模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

重点研究了模糊对向传播网络 (FCPN)模型。针对数据融合和目标识别的特点 ,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络 (MFCPN)融合结构。利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究。结果表明 ,模糊对向传播网络较误差后向传播网络 (BPN)能够有效地实现融合识别 ;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的。同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究。     

红外小目标与背景辐射对比度的研究

红外目标与背景的对比度特征是红外探测系统检测的重要特征。研究了目标和背景在探测器上的辐射照度,提出了一种红外小目标与背景的辐射对比度,分析了该目标与背景对比度的相关因素。     

中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

基于DIGNET网络的数据融合方法

针对数据融合和目标识别的特点,提出了基于DIGNET自组织聚类人工神经网络的数据融合方法。考虑到多传感器系统测量多个参量的特点,用并行的子网络结构代替中间隐层,实现了基于决策层的信息融合目标识别。利用仿真数据对基于DIGNET的数据融合方法进行了实验研究。实验结果表明,该方法具有数据正确分类率高和抗噪能力强等优点,有效地实现了融合识别。将该方法应用于前视红外和可见光双传感器目标跟踪系统的数据融合识别是可行的。     

基于Land实验的可见红外伪彩色图像融合方法

由Land在研究人类视觉颜色恒定性现象时从所做的某个实验出发,通过对该实验中所用红、绿色滤波片的理想化假设以及光源的等能分布假设,并建立红外图像与红色透明片、可见光图像与绿色透明片的对应关系,得到Land实验启发下的新的伪彩色融合算法。通过与Toet伪彩色融合算法的结果比较,说明了该方法的有效性。进而借鉴Toet算法中强调图像特有成分的思想,使本算法输出更丰富、更逼近真实景物的色彩。     

基于迈克耳逊干涉仪的空间调制型干涉成像光谱仪

试制了一台基于迈克耳逊干涉仪的空间调制型干涉成像光谱仪原理样机。样机将迈克耳逊干涉仪光路中的一面反射镜偏转一个小角度,使经两平面镜反射后的两束光波面之间产生一维连续的光程差,在图像传感器的像面上形成空间调制干涉条纹,构成空间调制型干涉成像光谱仪。一系列原理验证性实验表明:光谱仪原理正确可行,实验结果与理论相符,并且具有高通量,高信噪比,大视场和体积小,重量轻的优点。     

改进的遥感图像多种信息熵阈值分割算法

给出了一种新的图像信息量的表述方法,提出了五种基于信息熵的科学分割遥感图像的改进方法。用MATLAB对这些算法进行了实验仿真,并进行了算法性能优化。得出了各种不同算法的最佳阈值和耗时,并对它们进行了比较和分析。实验数据表明,新算法较以往的算法在分割效果和速度上都有明显的改善和提高。     

近自然彩色图像融合算法及其实时处理系统的发展

在军事和生产领域,特别是在极其恶劣的可视条件下,图像融合技术越来越强调融合效果显示的"近自然"感觉,以及人类视觉感知的要求。从彩色图像融合算法的发展概况出发,着重介绍了两种具有代表性的基于视觉特性的近自然彩色图像融合方法,并特别阐述了课题组近期开展的相关算法研究成果。总结了国内外实时彩色图像融合系统的发展现状,概括了课题组已具备的硬件实验基础,综合分析了实时彩色图像融合技术的若干关键技术,如多源图像特征分析、实时图像配准、融合图像后处理等。针对实时图像融合技术的应用状况,提出图像融合系统未来的发展趋势。     

一种新的数字式多媒体图像采集系统

本文以多媒体概念为指导思想，论述了一种新的数字式多媒体图像采集系统。它采用多制式数字解码器、视频窗口控制器等超大规模集成电路芯片构成，较之以往的模拟式图像采集系统有本质区别     

便携式条形码阅读器的设计

本设计为一种便携式条形码阅读译码器（简称阅读器），它采用ＩＮＴＥＬ８０３１ＣＰＵ微处理器为主芯片，辅以其它大规模集成电路芯片，构成一智能化系统，阅读及识别采用Ｃｏｄｅ３９码编制的条形码，并能完成条形码信息的存储、数目统计及与微机进行串行通信功能。