靶场测量中跟踪目标的多尺度多级模糊聚类分类算法

靶场测量中的连发弹目标数量较多,需要对此目标进行分类跟踪,文章提出了一种多尺度多级模糊聚类的分类算法,首先对靶场测量中的多连发目标的特性进行分析,定义了3种不同的类目标群序列,其次针对模糊聚类算法必须先验确定聚类初始点以及聚类中心的缺陷,在此基础上加入尺度因子,并根据目标群的位置信息以及运动方向信息进行多级聚类,最后通过多次聚类实验证明分类结果能够满足靶场测量中的多连发目标的分类要求。     

复杂背景下实时运动目标的提取

提出了一种结合帧间减法与背景自适应更新的算法,结合高速图像处理平台,以满足实时运动目标的提取。着眼于算法的高速性并提出一种足够快的方法用于弹道测量系统。用高斯分布建立每个像素的灰度模型,这个分布用来区分前景和背景像素以便用来更新背景模型。实验表明该系统可以满足靶场弹道测量任务实时性的要求,传统大量占用系统资源的算法在该系统中得到改善,大大提高了系统的实时性。     

CCD星图模拟器的设计及验证

为了方便星图识别算法和星敏感器性能的测试,设计了一种CCD星图模拟器,开发了星图模拟软件。采用高分辨率显示设备及平行光管模拟无穷远处平行光,实现了高质量星图的模拟。通过高精度QUEST算法求解姿态,对模拟的星图进行了验证。计算了3颗以上恒星的偏航角、俯仰角和滚动角,对100幅模拟星图进行了统计分析,结果显示其定位精度已达98．1％。目前,该星图模拟器已成功用于实际项目,为后续的测试星图识别算法提供了良好的依据,并缩短了开发周期。     

实时数字图像无损压缩的研究

针对实时数字图像的无损压缩方法进行了分析,采用三级5-3整数提升小波变换,小波变换的高频和低频系数分别采用不同的编码方法。进行了基于DSP和FPGA的压缩系统结构设计,提出了软、硬件并行的方法。进行三级小波变换时,硬件结构能够实现在对当前级小波变换的同时进行前一级小波变换的高频系数编码,提高了压缩系统的实时性。并对压缩系统的关键技术进行了研究。可以对80MB/s的数字图像进行无损压缩,压缩比可以达到1.68~1.8左右。     

基于感兴趣区域的海洋卫星遥感图像压缩算法

针对海洋监视卫星遥感图像的特点,提出了一种基于感兴趣区域的自适应遥感图像近无损压缩算法。该算法利用红-黑小波提升方法检测出目标的边缘,采用阈值法将目标和背景分割,使用外接矩形来描述目标,从而自动确定感兴趣区域。感兴趣区域采用Rice无损熵编码方法,背景区域采用比特平面编码的有损压缩方法。实验结果表明,该算法能有效地划分感兴趣区域,其压缩比较无损压缩有了很大提高,目标无失真,整幅图像的峰值信噪比都在40dB以上。算法的计算复杂度较低,易于硬件实现,而且还具有自适应性和数据包独立的优点,适合于海洋监视卫星遥感图像近无损压缩应用。