一种改进的LiDAR点云滤波方法

针对移动机器人激光雷达点云数据滤波过程中存在对噪声敏感和准确性差等问题,提出一种加权的高斯滤波方法.该方法使用高斯滤波与角度余弦作为加权值对雷达点云数据进行滤波处理,减小了激光雷达扫描到的物体轮廓波动.最后将该方法应用到实际的机器人操作系统的移动机器人底盘中,实验结果表明,相比传统的高斯滤波方法,该方法能更好地解决雷达...     

一种基于减影技术的纸靶重孔识别方法

为了提高纸靶重孔的测量准确性,提出一种基于图像减影技术的重孔识别方法.采用后一靶面图像减去前一靶面图像,得到带有当前部分弹孔信息图像.采用区域重心法求出目标区域重心位置,由此重心位置求出遮挡弹孔中心位置,从而识别出重孔位置.实验结果表明,该方法能够识别出重合面积在5%～95%之间的重孔位置.     

一种改进的轮廓提取评估算法

针对带有Ground Truth图的自然图像轮廓评估算法的轮廓提取准确率低并且不精确的问题,本文提出了一种邻域匹配算法,并且与原算法相结合,再将评估的准确率公式进行修改,得到了本文的轮廓提取评估算法。通过对Canny算子处理的轮廓提取图进行评估,并与原算法相比可知,本文算法提高了评估的轮廓提取准确率。     

一种提高射击运动自动判靶系统精度的方法

判靶精度是衡量“射击运动自动判靶系统”性能的重要参数之一，文中分析了影响判靶精度的各种因素，提出了一种具有较高判靶精度的新方法，即根据靶纸图像的特征，设计了一种合适的方向图滤波算法，对原始靶纸图像中的靶环线进行滤波增强，进而识别出各个靶环线，再根据弹孔与环线的相对位置计算环值（射击成绩），得到了比较好的效果。     

一种改进的摄像机标定中的角点提取方法

提出了一种基于Harris算子和SUSAN算子原理的角点提取方法．该方法利用Harris算子提取二值化的标定模板中的标定角点,再利用SUSAN算子原理,去除边界上因为倾斜产生的标定时不需要的角点．实验证明,该方法能准确地提取模板中标定时所需的角点．     

图像小波边缘提取中阈值选取的一种自适应方法

文中对Ｍａｌｌａｔ的多尺度小波变换级提取算法中阈值的取了作了改进,提出了对整幅图像设置链平均幅度阈值的下限和锭长度阈值后,再采用矩形自适应法选取链平均幅度阈值来对局部有大值进行删取,在不同尺度上提取图像边缘,而后综合形成图像真正的边缘,实验表明,这种对链平均幅度阈值设定下限再采用矩阵选取阈值的方法,是一种更加有效的边缘提取方法。     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法，该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测，处理的过程中考虑到了边缘的方向信息，从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘，最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息，在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子，减小了计算的冗余度，实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取，精度较高。     

一种自动报靶系统的设计

传统的报靶主要依靠人工实现,存在精度不高、安全隐患较大及人力资源浪费的不足。设计了自动报靶系统,并介绍了自动报靶系统的组成、工作原理、算法、相关数据及可能存在的问题。     

芳纶层压复合材料靶板的点冲击破坏模式

利用Hopkinson压杆技术研究了层压复合材料靶板的动态点冲击响应行为，完整地检测了整个冲击过程，考察了冲击力和冲击点速度随时间变化的规律，研究了靶板变形与破坏模式。     

飞机图像的轮廓提取与多边形拟合研究

本文讨论在简单背景下,对飞机图像进行轮廓提取,以及在此基础上的多边形拟合技术.首先根据掏空内部点的准则和"探测准则",经过边界跟踪,得到只有一个像素宽度的飞机图像边界曲线.然后采用一种基于弦高度的多边形拟合算法,对得到的边界曲线进行拟合,从而得到了轮廓多边形.实验证明,该拟合算法去除了大量的冗余像素点,保留了重要的特征点,拟合效果令人满意,为进一步几何特征向量的提取奠定了基础.     

基于角点特征的立体图像匹配方法

对积木类物体或近似为积木的物体,提出一种立体图像匹配方法。利用 Ｆｒｅｅｍａｎ码进行轮廓跟踪、多边形逼近、通过简单地查表检测图像角点。用构造相似度函数的办法进行立体图像的匹配。     

一种序列CCD星图中运动目标别的稳健算法

运动星图背景下运动目标识别方法研究在天基光学空间目标探测方面具有重要意义.针对CCD(charge coupled device)星图的特点,采用阈值分割算法对原始星图进行预处理,利用基于连通域的算法完成对星点位置提取;提出了利用星点间角度信息确定目标位置的算法;对分辨率为768×576的序列CCD实拍星图的实验研究表明了该算法的有效性和稳定性.     

硬度图像角点检测算法

硬度检测图像中存在大量杂质与噪声,目标区域的边缘模糊且形状复杂,传统角点检测算法无法检测出目标区域的角点,也很难应用直线拟合或直线检测算法实现角点的精确定位。针对硬度检测中面临的复杂环境下角点检测任务,提出一种新的基于旋转灰度变化的角点检测算法。与传统的角点检测算法相比,该方法对噪声和杂质具有更好的鲁棒性,能够在背景复杂、边缘模糊的情况下准确检测出目标区域的角点位置,具有更好的适用性。在硬度图像上与传角点检测算法及直线求交确定角点方法的对比实验表明了算法的有效性。     

一种从航空图片中自动检测桥梁的方法

如何自动、正确且快速地从遥感或航拍图片中检测战略目标，是导弹能否准确击中目标的关键，在军事领域具有重要意义。提出了一种从航片中对桥梁自动检测的算法。该方法从河流的识别入手，利用小波变换的闲值分割法和高斯一拉普拉斯变换的分割法，将河流部分提取出来并二值化。然后对其进行多步噪声滤除从而使河流的提取更加完整。最后沿着河流搜索有无桥梁存在。实验结果表明，对于航空图片中存在的桥梁，该算法均能正确地加以检测。     

基于DSP与FPGA的靶标动态检测跟踪技术

针对靶场目标测试面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低等实际问题,提出了基于DSP（Digital Signal Processing）与FPGA（Field Programmable Gate Array）的数字视频图像信息进行目标动态检测跟踪的方法。该方法采用了图像分割检测方法与目标跟踪算法,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现复杂环境下运动靶标检测跟踪,提高了检测效率和精度。     

一种水下目标分类的新方法

水下目标信号的特征提取和分类是当今水声信号处理领域中存在的难题。随着人工神经网络技术的发展,众多的研究人员已致力于将人工神经网络应用于水下目标分类的研究中。本给出了ＦＫＣＮ（ｆｕｚｚｙ Ｋｏｈｏｎｅｎ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋ）算法,并将ＦＫＣＮ应用于水下目标的分类问题中。实录海上无源声纳目标信号的分类实验验证了该算法的可行性。实验结果表明：在大量的训练样本和测试样本下,ＦＫＣＮ提高     

一种提高目标检测概率的有效方法

检测概率是雷达效能评估的重要指标之一. 通过对单滤波器组间的跨越损失分析,可知当目标落在滤波器组交叠处会明显降低检测概率. 本文设计增加一组滤波器,覆盖单组滤波器交叠区域,降低单滤波器组间的跨越损失,从而在整个频率范围内都具有较好的检测性能,并给出仿真过程和工程试验数据,具有良好的工程实现效果.     

基于SURF目标跟踪算法研究

SIFT算法是特征图像特征提取中一种最具鲁棒性的算法,但是其在特征提取匹配上速度较慢,很难满足实时目标跟踪的要求。使用SURF特征提取方法既保持了SIFT算法的高精度的优点,又克服了速度慢的缺陷。提出使用SURF提取并且匹配目标的特征点,用重心算法计算目标的脱靶量,通过小区域跟踪方法和高速硬件平台实现目标的实时跟踪。实验证明,算法对目标的轻微旋转、部分遮挡、亮度变化具有很强的鲁棒性,跟踪速度比SIFT算法也极大提高。     

基于用户交互的光栅图像局部矢量化方法

该文提出一种基于用户交互的光栅图像局部矢量化的方法.该方法首先将彩色图像处理得到无噪声的二值图像;其次通过用户交互,用边界跟踪方法得到封闭的有序的局部图像轮廓;然后通过基于阈值迭代增加的多边形拟合轮廓方法进行多边形拟合轮廓.通过对新疆维吾尔族服饰花纹的实验,结果表明该方法能有效的减少了轮廓结点个数.最后,将其应用在印花...