取方法,利用明亮和黑暗两个区域的高斯均值分别确定明亮和黑暗两个阈值,通过将关键点与所属区域的阈值进行比较,决定关键点的取舍;利用车载红外热像仪拍摄的视频图像进行了图像匹配实验;实验结果表明:该方法有效克服了阈值选择不当对图像匹配的影响,对于光照变化下图像匹配具有一定的鲁棒性。     

基于最大模糊熵和灰度变换的靶场测量图像增强技术

针对由于外场成像环境、成像设备的因素,造成靶场测量图像对比度低且影响数据处理结果精度问题,提出了一种基于最大模糊熵和灰度变换的图像分级增强方法.经实验验证,该方法科学合理,增强了图像清晰度,符合靶场测量图像的判读要求,提高了数据处理精度.     

基于灰度图像的阴影检测算法

基于灰度图像的阴影检测算法,通过快速归一化互相关函数计算方法其复杂度,并采用背景减法与帧差法相结合方法提取运动前景.其步骤包括提取运动前景及检测运动目标的阴影.该方法与基于HSV模型的阴影检测算法相比,实验表明:在不需要任何的颜色信息的情况下,基于灰度图像的阴影检测算法能较好检测出阴影.     

基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法

脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）具有良好的脉冲传播特性，在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数，实时性差等问题，改进了标准的PCNN模型，提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法。仿真结果表明，该方法实时性好、自适应性强，分割出的目标轮廓清楚．细节更多。     

基于偏斜度的图像局部熵算法

针对红外弱小目标难以检测的问题,提出一种基于偏斜度的局部熵算法的新方法。通过对原始图像进行分块处理,利用局部熵值判断图像块找出感兴趣区域,再利用偏斜度进行判断,通过自适应阈值分割方法对弱小目标进行检测。经过实验证明：该方法能够有效地检测出弱小目标,具有算法简单,运算量小,便于硬件实现等特点。     

基于ICT 的引信图像分割算法

针对传统图像分割方法在引信图像分割上的不足,提出一种能够兼顾类内方差和类间方差的改进二维Otsu算法。介绍二维Otsu算法,分析比较原系统分割算法与自适应二维Otsu图像分割算法的优劣。实验结果表明:改进二维Otsu算法既能保证目标和背景的最大离散度,又能使目标和背景的内聚性最好,分割效果明显优于传统方法。