一种多尺度目标的序贯识别新方法

提出了一种基于分级特征模型的多尺度目标序贯识别新方法；研究了不变矩特征的尺度变化规律；建立了多尺度目标不变矩的分级特征模型，进而完成多尺度目标的序贯识别．多尺度舰船目标的模拟实验表明，这种基于不变矩分级特征模型的序贯识别算法，能有效地完成多尺度目标的识别，从而证实了分级特征模型符合多尺度目标特征的变化规律，有利于表达多尺度目标的特征，提高目标的检测、识别概率，减少计算复杂性．     

基于模型的FLIR图像的多分辨率分割方法

针对低对比度前视红外（ＦＬＩＲ）图像分割问题的特点，将多分辨率图像处理技术与基于模型的前视红外图像分割方法结合起来，提出了基于模型的ＦＬＩＲ图像的多分辨率分割方法．首先建立一金字塔结构的多分辨率图像集，然后在每一固定分辨率级别上使用基于模型的ＦＬＩＲ图像分割方法，并用低分辨率上的分割结果修正高分辨率上迭代的初始概率，最后在原ＦＬＩＲ图像中得到分割结果．该方法能得到更为精确的目标分割结果，并大大减小背景对分割图像的干扰，同时还加快了选代的收敛速度．对实际红外目标图像的分割结果证实了本算法的有效性．     

基于区域知识的快速匹配定位算法

针对雷达图像与可见光图像间仅存在大尺度的共性区域特征这一特点，提出了采用区域分割技术获取雷达图像和可见光图像中的各区域特征，结合各区域知识及各区域间的关系，通过识别与雷达图像中的大尺度区域相对应的可见光图像中的区域，达到快速匹配定位的要求．     

景像区域误差模拟生成技术研究

在对原始图像用小面模型分割的基础上,通过分析图像信噪比与区域噪声各参数之间的约束关系,研究了景像区域误差的模拟生成技术。采用小面模型将图像划分为许多平稳均匀的子区域,并根据给定的信噪比,按照不同的实际需要,在某些子区域内分别叠加区域噪声。研究成果为评估匹配算法的性能提供了一定的依据。     

一种实用的红外图像模拟生成方法

提出了一种红外图像模拟方法,该方法以可见光图像作为红外背景模拟数据源,并采用Multigen,Vega等建模仿真软件模拟特定目标,通过红外目标与背景图像的叠加,并根据红外成像系统的三维噪声模型进行噪声处理,实现红外图像模拟．在红外背景模拟中,提出了以感兴趣区域分割为基础的区域划分方法,该分割方法较好地保留了区域细节,从而获得较精确的分割结果．最后给出的模拟实验结果表明本方法既能获得比较逼真的红外模拟图像又具有很强的实用性．：     

基于形状特征的物体匹配方法研究

针对基于形状特征的物体匹配,对精尺度图像提出一种分层罔匹配算法.采用两条马尔可夫链同时对图形进行分割与匹配采样.该方法无需额外的学习训练过程,实现了将物体对象与复杂背景分离,并同时完成了匹配参数及能量计算.对粗尺度图像提出基于方向梯度直方图算子的图像匹配算法,利用物体的整体形状信息进行全局匹配,能忽略局部纹理的干扰,并具有运算速度快的优点,且与分层图匹配算法在计算尺度图像及速度上形成互补.结果表明,分层图匹配算法在100次迭代内便能实现精确匹配.     

基于DSP和FPGA的模块化实时图像处理系统设计

研究了一种基于ADSP21060和FPGA的非致冷红外成像与智能跟踪的模块化高速实时红外图像处理系统,分析了该系统中接口板、DSP板和显示板之间的系统工作原理和信号流向．通过在此系统上运行实时红外图像的目标检测、智能跟踪等算法,试验表明：通过监视器观察目标跟踪效果明显,已经达到系统设计要求．系统动态可重构、模块化、可扩展,并且实时性好、计算效率高、工作稳定可靠。     

海上小目标检测的视知觉方法

针对海上小目标检测问题，提出采用基于视觉非线性的图像分割方法，同时结合最佳分割区域自动调整算法，获得海上小目标的优良分割结果，并利用目标背景间存在较强反差这一先验知识，从分割所得二值图像中确定真实目标，算法中同时考虑了对亮、暗目标的处理，因而对目标的灰度变化不敏感，大量经上小目标检测的实验结果证实了本方法的有效性。     

分层图结构表示的可变形模板人脸检测

采用分层图结构来表示人脸,显式地表达其语义分解(脸、左眼、右眼、鼻和嘴)和分解所得部件之间的关系,进而设计检测算法.对图结构中的每个节点,采用一种出主动基构成的可变形模板进行描述,不同节点可以并行计算,产生各自的提议图,进一步对部件之间的图结构关系进行测试,完成对人脸的检测.整个推理计算过程在贝叶斯框架下进行建模.通过在MIT CMU人脸测试集上的实验表明,算法能有效地处理遮挡以及一定范围内的姿态与光照变化的人脸检测.     

基于判别式序列表的均值漂移目标跟踪算法

针对目标周围的背景信息对目标跟踪算法的影响,基于判别式序列表提出了一种改进的均值漂移目标跟踪算法.利用目标外观特征来描述目标模型与候选目标,同时通过判别式序列表对目标外观建模并对目标周围的背景信息进行描述.基于均值漂移跟踪框架,把目标外观模型与判别式序列表目标外观模型相结合来改进传统的均值漂移跟踪算法.在几个图像序列上...