基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测

针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。     

弱对比度细节模糊增强的自动参数选择

针对广义模糊增强算法中参数选择的主观性,提出了一种模糊参数自动调整的方法。通过分析实验得出模糊参数对图像增强效果的重要性,给出一种用图像可检测边缘度和图像熵的熵值作为图像增强的评价标准,并根据这个标准实现了原来模糊增强算法中参数的自动选择,达到图像的自动增强,提高图像中弱边缘对比度的目的。最后通过实验证明算法的有效性。     

一种改进的完全搜索块匹配算法

完全搜索块匹配算法是图像序列稳定中常用的运动估计方法,在传统的完全搜索块匹配算法中,在搜索区域中图像序列的当前帧和参考帧对应的像素对对匹配结果的贡献是完全一样的,这样使得算法的性能容易受到待稳定的图像序列中各种噪声的影响。针对这个不足,提出了一种改进的完全搜索块匹配算法。在新的匹配准则中,搜索区域中图像序列的当前帧和参考帧对应的像素对对匹配结果是否有贡献取决于它们灰度值之差的绝对值与预先设定的门限值进行大小比较的结果,对应的灰度值之差的绝对值不超过该门限值的像素对对匹配结果有贡献,而且贡献大小受到与像素对位置相关的加权处理,否则该像素对对匹配结果无贡献。实验结果证明了该算法的优越性。     

两阶段平移、旋转图像高精度配准算法

图像配准在图像处理中是十分重要的,通常是许多现代图像处理和计算机视觉任务一个关键的预处理步骤,许多算法和技术已经被提出用来解决配准问题.本文提出一种稳健的两阶段层次配准算法,在频域组合相位相关和谱对消技术对平移和旋转图像获得亚像素精度的配准.算法第一阶段首先利用一维FFT技术实现图像的旋转以确定旋转角度,并利用这个旋转角度将两幅图像之间的运动简化为平移运动,然后利用相位相关法确定整数像素平移参数.算法第二阶段运用谱对消技术确定亚像素平移参数.提出的算法甚至在图像因为下采样而包含混淆误差情况下仍然能够获得亚像素精度配准.     

基于尺度奇异值变换的红外图像目标特征提取方法研究

对实际空中红外图像目标的大小、方向等变化的情况,基于奇异值分解变换的特征向量稳定性不好。为解决这一技术难题,文中提出了基于尺度奇异值变换的红外图像目标特征提取方法,实验表明该方法提取的目标矩阵的奇异值特征向量具有较好的稳定性,对图像的平移、旋转和比例变化具有良好的不变性,是一种实用的特征提取方法。     

一种基于轮廓的医学图像弹性配准方法

提出了一种基于轮廓的医学图像弹性配准方法。该方法先对医学图像进行轮廓提取,计算轮廓所围部分(目标)的质心。围绕质心每隔一定角度抽得轮廓点作为特征点。通过计算相似度确定两组特征点的对应关系。采用Wendland提出的ψ函数作为弹性变换的基函数。通过两组对应点确定变换系数。最后根据配准参数对形变图像进行变换,从而得到配准图像。实验表明,本方法对具有形变的医学图像的配准是快速的、有效的。     

一种基于小波纹理特征的目标检测方法

给出了一种利用小波分块分解和灰度共生矩阵特征来提取目标的方法。首先对图像进行分块小波变换,然后求分块灰度共生矩阵并且计算小波共生矩阵特征向量,选取纹理特征最大的作为种子区域;最后利用均值聚类的方法进行目标标记。实验结果证明,能够检测红外和可见光图像中各种类型的目标。     

基于斜飞模式的双基地SAR成像算法

斜飞模式双基地SAR系统配置灵活,具有广阔的应用前景.但由于收发平台存在距离向的运动,瞬时斜距方程非常复杂,运动补偿也更困难.本文通过分析斜飞模式下的几何构形,阐述了斜飞模式下距离向运动补偿的基本原理,并设计了两种运动补偿方法——泰勒近似法和模型近似法.然后通过对距离向偏移补偿后的回波分析,完整的推导了基于时域距离走动...     

红外诱饵辨识的仿真研究(一)灰度时间序列分析

研究了红外目标与诱饵在成像特性上的差异，指出动态特性是辨别真伪的主要特征。在点目标阶段，以目标成像灰度随时间变化的快慢作为灰度时间序列特征，并采用多分辨分析、时频分析等多种方法进行目标与诱饵的识别，给出了仿真试验结果。     

长波红外导引头空间自动目标识别系统（一）

本文给出了一个适合于流水阵列结构信息处理机实时处理的空间红外目标自动识别系统。其特色是采用了边检测、边识别、边跟踪的多目标跟踪技术及目标数据动态维护技术,从而使得系统具有良好的多目标跟踪性能及正确的再捕获被短暂遮档目标的能力。