基于动态规划的红外小目标检测与识别

研究了天空背景下红外运动小目标的检测与识别．对序列红外图像进行增强处理,通过模板滤波去除弱噪声;运用分割算法和聚类分析把目标和强噪声从背景中分离出来,根据所定义的一种距离,运用动态规划的方法找出目标,并得出目标的运动轨迹;给出整套处理方法的实验结果和分析．     

向量小波在图像拼接中的应用

利用一种紧支撑的具有正交性同时又具有对称性的向量小波,对两幅图像进行了镶嵌和拼接,此种方法使得拼接后图像无明显的拼接缝且具有数据量小、拼接速度快等特点．     

一种改进的红外小目标检测与识别方法

研究天空背景下红外运行小目标的检测与识别,对序列红外图像进行增强处理后,通过形态学滤波去除弱噪声,再用分害虫算法把目标和强噪声从背景中分离出来,最后用RMTI算法找出目标,并得出目标运行轨迹,实验结果表明,该方法能有效地检测定位运行小目标。     

具有紧支撑正交非张量积小波的图像融合

提出了基于一种新的小波——具有紧支撑、正交性、伸缩矩阵为[^2 0 ^0 2]的非张量积小波的图像融合方法。首先根据非张量积小波理论,利用Daubechies构造的单变量滤波器构造出基于四通道的不可分的小波滤波器组,用此滤波器组对参加融合的图像进行分解,然后对低频部分采用取均值、高频部分采用系数绝对值取大的融合算法对分解子图进行融合,最后重构。并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法进行了客观评价。对可见光图像与红外图像、远红外图像与近红外图像、遥感图像、多聚焦图像和其它多类图像的融合实验结果证明本方法有较好的融合效果,其融合性能与采用同样融合算法的张量积db2小波的融合方法的融合性能相当。     

基于视觉的无人机姿态角估计

通过提取视频图像上跑道的线性特征以及利用消失点的定义来估计无人机(UAV)的三个姿态角.先对相机的三个姿态角进行估计:利用跑道底线估计出滚动角,用消失点在图像上的位置来估计偏航角,结合消失点的定义给出俯仰角的估计,同时对偏航角和俯仰角的估计进行修正,随后给出无人机的姿态角估计.仿真试验证明了所提方法的有效性,滚动角的估计误差在0.8°之内,偏航角和俯仰角的误差在0.2°之内.     

港口目标特征提取与识别

港口目标的识别包括两个方面：识别港口轮廓和识别轮廓两侧的港口纹理,轮廓链码表示轮廓的走向及轮曲线的曲率,经过自适应平滑后由波变换的极大值检测得到角点,即大曲率点,港口轮廓的基元是一种连续四个角点的结构,基元的识别取决于这些角点有关的三个特征,这些特征只与角点的角度正负性质有关。     

基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．     

向量小波在活动图像数据压缩中的应用

研究了向量小波在活动图像数据压缩中的应用．利用序列图像中相邻两帧之间数据无多大变化的特点,改进了重复行预滤波方法,采取相邻两帧重复行方法,获得了较高的分解、重构速度;由于采取了适当的量化与编码,在图像质量主观评价好的情况下,序列图像压缩比可达到１４６．２．     

四级邻域匹配分形近似编码

为了缩短分形编码中值域块与定义域块池中的定义域块逐一匹配时间，提出了四级邻域匹配分形近似编码．在编码时，对不同的图像区域进行不同级的编码，并将值域块与定义域块的全局匹配改为邻域匹配．该方法与Ｊａｃｑｕｉｎ的分形块编码相比，不仅大大地缩短了编码时间，同时也提高压缩比．两者解码图像峰值信噪比相近     

采用交互信息量评价遥感图像融合结果的方法

提出了采用交互信息量的评价准则来评价遥感图像的融合效果的方法，该方法通过衡量融合图像与源图像的互信息来评价融合效果，具有简单、准确、抗干扰性好的特点。通过将它与采用熵和联合熵的评价方法相比较，实验结果表明交互信息量是一种很好的评价方法．