低对比度小目标检测

对强杂波背景下的远距离目标探测,提出基于序列图像的局部自适应背景预测,获得图像背景的最佳估计。对残差图像采用能量累积及中值滤波消除背景杂波。为提高信噪比,采用带缓冲窗口的双窗滤波法使目标和背景的差别更加显著,有利于低对比度下的目标分割。最后采用改进的高阶相关方法,在不影响检测性能的情况下加快了真实目标识别的运算收敛速度,并最终实现了算法工程化,在图像局部信噪比大于0.3时,采用三阶相关时检测概率达到98%。     

太阳能电池特性的自动测量

利用C8051F020单片机实现了对光电池的开路电压、短路电流、串联内阻、最佳负载、最佳输出功率等重要参数的自动测量和数据处理,并在液晶屏上自动显示相应的曲线.结合实际应用的情况,还测量了串联光电池和并联光电池的参数.     

基于多特征融合的图像匹配模式

 常规图像匹配模式主要利用了像素的灰度信息和形状信息，而弱小目标检测与跟踪过程中，这两种信息都缺乏明显特征，难于满足高精度、稳定跟踪的要求。提出一种新的匹配模式，即从图像数据里提取包括灰度、形状在内的多种特征信息。寻找一种简单有效的信息融合手段，进而获取一种综合特征，利用“综合特征”进行相似度量来确定目标的最佳定位。仿真计算结果表明，该方法是可行和有效的。