铂铑-铂热电偶热电势换算成温度值的快速查表法

提出了一种占用内存较少的铂铑－铂热电偶热电势快速转换成温度值的查表法，该方法根据热电偶热电势高字节直接查得相应的基础温度，再根据低字节可获得温度增量，两者之和即为对应的温度值     

基于圆形采样和稀疏表示模型的鲁棒目标跟踪

为解决基于稀疏表示的跟踪算法在小样本空间中出现模板漂移而在大样本空间中实时性差的问题,提出了一种基于圆形采样的双重稀疏表示目标跟踪算法.该算法对跟踪矩形窗数据进行圆形采样,这不仅保证了目标的灰度和结构信息,而且减少了背景信息干扰.同时对稀疏表示得到的小模板系数引入距离权重判断函数,判断目标样本变化情况,提高模板更新效率.最后引入HOG（histogram of oriented gradient）特征,对稀疏表示得到的多个次优解进行二次稀疏表示,有效解决小样本数量少带来的估计误差.实验结果表明,该算法能够提高小样本空间中目标跟踪的鲁棒性和实时性.      

线状目标实时检测算法的研究

提出了一种基于FPGA和DSP的算法并设计了相应的硬件系统,能对大小为256×256像素、帧频为25帧/s的视频图像进行实时处理。即先对输入图像采用改进的Sobel算子提取边缘,再用改进的Hough变换算法进行直线检测。解决了传统的Sobel算子提取的边缘较粗及Hough变换算法计算量大、难以实时实现的难题。     

深空背景弱小目标实时检测算法研究

根据深空背景的特点,提出一种基于FPGA和DSP的检测算法,并设计相应的硬件系统,能对大小为512×512像素、帧频率为40帧/s的视频图像进行实时处理。先在FPGA中用最大中值滤波抑制空间成像噪声,解决了图像预处理运算量大对处理速度要求高的难题,再在DSP中用使用改进的双差分法进行运动目标分割,克服了单差分提取目标轮廓不准的缺点,最后结合候选目标的特征,采用基于逻辑的最近邻关联方法提取目标航迹。试验结果证明该算法满足了深空背景弱小目标实时检测的要求。     

基于特征提取和脉冲耦合神经网络的图像融合算法

为了提高目标检测的准确度和精确度,提出了一种新的基于特征提取和脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)模型的融合算法。该算法的原理是:首先对原图像进行特征提取,然后分别建立基于处理后的图像及原图像的PCNN。融合的作用是通过PCNN的链接输入得以体现的。融合图像综合了各个侧重于原图像不同特征的滤波器的选择性。仿真结果证明,所提出的算法在增加图像目标的可识别程度方面效果明显。     

基于知识的红外图像背景抑制

在背景抑制时,先对可能的地物或地面的像素点进行标识,然后用像素灰度减本行（相邻行）灰度均值的方法却除大云图,大片地物和消除大气温度分布不均的影响,用模式识别方法识别图像下部存在的大地物或地面,将地面或与地面连通的地物去除,提出的基于知识的背景抑制方法具有运算量小,便于实时处理并能去除大部分的背景等特点,实验表明,该方法能有效地抑制复杂红外图像背景。     

环形向量非局部SAR图像降噪算法

提出一种基于环形向量的非局部SAR图像降噪算法.根据像素点的主方向提取环形向量,计算环形向量各自的特征向量.基于特征向量计算相似度权重,该方法的时间复杂度明显优于NL-Means的矩形模板匹配算法,且相似点匹配具有旋转不变性.通过仿真实验验证了该算法的计算速度和旋转不变性能,匹配效果明显优于NL-Means,降噪结果的峰值信噪比和结构相似度优于BM3D、BLS-GSM等主流降噪算法.     

星空背景下的运动点目标轨迹提取

针对星空图像中运动点目标轨迹难于提取的问题,提出了有限帧最小二乘轨迹关联算法。采用相邻帧差分、自适应阈值分割、连通域处理和质心计算等步骤实现了疑似目标的定位。根据星点目标运动轨迹近似为直线、运动的连续性和相关性等特点,利用有限帧最小二乘线性拟合预测目标位置,以预测位置为中心开搜索窗,关联匹配真实目标,并通过置信度检验确认并提取目标运动轨迹。整套算法简单,易于实现,通过实拍星图实验,验证了该算法效果好,实时性强。     

基于分形和动态规划的复杂背景红外目标边缘检测

针对复杂背景下红外图像目标准确分割的难题,提出一种基于动态规划理论的边缘检测方法.首先根据分形理论,利用红外图像的灰度特征及纹理特征建立优化控制函数;利用局部自适应门限技术寻找潜在目标点,计算最小累计代价阵;在动态规划理论的最优控制下,完成复杂背景下红外图像中目标的边缘检测.实验结果表明,该方法能够有效地提取目标,减少虚警率.     

一种评价假目标红外示假效果的新方法

提出了一种新的评价假目标红外示假效果的方法。该方法首先采用Harris算子提取军事目标及其相应假目标的红外图像的特征点,然后采用Hausdorff距离计算所提取的特征点集之间的Hausdorff距离。该距离越大,说明假目标与真目标相差越大;该距离越小说明真、假目标越相似,也就是说假目标的红外示假效果越好。