美国夜视技术的最新进展

美国军方拥有最新的夜视技术，并在继续进一步提高夜视技术，以保持夜战优势。第一代和第二代夜视系统在全世界都可以找到，但是第三代却为美国军方所独有。尽管如此，美国还在继续将高分辨率、传感器融合以及彩色作为其追求目标。     

一种基于灰度变换的红外图像增强算法

针对红外图像，采用双门限分割法进行图像分割，然后采用分段灰度变换法进行图像增强。根据具体图像，通过人机交互的方式确定2个阈值，将图像分割为目标区、过渡区和背景区3部分；按照每一部分的特点，设计不同的灰度变换，对图像进行分段线性增强，得到感兴趣目标区的最佳视觉效果。通过对16位红外图像进行实验，得到了满意的结果。实验表明,该算法灵活便捷，在增加对比度和去除噪声的同时，还抑制了背景，达到了预期的效果。     

基于SVM局部后验概率融合方法研究

研究了基于支持向量机的后验概率的应用,提出了对样本集进行分解,以产生局部后验概率,根据模式的稳健性对局部后验概率进行凸组合融合的方法.     

机器视觉及其应用(系列讲座)第二讲图像采集技术——机器视觉的基础

图像采集是机器视觉系统的基础,因为获取相应质量的图像,是对图像进行处理与分析的前提.该文是<机器视觉机器应用>系列讲座中第二部分,重点讨论了采像4个环节的内容、核心、以及对采集到的图像质量的影响.并分别讨论了光源、光学系统(镜头)、CCD摄像机、图像采集卡以及特殊或最新的图像采集技术与产品.     

用高分辩率卫星影像辨识城市建筑物

在对试验区IKONOS卫星高分辨率影像预处理的基础上,采用HIS变换法对1m分辨率全色影像和4m分辨率多光谱影像进行了融合处理;通过建筑物阴影提取了建筑物高程,采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息;采用了四种不同的特征图像组合方式,对试验区高、中、低层建筑物进行了分类.     

书籍扫描图像畸变参数自动计算方法的研究

为实现书籍扫描图像的畸变自动校正,提出用多项式来描述各像素的理论灰度g(zi)与页面上对应点到扫描仪工作平面距离zi二者之间的关系。为确立该多项式,在畸变参数已知条件下扫描一幅图像,根据已知畸变参数求出zi,即可按最小二乘法原理由各像素灰度的实际值求出多项式的各个系数。实验证明,采用4阶多项式已能满足一般要求,并求出了各系数。对任意扫描图像,自动计算畸变参数的方法为:首先利用扫描图像上页边空白处各像素的灰度,对畸变参数进行估计,并求出zi的估计值;然后代入所确立的多项式,可求得g(zi);通过调整各畸变参数的估计值,直到g(zi)与gi最为接近,即得最佳畸变参数。用于图像校正实验,获得了较好的校正效果,最大误差由不校正时的41%下降到了6.9%。这使得无需用户测量并输入有关畸变参数即可进行自动校正。     

多元线性回归应用于近代物理实验

本文介绍非线性方程转化直线性方程和多元线性回归法来分析近代物理实验中塞曼效应分裂干涉圆环多处选点测量的处理过程。     

浅析用图像法处理实验数据

指出了图像法在解决物理问题中的优势及应注意的问题,并对用图像法处理实验数据的考题进行了归类．     

改进形态学相关算法以识别高相似度灰度图像

从形态学角度定义了灰度联合图像相似度，提出两种基于位表示法形态学相关算法的改进算法，通过提取位表示法的图像片边缘特征或二元化位表示法的图像片功率谱，以提高位表示法形态学相关算法对高相似度灰度图像的识别能力。     

基于半像素错位的多幅图像重建高分辨率图像技术研究

介绍了一种基于半像素错位的多幅图像重建高分辨率图像技术。分析了半像素错位的多幅图像与高分辨率图像各像素灰度值的对应关系 ,并从CCD数字化采样的角度进行了论证。同时 ,结合实际摄像机CCD结构 ,求出了高分辨率图像重建的计算公式 ,并通过实验进行了验证和完善。重建的本质是以原高分辨率图像的 4邻域平均图像为基础 ,增加一定比例的边缘细节信息 ,去接近原高分辨率图像。CCD的动态范围越大 ,图像的灰度级越多 ,那么计算误差就越小 ,图像的边缘细节信息就可以利用更多 ,重建的图像就越接近原高分辨率图像。通过实验和分析表明 ,利用半像素错位的多幅低分辨率图像重建高分辨率图像的原理是正确的 ,方案是可行的