一种有效的指纹细节特征提取算法的研究

针对常规指纹细节特征提取算法不足的问题,提出了一种有效的指纹细节特征提取算法,即在细化图像上直接提取原始细节特征点,得到初步的特征提取结果,然后根据图像的伪特征点分布规律,将伪特征点删除,最终保留真实的特征点集。实验结果表明,此算法能有效消除各类伪特征点并且有效地减少计算时间。     

一种易于硬件实现的图像有损压缩算法

原始图像数据经过小波变换后,根据子带系数之间在空间上和方向上所呈现出的带间相似性,将像素集合重新定义为集合树。通过对直流系数量化编码和交流系数比特深度编码中的参数K和熵编码中长度分别为3bit码字（choicel）和4bit码字（choice2）的编码方式的选择实现数据的渐进性编码,使产生的码流具有内嵌特性,可以对任意码流进行截取和译码,实现对码率的有效控制。提出了一种具有复杂度低、易于硬件实现的图像有损压缩算法。经过系统仿真证明此算法有利于提高重建图像的质量。     

光学扫描全息术中的孪生像噪音及消除

阐述了光学扫描全息术的基本原理,分析了孪生像噪音的来源,提出了一种新的数字滤波方法.计算机仿真结果表明:孪生像噪音以振荡形式传播,降低了重构图像的信噪比,影响了重构图像的分辨率;用电子复用技术,即用复全息图函数代替实全息图函数的方法可以有效地消除孪生像噪音;采用单一通道对信号进行处理,即只用一个实全息图函数,通过数字滤波方法同样可以消除孪生像噪音,该方法简便、实用而有效.     

基于尺度质心统计的纹理分析

结合目前纹理分析的三类算法,提出了尺度质心统计的分析算法。该算法以具有多分辨率特性的小波包为基础,结合结构法的纹理元分析方式,采用区域质心完成局部特征提取,最后使用投影法进行整体的特征提取。实验证明,尺度质心统计取得了令人满意的纹理分析效果。     

基于形态学水线区域的深度图像分割

深度图像分割是基于特征关系图匹配的曲面物体识别中的关键技术之一,针对已有深度图像分割方法存在的问题,提出了一种基于二值形态学的水线区域增长算法对深度图像进行分割。首先用结构元素迭代腐蚀深度图像形成距离图像;然后根据距离图像计算极限腐蚀的集合,提取出目标的种子点;最后用条件粗化从种子点开始生长回到原尺寸但不使各区域相连,完成深度图像的分割。实验证明,算法的分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

红外偏振成像对伪装目标的探测识别研究

针对目前普通光电成像系统对伪装目标的探测和识别概率较低的状况,提出伪装目标的探测识别新技术研究。介绍了红外偏振成像系统的原理、组成和特点,研制的中波/长波红外偏振成像装置,其波段范围为3 m ~5 m和8 m~12 m,线偏振度95%,消光比大于100∶1,给出了试验分析数据和偏振融合效果图。研究表明,采用红外偏振成像技术可以有效地实现对地面伪装目标的探测和识别。研究结果还可以扩展到对人工假目标、空中隐身目标等的探测和识别。     

应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算

当作物生物量较大时,现有植被指数由于受饱和问题限制,不能较好的估算作物生物量。针对此问题,尝试将波段深度分析与偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)结合,提高对大田冬小麦生物量的估算精度,并将两者结合建立的模型与应用代表性植被指数建立的模型进行生物量估算精度比较。波段深度分析主要对冬小麦冠层光谱550～750nm范围进行,采用波段深度、波段深度比(band depth ratio,BDR)、归一化波段深度指数和归一化面积波段深度对波段深度信息进行表征。在建立的模型中,波段深度分析和PLSR结合的估算精度比应用植被指数模型的精度高,其中BDR与PLSR结合的估算精度最高(R2=0.792,RMSE=0.164kg.m-2)。研究结果表明波段深度分析与PLSR结合能较好的克服生物量较大时存在的饱和问题,提高冬小麦生物量的估算精度。     

基于FPGA的超高速线阵CCD信号采集系统的设计与实现

线阵CCD已广泛应用于在线检测、图像识别等系统,目前高帧率采集系统多在200~500Hz之间。高速线阵CCD采集系统,如1K甚至10KHz以上的采集要求,设计难度大,电路实现复杂,需要专用处理器,产品成本高,提出了一种采用并行高速FPGA驱动线阵CCD,通过常规分立元件完成模拟信号处理,实现数字信号实时传输的方案。该方案不仅简化了硬件设计上的难度,在同等性能情况下,可实现每秒万帧的高速采样,大幅度降低了成本。方案选用Altera FPGA作为控制核心,实现高速信号采集的同时,在片上实现一定的图像算法,不仅加速了图像处理速度,同时降低了计算机的处理压力。最后,本电路通过USB2.0接口,完成数据的实时传输。设计具有高帧率、高灵敏度、性能稳定,便携使用等特点,同时还有一定的通用性,已应用于一些光学系统中。     

航天器对接相对位置姿态自主测量方法研究

航天器间相对位置姿态的准确测量是实现自主自动对接的先决条件。将三圆标志靶安装在目标航天器上;追踪航天器用数码相机对靶拍照。设计了亚像素处理方法实时处理数字照片,可精确测定圆心像点位置和特征直径的像长;用其作为基本特征参数,基于透视投影原理,建立了求圆心物空间坐标的公式,求出靶面的平面方程,可用来求两航天器间的相对位置姿态参数和实时标定相机的可变参数。计算机仿真结果表明,测距为2m时,测圆心像点位置的误差小于0.03个像素,测距误差小于1mm,测姿态角的误差小于0.01°。该方法也适用于无人直升飞机定点着陆时自主测量其相对位姿参数。     

基于形态学成分分析的静态极光图像分类算法

为了解决海量极光图像手工分类效率低下的问题,提出一种静态极光图像自动分类系统,使用形态学成分分析将极光纹理从复杂背景中分离出来,从纹理中提取特征并利用支持向量机进行分类.实验结果表明:该算法分类正确率较之于传统方法均提高约10%,当分类器支持向量机+线性核函数时,分类速度最快,最适合于海量数据的处理.