基于分水岭算法的图像融合质量评价方法

传统图像融合质量评价方法的评价结果与人眼主观感知结果不一致,针对该问题,提出基于分水岭算法的图像融合质量评价方法。利用结构相似性理论获得源图像之间的结构相似信息图,运用分水岭算法对信息图进行分割。为减少过分割现象,在分水岭算法中应用标记符,将源图像的信息分为共有信息和互补信息,构建基于结构相似性的映射函数,分别处理共有信息和互补信息,完成融合图像质量评价。实验结果表明,与Piella和Zheng方法相比,该方法的抗干扰性能较好。     

基于色彩与结构相似性的伪彩色图像融合质量评价

提出一个颜色与结构相似性指标CSSIM（color and structural similarity index metric）用于评估伪彩色融合图像的质量。该指标摒弃复杂的色彩空间变换,直接在RGB空间计算融合图像质量,大大降低了计算量。通过实验探究了该指标与人的感知质量之间的关系。实验结果证实该指标的评价结果和人的感知质量基本一致。     

基于因子分析和结构方程建模的应急装备保障能力指标优化

应急装备是非战争军事行动装备的重要组成部分,其保障能力评价是指导保障资源分配的重要因素;针对战争行动装备保障能力评价指标在非战争军事行动应急装备保障中出现结果不稳定的问题,提出了运用因子分析和结构方程建模对传统指标进行改进的方法;在传统评价指标的基础上,通过因子载荷分析提取评价指标的本质因子,结合应急装备的特点,对传统评价指标进行重构,降低了指标间的冗余,提高了评价指标间的独立性,确定了指标的权重,实现了评价指标的量化;通过结构方程建模,利用解释方差分析,验证了本质因子提取对系统的支撑度,解决了传统指标应用于非战争军事行动领域导致结果不稳定的问题.     

基于杂波尺度的坦克射手图像融合质量评价

坦克射手图像融合的质量对坦克射击精度起重要作用,对于人眼视觉系统来说,如果图像中背景信号与目标非常相似,我们就很难从背景中发现目标,这种与目标信号相似的背景信号称为杂波。随着光学、探测器以及信号处理技术的快速发展,噪声对图像质量的影响越来越小,背景杂波成为制约图像质量的主要因素。     

基于蒙特卡洛仿真和遗传算法的车辆装备保障运输网络优化

车辆装备保障运输网络优化是影响非战争军事行动任务效果的关键环节。传统方法描述随机且不连续装备保障需求的能力弱,应用于非战争军事行动车辆装备保障运输网络优化方面,会导致结果不稳定。为解决这些问题,提出了基于蒙特卡洛仿真和遗传算法的车辆装备运输网络优化模型。结合非战争军事行动特点,利用边界条件设定,保障资源调度优化函数及保障资源约束条件设置,构建了车辆装备保障运输网络优化模型;采用遗传算法,在路网和运输路径两个层次对车辆装备保障运输网络进行寻优,进一步提高了运算结果的稳定性。通过残差分析验证了该模型的有效性。