一组基于广义局部沃尔什变换的纹理特征

该文提出一组基于广义局部沃尔什变换(GLWT)的纹理特征。首先给出局部沃尔什变换(LWT)的定义,并在空域中对其加以推广,用以提取图像的局部纹理信息;然后在一个宏窗口中估计12个GLWT系数的二阶矩作为图像的纹理特征。对这组纹理特征的鉴别性能进行了分析,并与Haralick(1973),Wang Li(1990),以及Yu Hui提出的纹理特征进行了比较。实验结果表明,该文提出的纹理特征具有更好的鉴别性能和分类能力。     

一种稳健的循环平稳信号波达方向估计算法

利用周期平稳特性可以提高波达方向的估计性能,BFat算法对循环频率误差较为敏感。分析了周期频率误差对BFat算法估计性能的影响,提出一种稳健的循环平稳信号波达方向算法RIBF-at,仿真结果表明,所提的RIBF-at算法对循环频率误差有较强的顽健性。     

量子计算及量子计算机

介绍了量子计算和量子计算机的基本概念，分析了量子计算比之经典计算的特点，讨论了量子计算机物理上的几种可能实现方法，最后展望了量子计算机的应用前景．     

基于红外图像统计模型的分割方法

提出了一种新的红外图像的统计模型,它是由高斯和广义Gamma分布复合产生的,对太阳散射、背景热辐射以及闪烁影响都可以进行准确的描述。该模型可以推导出统计矩的闭合表达式,而且取特定的参数值,模型可以变为几类常用的简单模型。模型的参数可基于统计矩估计得到,然后再根据模型实现对图像的合理分割。     

景象匹配评估系统中图像特征指标的选择(一)图像统计特征

采用统计试验的方法进行景象匹配算法的性能评估是当前的重要研究课题。通过统计试验建立匹配性能与图像特征指标体系之间的关系是研究的重点,因此选择一个合理的图像特征指标体系是很重要的。文中论述了评估系统中图像特征指标体系的选择问题,分析和试验指出,建立在实时图尺寸上的特征更符合理论分析结果,因而也更适于算法的性能评估和匹配区的选择。     

景象匹配评估系统中图像特征指标的选择

在图像匹配评估系统中,图像特征指标体系的选择,除了图像自身的统计特征,度量实时图与基准图的相似性特征也是很重要的。定义了几个相关面统计特征,并通过实验说明这些特征与匹配性能的关系,这些特征与图像统计特征一起构成了图像特征指标体系的一部分。     

红外起伏背景的广义平稳特性研究

研究了计算大气云层背景图像集的样本均值、自协方差及2σ误差区间的方法,并在此基础上,针对实际的红外图像进行了大量的实验测试.实验结果表明,大气云层起伏背景图像是近似广义平稳的.     

强背景杂波条件下运动的弱小目标检测方法

根据目标、背景干扰和噪声在红外序列图像中的差异。提出了一种基于空间高通滤波和时间域上N帧轨迹积累的运动小目标检测方法。该方法可以在低信噪比的情况下消除红外起伏和随机噪声的影响,有效检测出弱小目标。实验结果表明,采用这种时空混合处理的方法可以得到满意的结果。     

自适应图象增强滤波器

Unsharp masking滤波算法是一种经典的图象增强算法,算法简单但对噪声非常敏感;而传统的平滑去噪算法对图象细节有很大损失。本文采用改进的自适应UM算法来增强图象,既有良好的去噪特性,又增强了图象的边缘,且算法简单,适于实时处理,效果优于同类滤波器     

自适应图像增强滤波器

Ｕｎｓｈａｒｐ ｍａｓｋｉｎｇ滤波算法是一种经典的图象增强算法,算法简单便对噪声非常敏感;而传统的平滑去噪算法对图象细节有很大损失。本文采用改进的自适应ＵＭ算法来增强图象,既有良好的去噪特性,又增强了图象的边缘,且算法简单,适于实时处理,效果优于同类滤波器。