交叉双边滤波和视觉权重信息的图像融合

图像融合技术是图像分析领域重点研究内容之一,为了更好地保留原图像中的细节信息,提高融合图像的对比度,提出了基于视觉权重图的多尺度图像融合方法。首先,利用可变参数的交叉双边滤波器对两幅待融合图像进行多尺度分解;然后,在每个分解层分别计算相应的视觉权重图,并针对不同分解层赋予不同的权重值;最后,综合这些结果生成融合图像。由于对原始图像的分解没有采用下采样和上采样操作,因此不会损失图像中的信息,且克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足。通过4种定量分析实验表明,在多种模式的图像融合应用中,本方法优于其他5种对比方法,融合时间小于0.2 s。融合后图像细节信息、对比度得到增强,同时降低处理时间。     

舰船设备盐雾防护及实验技术研究进展

综述了舰船设备盐雾腐蚀机理和防护技术的研究进展，介绍了对盐雾实验方法的影响因素和发展趋势。      

基于最大值投影和快速配准的空间小目标检测

天基观测平台下弱小目标的检测是分析空间安全的重要研究内容。由于空间中存在大量外观与目标相似的恒星导致可利用空间分布信息缺乏;观测平台的不规则性运动导致帧间成像差异,都使得开发自动快速处理算法的难度增加。在分析星空图像模型的基础上,提出了一种基于三角形匹配和最大值投影的小目标检测方法。首先通过特征三角形对序列图像进行配准,并采用星点坐标矩阵的方法减小计算量。然后针对序列帧所有图像,采用最大值投影变换的方法,检测运动的小目标。最后通过200帧观测图像对算法进行验证,实验表明该方法能实时、准确地对目标进行检测,同时可以精确地定位目标质心。     

一种基于视觉显著图的舰船红外图像目标检测方法

提出了一种基于视觉显著图的红外舰船目标定位方法,即通过改进的Itti模型生成视觉显著图,并基于视觉显著图分割出目标区域,从而实现目标检测。先用小波变换替代Itti模型中的高斯滤波来生成图像多尺度金字塔,然后用center—surround算子提取出多尺度的视觉差异特征,并对生成的视觉特征图进行合成,生成显著图。最后,利用阈值分割方法分割出目标区域,并对原始图像进行标记,从而实现目标检测。实验结果表明,与传统的Otsu阈值分割方法相比,该方法能够准确检测出目标区域。     

模糊图像多波段特征融合的多类舰船识别

利用单波段特征进行多类别舰船识别对舰船的图像质量与特征描述算子要求较高,图像质量的下降会直接导致复杂的特征描述算子识别能力下降。为了多舰船目标识别率的提高,针对单波段特征识别能力的不足,设计了目标图像特征,对多特征进行协方差融合,对多波段目标图像,采用特征并行处理,进行协方差特征融合,最后利用融合后的特征对多舰船目标进行识别分类。对比试验结果显示,本文设计的融合特征,在单波段图像上,比直接利用流行的HOG特征识别率高,多波段融合特征的识别率较单波段融合特征更是得到了质的提升,达到了95%以上。     

填充因子对微扫描系统成像质量影响分析

填充因子是探测器阵列设计的一个重要参数,因此有必要研究填充因子对微扫描系统成像质量的影响。以22微扫描方式为例,在详细分析微扫描技术能够减少由探测器欠采样造成的混淆效应的基础上,仿真了不同填充因子下的输出图像,引进结构相似度(SSIM)的评价指标,从图像质量评价的角度对仿真图像进行定量分析。仿真结果表明填充因子的增大能够减少混淆效应,提高成像质量。指出探测器填充因子的增大虽然能提高成像质量,但是对成像质量的影响是有限的,对图像的改善程度不大,并不是影响像质的主要因素,这对微扫描成像系统的设计提供了理论和应用参考。     

面向目标识别的图像融合效果评价方法

在融合效果主观评价的基础上,针对目标探测识别领域,概括出一些重要的融合效果评价指标,即标准差、熵、交叉熵、互信息和模糊Choquet积分等,并提出了一种基于目标提取的图像融合效果客观评价方法.鉴于实验评价方法的局限性,指出应结合分析评价方法才能实现更全面的融合效果评价.     

基于信号注入的红外热像生成系统

在红外热像的生成仿真中,为达到高的性能价格比,提出了一种信号注入式仿真方法来产生舰载光电跟踪仪所探测到的红外热像。该系统由6个相互作用的模块组成。目标、背景和干扰的辐射经过大气衰减到达传感器,用LOWTRAN模型计算大气辐射和大气衰减,通过建立传感器的数学模型形成灰度量化规则,用OpenGL生成了整个三维场景。通过该系统,可以在实验室环境下评估光电跟踪仪识别和跟踪目标的能力,从而减少了外场试验的次数。     

红外焦平面阵列非均匀性的校正方法研究

针对读出电路与探测器产生的非均匀性,并对递归最小二乘非均匀校正算法(RLS算法)进行扩展和改进,提高非均匀校正的精度和算法的收敛速度。首先对红外焦平面阵列的非均匀性进行建模仿真,根据建立的模型利用局部恒定统计法对读出电路产生的非均匀性进行校正,然后采用自适应中值滤波算法(RAMF算法)对图像进行预处理,从而提供给后续RLS算法具有较低噪声的图像,实现RLS算法对探测器的非均匀性校正。仿真结果表明提出的算法能够有效地抑制读出电路对校正精度的影响,消除图像的非均匀性,同时采用RAMF算法对图像的预处理过程,能够加快RLS算法的收敛速度,提高信噪比,获得较好的非均匀性校正效果。