图像跟踪系统中机动目标预测的实现

针对装甲车上的图像跟踪系统，提出一种机动目标预测方法。将目标的运动分解为2部分，即全局运动和局部运动，并根据各自的动态特性分别进行预测。文章以局部运动预测为重点，通过对机动目标跟踪技术的研究，建立起性能优良的跟踪滤波器，并将其扩展到预测滤波器中对目标的未来运动状态进行预测，从而提出“交互式多模型预测算法”，并对该算法进行仿真，给出速度均方根误差的仿真结果。仿真结果表明:该算法预测精度高、自适应能力强。最后还给出了预测门的计算方法。     

高中物理模型教学中的几个误区及反思

1高中物理模型教学中的常见问题 物理模型是根据研究的问题和内容在一定条件下对研究客体的抽象，是从多维的具体图像中，抓住最具有本质特征的图像，建立起一个易于研究的、能从主要方面反映研究客体的新图像．它是高中物理教学的重要方式和组成部分，也是学生学习物理概念和规律、解决物理问题的重要方法之一．     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相3维重建算法

 针对高能闪光照相系统成像信噪比低的特点，提出了3维约束共轭梯度算法，该算法基于3维重建理论来重建方程，利用约束共轭梯度法迭代求图像重建的最优解。数值模拟结果表明：采用3维约束共轭梯度算法能有效改善高能闪光照相重建图像轴线噪声大的问题，是一种具有很高抗噪能力的闪光照相图像重建算法。     

基于SOPC设计的红外图像直方图均衡器

基于Altera公司的SOPC-NIOSⅡ嵌入式软核处理器技术,提出了一种实现实时红外图像直方图均衡的设计方法.并在FPGA上实现了这一系统,使用Quartus Ⅱ软件中集成的SOPC Builder工具完成了整个系统的设计.该系统主要包括NIOS Ⅱ主控模块、存储器模块、自定制的直方图统计模块以及用户控制模块.实验结果表明,该系统具有体积小,功耗低,数据处理速度快,可靠性高等特点.     

基于最大互信息的医学图像配准

研究了互信息配准原理及其计算方法,然后用互信息作为图像配准的判据对实际医学图像进行了配准实验,取得了满意的结果。     

M尺度函数及其在图像缩放处理中的应用

针对图像缩小和放大处理中经典方法存在的问题,提出了M尺度插值法,推广了小波理论中的双尺度关系.对构造M尺度函数的方法和M尺度函数的逼近性质进行了研究,以满足3尺度关系的样条函数为例给出了3尺度函数插值算法,该算法与经典的最临近插值法、双线性插值法和双三次插值法相比,不仅保持了较高的清晰度,而且图像边缘较平滑,提高了图像的质量,实践证明了该算法的有效性.本方法还可以推广到图像处理的其他应用中.     

基于灰度聚类算法的红外图像增强研究

根据红外灰度图像的特点，提出了一种基于K-均值聚类的图像增强的新算法。该算法首先根据具体图像确定K值，其次对红外图像的辐射温度数据进行统计学习，把不同温度值按升序排列，然后按等差原则选取温度值作为初始聚类中心，再依据初始聚类中心采用K-均值聚类算法对温度进行聚类，最后由聚类结果对图像进行自适应增强。通过对红外灰度图像进行实验，得到了满意的结果: 对比直方图均衡，具有更丰富的图像细节信息和层次感，视觉效果更好。     

火焰光谱与图像综合测试系统的设计

针对SR-5000红外光谱仪、AvaSpec-2048紫外光谱仪、高速CCD摄像机和标准火点火平台各个分立设备，设计了一套综合测试系统作为控制平台。该平台在配套的按键面板和操作软件下，能够启动某一设备单独工作，也能完成任何2个或多个设备的同时启动和数据同步采集。示波器测量显示，各个设备之间的同步延迟在50ns以内。通过实验，最终获得目标火焰在全波段范围内的光谱数据，并得到每一帧对应的火焰图像，为全面进行火焰光谱和图像研究以及燃烧特性分析奠定了基础。     

红外图像空间噪声分析和预处理方法改进

讨论了基于天空背景下红外图像空间噪声组成，分析了各种空间噪声的形成原因,给出了红外图像噪声类型及其对图像质量的不同影响。分析结果认为红外图像空间噪声主要为高斯噪声和椒盐噪声。综合考虑均值法和中值法在处理噪声类型上的不同，提出了一种基于简单阈值的改进型中值法。对于不同的阈值，其算子有所不同。而M×N处理区域内每一点算子的权值取决于区域灰度中值，该点灰度越接近中值权值越大。处理后的图像背景更平滑，信噪比和改进的峰值信噪比提高了1.2dB以上，表明改进型中值法优于传统滤波方法。     

基于哈特曼法球差自动测量系统的图像处理

从基于哈特曼法自动测量球差所需解决的CCD图像传感和数字图像处理技术出发，提出将哈特曼光阑图像用于存储器中的目标识别与测量时，图像映像区搜索算法和哈特曼光阑图像中测量光斑距离的中心重叠算法，解决了在一维图像存储器中准确寻找二维图像目标，随后进行相关目标计算的技术。其中利用所有光斑的质心求解哈特曼光阑图像的中心,再由光斑质心关于光阑图像中心的对称性确定光斑质心距离的中心重叠算法可减少计算次数，大大降低了算法的时间复杂度和计算复杂度。