基于HVS可见光侦察图像增强方法研究

针对因外部和内部原因造成的可见光侦察图像模糊、对比度低等问题,提出了一种基于人类视觉系统(HVS)的图像增强方法。在LIP模型基础之上,应用正交Prewitt算子自适应获取图像的梯度图像,根据人眼视觉特性和图像特征计算图像增强参数,这样既具有抑制噪声的能力,又可增强和保留图像的细节信息,而且易于实时实现。实验结果表明,增强后的图像颜色、亮度、对比度适中,更适合人眼观察。     

图像小波变换VC程序实现

目前,小波理论应用已成为物理、数学和计算机等学科研究的热点,其中小波理论最成功的应用就是在图像处理中。在小波变换中,人们一般多运用MATLAB作为工具来进行图像处理的研究实现,但是在调用MATLAB小波工具箱的相关函数对小波进行构造时,往往忽略了对底层函数的理解,这对小波的进一步研究带来了不便。本设计重点阐述了二维离散小波变换的Mallat算法实现原理,并运用C＋＋编程实现,这改进了在MATLAB中不足之处,并且在MFC基础上进行了编程,得到一个可视化窗口,更加清晰地体现小波变换算法的核心。     

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

基于形态学的文档图像透视校正算法

根据文档图像的文本行和竖直笔画边界,提出了一种基于数学形态学的分层校正算法,可以有效地恢复文档图像的正面平行视图。首先,利用最近邻链(NNC)构造局部自适应的线状结构元,通过方向平滑的闭运算(DSCA)把连通体(CCs)聚类为文本行,并利用文本行的中心线精确地定位水平消隐点。其次,根据局部邻域内CCs的平均高度,提出了一种基于行程开运算(RLOA)的目标函数,通过估计竖直笔画边界的偏斜方向定位竖直消隐点。最后,为了避免竖直消隐点对水平消隐点的影响,提出了一种新的分层校正方法以消除文档图像的透视失真。各种类型文档图像的实验表明,该方法明显改进了消隐点的定位精度,并具有较高的鲁棒性。     

多波段和查找表预测值校正的高光谱图像压缩

为了提高高光谱图像无损压缩的压缩比,提出了一种利用多波段图像和查找表预测值校正的高光谱图像无损压缩方法。首先,利用当前被压缩波段图像的前三个波段图像计算LAIS;然后对获取到的查找表预测值进行两次校正;最后求出预测残差,采用自适应算术编码方法进行编码。对该方法进行了理论分析和实验验证。结果表明,针对美国国家航空航天局提供的AVIRIS图像中的Moffett Field图像的不同区域和不同波段进行实验,所提出的方法比LAIS-LUT压缩比提高了0.09～0.34。     

基于可回收能力的空间行波管高效率研究

效率是行波管设计的重要指标之一。对于空间行波管,效率的提高可以立即转化为经济效益。本文通过对注波互作用电路参数的优化设计,得到便于收集的“作用完了”的电子注。通常具有高电子效率的电子注,能量分散较大,不利于收集。通过设定电子效率大于25%这个限制条件,来保证了具有高可回收能力的电子注,同时具有较高的输出功率。在遗传算法中调用3 维MTSS,用来计算注波互作用后的输出能量和电子能谱图。并对一支Ku 波段的螺旋线行波管进行优化设计,从数值计算结果来看,可回收效率提高到了89%,且具有26.9%的电子效率。     

基于傅里叶变换去隔行图像的动态3维面形测量

为了解决动态面形测量中隔行扫描CCD相机记录动态物体表面变形条纹图像存在缺陷的问题,提出了傅里叶变换去隔行算法,即把隔行扫描CCD获取动态物体的错位模糊帧图像分成两个单场图像,分别对每一单场图像进行傅里叶变换去隔行处理,再利用条纹分析法重建对应时刻的3维面形。理论分析得出单场傅里叶变换去隔行图像与对应的准确满帧图像相同的结论。结果表明,该方法可以很好地恢复条纹和重建物体,且简单实用,可用于基于空间相位检测、相位测量轮廓术、傅里叶变换轮廓术等条纹分析方法的动态物体3维测量中。     

基于动态红外图像的飞机姿态识别方法研究

利用成像导引头信息的红外引信可以获得目标由完整到局部的一系列动态红外图像，实现前视探测。飞机姿态识别对成像引信瞄准点具有非常重要的意义。分析了高速交会情况下飞机目标的运动特性，利用遗传算法确定像平面上目标图像的旋转情况和机头位置，以及测距装置提供的距离信息、目标图像的长度及红外探测器的系统参数确定目标的俯仰情况，最后利用弹目交会过程中目标轴线方位角和高低角的不变性实现了飞机飞行姿态的识别。     

基于自适应Volterra的高斯噪声图像滤波算法

针对高斯噪声图像滤波问题,提出一种可以保留细节的自适应Volterra-Volterra滤波方法。为了解决二阶Volterra滤波器核系数确定难、数量多等问题,提出了一种自适应建核结构及算法。通过图像处理实验,与其它滤波算法进行了细节度保留、均方差(MSE)和信噪比(SNR)等指标的比较,结果表明,本文方法优于进行对比的其它滤波方法。     

改进自组织特征网络的医学图像分割算法

为了提高医学图像分割精度,提出一种改进自组织特征网络的医学图像分割算法。首先采用小波包分解提取医学图像的特征,然后改进自组织特征网络建立医学图像分类器,实现医学图像分割,最后采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,本文算法不仅解决了传统医学图像分割算法存在的缺陷,提高医学图像分割的精度,具有较好的实际应用价值。     

基于27邻域网格的医疗图像三维重建

为实现医疗图像三维重建中的网格简化,提出一种基于27邻域网格建立三角形网格拓扑的新方法。首先利用移动立方体(MC)算法从一组计算机层析(CT)图像序列中提取三维重建体数据,将二维图像转化为由一组三角形面片组成的三维模型网;然后利用27邻域网格算法对此三角形网进行空间扫描,构建出三维模型的网格拓扑;最后利用二次误差测度(QEM)算法对所得三维模型拓扑进行简化,实现医疗图像三维模型动态可视化操作。通过使用Visual C++软件平台和OPENGL库对医疗图像进行三维重建,重建效果表明,本文方法的计算效率要优于传统的循环迭代方法;与传统的建立网格拓扑方法相比,本文方法具有算法简单、速度快、运算复杂度与数据量呈线性增长的优点。     

基于提升小波变换的红外图像双重滤波算法

为了有效抑制红外图像中的随机噪声,采用一种基于提升小波变换的双重滤波算法来进行处理。该算法对含有噪声的红外图像实现第1次提升小波分解,然后对获得的低频和高频分解系数再次实现提升小波变换,舍弃由低频系数经过第2次提升小波变换后获得的低频系数以及由高频系数经过第2次提升小波变换后获得的高频系数。对剩余的高频系数和低频系数分别采用改进阈值函数模型以及改进非局部均值滤波算法进行处理,在此基础上实现小波系数重构。为了改善滤波后图像视觉效果,再引入直方图均衡化算法进行处理。通过理论分析和实验验证,获得了相关的标准测试图像和红外图像测试结果以及峰值信噪比和结构相似度测试数据。结果表明,该滤算法对于高质量地去除红外图像中的噪声是有帮助的。     

基于改进配准测度的红外与可见光图像配准

异源图像配准中,由于图像的成像机理差异,图像像素强度关联和旋转畸变是不可避免的两大问题,针对图像像素强度关联问题,提出了基于辐射不变特征变换（radiation-variation insensitive feature transform,RIFT）的图像配准算法,对图像间像素关联差异小的图像对配准有良好的精度,但对旋转畸变图像会产生较多错误匹配。对于旋转畸变问题,传统的ORB（oriented fast and rotated brief）算法,对旋转图像的配准有一定的稳定性,但对于强度变化不明显的图像对,特征点检测质量较低,配准精度不理想。因此本文将相位一致性（phase consistency,PC）融合进ORB算法,利用相位信息代替传统的图像强度信息,再构造旋转不变性BRIEF特征描述子,对图像像素强度变化和旋转畸变均具有鲁棒性。用图像像素强度关联不明显的红外图像和可见光图像进行配准实验,本文算法针对不同旋转幅度的图像的配准精度较高,RMSE稳定在1.7~2.1,优于RIFT算法,在特征点检测数量、配准精度和效率等性能上均有良好性能。     

基于模糊C均值聚类的作物病害图像分割方法研究

图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来,分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别.基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来,以便于后期病害的诊断和识别.模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法,为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害图像自适应分割方法,并与K均值聚类算法进行比较,结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势.     

遗传算法优化RBF网络的图像杂波抑制技术研究

在红外搜索与跟踪系统中,背景杂波抑制效果将直接影响到低信噪比条件下点状运动目标的检测及跟踪性能。利用RBF神经网络的非线性映射能力和遗传算法的全局搜索机制,本文研究了一种利用遗传算法（GA）优化RBF神经网络的背景杂波抑制技术。杂波抑制后,残留噪声的高斯性和独立性通过Kendall秩相关法和计算Friedman统计量的方法进行了验证,背景杂波抑制效果与BP神经网络和常用的Uniform加权函数进行了比较,结果表明本文研究方法可行有效。     

基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为遥感图像的匹配带来了困难。主要利用图像特征点提取方法,使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法,对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作,并进一步对SIFT算法进行优化,采用双向匹配策略。实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准,同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。     

基于残差偏置和查找表的高光谱图像无损压缩

为了提高高光谱遥感图像的压缩比,提出一种基于残差偏置和查找表的高光谱图像无损压缩方法。在高光谱图像的第一谱段图像采用了无损压缩标准中值预测器方法进行谱段内预测,其它谱段图像采用谱间预测方法。首先,在多级查找表（LAIS-LUT）预测方法的基础上搜索当前预测值,用当前预测值周围特定的5个像素点和当前像素值周围相同位置的5个像素点进行比较,通过比较结果,得出一个偏置值;然后在预测残差上加上偏置值;最后,将最终预测残差进行算术编码,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,针对美国航空航天局的高光谱图像,所提出的方法比LAIS-LUT压缩比平均提高0.05;针对国内高光谱图像,该方法比LAIS-LUT压缩比平均提高0.07。这一结果对提高高光谱图像压缩效率是有帮助的。     

改进型形状上下文的工件立体匹配方法

为了解决传统形状上下文直方图相似性计算需遍历轮廓采样点、计算复杂性高、不能满足工业实时性要求的问题,提出了一种改进型形状上下文的工件立体匹配方法。改进匹配搜索策略,引入立体图像对质心的视差约束条件,并利用形状上下文直方图分布信息进行初步筛选,获取候选匹配点集,减少后续匹配计算复杂度;为增加匹配点与非匹配点的区分度,对形状上下文相似性度量进行加权处理;匹配时融合对应轮廓采样点33邻域的梯度方向直方图特征,与形状上下文构成联合相似性度量;最后采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点对。对改进算法进行了理论分析,并应用于工件图像进行实验验证,通过实验给出了相应的实验对比。结果表明,改进的方法具有较高的匹配精度和更快的匹配速度,鲁棒性高。     

基于均分阵元的空域平滑技术研究

空间谱估计是现代信号处理研究的重要课题,对于非相干信号的DOA估计,采用MUSIC就能取得好的分辨效果,对此算法进行了简要介绍.对于广泛存在的相干信号,直接采用MUSIC则存在很大的模糊性甚至失效,为了准确地进行DOA估计,必须经过预处理解相干.针对传统的空域平滑处理,提出了均分阵元的空间平滑技术,经仿真验证,新方法可行、有效,最后分析了该方法的优势和弊端.     

基于空间谱估计的多干扰源分辨技术研究

为实现反辐射导弹分辨多个干扰源,根据空间谱估计原理,提出采用均匀圆形阵列天线结构对目标进行测向定位,并运用MUSIC算法估计其到达角,实现空域分辨。建立了基于均匀圆阵的二维DOA估计模型,讨论了角分辨算法在导引头中的具体应用。仿真结果证明了采用该方法能够有效分辨多个干扰源。