顾及面积和位置差异的高分遥感影像分割质量评价方法

高分遥感影像分割质量对面向对象分类精度有着重要的影响,良好的影像分割质量有利于得到较高的分类精度。对高分遥感影像分割质量进行评价,从而找到最优的分割结果就显得十分重要。通过对比参考对象和分割对象之间的面积和位置差异,提出了一种新的高分遥感影像分割质量评价方法。将该评价方法应用于GeoEye-1高分遥感影像分割质量评价,试验结果表明:该评价方法能客观地评价影像分割质量,所得到的最优分割结果与参考对象边界匹配程度高,有利于影像后续的分类。     

一种分区域多方向数据融合图像插值方法

为满足高端工业检测中对检测精度和检测时间的严格要求,针对现有图像插值方法在插值速度与精度方面的矛盾,本文提出了一种分区域多方向数据融合图像插值方法。在灰度平坦区域,采用双线性插值算法进行插值。在边缘纹理区域,则选取待插值点在源图像中对应点的4×4邻域内4个插值方向上距离最近的12个像素点,基于距离平方反比计算估计值;然后结合方向灰度梯度和插值距离两个权 重因子,进行数据融合,获得最终插值。实验表明,新提出的插值方法运行速度快,并且在图像任意级别变换时都具有较高的插值精度,能够很好地保持图像的边缘纹理细节。     

基于矢量水听器的非均匀阵列APES波束形成算法

针对传统幅度与相位估计（Amplitude and phase estimation,APES）算法难以应用于非均匀阵列的问题,研究了基于矢量水听器的APES算法。利用矢量水听器能够同时共点测量声压和质点振速的特点,将矢量水听器的声压和解析振速通道作为两个子阵,两路子阵之间只存在一个相位差,且与阵元位置无关,使得APES算法能够应用于任意形状的阵列。推导和分析了矢量APES算法的阵增益及其稳健性。分析和 仿真表明：该方法相比于传统APES算法,具有更高的阵增益,且能适用于非均匀阵列;相比 于最小方差无失真响应（Minimum variance distortionless response,MVDR）算法,具有更好的稳健性,能解决相干问题及能够获得更准确的信号功率,并用实测数据验证了算法的 有效性。     

MotionView及HyperStudy在全地形车前悬架设计中的应用

为解决全地形车大行程前悬架的悬架跳动与前束角变化的协调问题,研究一款全地形车前悬架的运动学模型.在MotionView中建立该全地形车前悬架的运动学模型,借助HyperStudy对悬架跳动与前束角变化关系曲线进行优化,获得与理想曲线较接近的结果.     

基于改进快速鲁棒性特征的导弹视频特征匹配

利用电视制导导弹视频图像确定导弹落点,从而开展精确目标毁伤评估研究,是目前全新的一种评估手段。图像特征匹配是利用视频图像确定导弹落点的关键步骤。针对导弹视频图像的特点及其作战应用,在特征匹配阶段,依据准确性和实时性两个原则,对快速鲁棒性特征算法做了两方面的改进:一是限制特征点提取区域,定义了图像区域限制算子;二是限制特征点数量,利用算法阈值和随机抽样一致性算法对特征点进行限制。实验结果表明,提出的算法对典型视频片段进行处理,较原算法在匹配时间上平均减少12.6%,匹配准确率平均提升13.4%,较尺度不变特征变换算法匹配时间平均提升了74.9%,同时,有效消除伪匹配点。通过对三段视频进行测试仿真,改进算法在整体上较原算法的匹配时间加快14.9%,且通用性较强,适用于视频图像的特征点匹配。     

联合模板先验概率和稀疏表示的目标跟踪

目的 虽然基于稀疏表示的目标跟踪方法表现出了良好的跟踪效果,但仍然无法彻底解决噪声、旋转、遮挡、运动模糊、光照和姿态变化等复杂背景下的目标跟踪问题。针对遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊问题,提出一种在粒子滤波框架内,基于稀疏表示和先验概率相结合的目标跟踪方法。方法 通过先验概率衡量目标模板的重要性,并将其引入到正则化模型中,作为模板更新的主要依据,从而获得一种新的候选目标稀疏表示模型。结果 在多个测试视频序列上,与多种流行算法相比,该算法可以达到更好的跟踪性能。在5个经典测试视频下的平均中心误差为6.77像素,平均跟踪成功率为97%,均优于其他算法。结论 实验结果表明,在各种含有遮挡、旋转、姿态变化和运动模糊的视频中,该算法可以稳定可靠地跟踪目标,适用于视频监控复杂场景下的目标跟踪。     

栅元有效共振积分的CUDA算法设计与实现

核反应堆中需要实时精确地计算堆芯和增殖材料的有效共振积分或群截面来实现反应堆的安全控制。整个计算过程因为涉及大量的积分运算和庞大的核素截面数据,采用常规的计算方法,计算时耗相当大。基于统一计算设备架构(CUDA)平台,利用图形处理器(GPU)的计算能力,对整个计算过程进行并行化分解,多线程同时运算,大幅度提升计算速度,降低时耗。实验结果表明,在GPU上并行计算所得结果与原始数据没有明显差异,且加速效果显著。     

一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过在彩色图像中引入权重的思想,构建具有4-邻域形式的深度图像模型,利用彩色图像引导的深度图像进行各向异性扩散,填补孔洞;最后,使用改进的自适应中值滤波平滑图像噪声。实验结果表明,该方法能够有效修复原始深度图像中存在的由无效像素组成的黑色孔洞,在抑制噪声的同时,仍能保持深度图像中物体边缘的细节信息。     

A setup for panoramic stereo imaging

In this paper, based on the proposed basic implementation of circular projection, a multi-camera setup which can be used for panoramic stereo imaging is presented. Firstly, we get multiple stereo pairs instantly by fixing multiple cameras on the proposed setup, which is an approximate implementation of circular projection. We then prove that the influence on the resultant stereo pairs generated by this approximate setup is slight based on similar triangles and structural similarity (SSIM). With these stereo pairs, the automatic panoramic image stitching algorithm is applied to generate panoramas for both eyes. In addition, with reasonable distance between cameras and the scene, physical dimensions of this setup are given. Finally, experimental results demonstrate that our scheme can be used to generate cylindrical stereo panoramic image with proper scene depth, which can provide viewers with distinguishing stereoscopic experience. The device can be installed on the mobile equipment and captures panoramic stereo image in a moment without stopping. In the future, the proposed setup can be used in the field of network navigation, video monitor and virtual reality.