一种外置式视频同步信号发生器的设计

对随机视频信号的特点进行了研究，提出了采用谱分析提取随机视频信号的同步频率的方法，根据数据传输的要求设计了基于USB接口的外置式视频同步信号发生器并给出了系统的硬件框图和软件流程。系统具有自动分析随机视频信息隐含的同步信号频率，精确产生同步脉冲信号的特点，满足随机视频信号采集和稳定显示的同步要求。同步精度达到300帧内图像漂移小于1个像素。利用该视频同步信号发生器控制非标准图像采集卡实现了计算机辐射的随机视频信号的采集和稳定显示。     

中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像

压缩感知高光谱计算成像技术是当前高光谱计算成像领域的研究热点之一,其能够在保持系统元器件物理特性不变的前提下,有效地提升成像质量。本文概述了高光谱计算成像的研究背景和基本概念,详细介绍了压缩感知高光谱计算成像系统的发展现状,重点阐述了本团队提出的基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像技术,并对其系统组成、数理模型以及最新进展进行了说明。通过总结压缩感知高光谱计算成像的背景知识以及空-谱编码压缩感知高光谱计算成像的研究工作,力求为科研人员探索压缩感知高光谱计算成像新体制带来新的思路,促进高光谱计算成像技术的发展。     

快速无参数背景建模的红外目标检测方法研究

针对复杂背景红外图像序列目标检测的难题,给出了一种用于红外监控系统中入侵目标检测的背景建模方法。应用特征样本集为每一个像素建立统计无参数样本集模型,根据核函数估计计算每一个像素值对模型的符合概率。使用双阈值进行目标检测和模型更新,将图像分为三类:可靠背景、感兴趣区域和不可靠背景。通过不可靠背景类提供的信息进一步将感兴趣区域细分为入侵目标和错误检测。对几种红外图像序列仿真实验表明,该算法不仅可以比较精确的检测显著入侵目标,对于容易淹没在噪声中的弱小入侵目标也可以实现准确地检测。     

变参式Tikhonov正则化图像复原算法

正则化方法是近年来流行的图像复原算法。研究了周期边界条件下Tikhonov正则化的预处理共轭梯度算法,提出了新的预处理矩阵和变化正则化参数的方法。正则化参数先取较大值,抑制复原图像中的噪声,得出收敛的结果来修正初始梯度;再取较小值,用来增强复原图像中的细节。对一组图像复原基准问题的实验结果表明,与当前流行的正则化图像复原算法比较,该算法的图像复原效果更佳。     

改进的粒子群优化目标跟踪方法

针对粒子群优化算法应用在目标跟踪时,其惯性权重调节机制的局限性,提出了改进的粒子群优化目标跟踪方法。首先,对目标及粒子群算法中相应参数进行初始化;接着,引入粒子进化率的概念,对惯性权重调节机制进行改进,根据每代每个粒子的不同状态及时调整惯性权重;然后,在更新粒子的速度和位置的同时,更新个体最优解和全局最优解,进行下一次迭代;最后,比较粒子的适应度,选择相似性函数值最大的区域为目标。实验结果表明,该方法与使用自适应惯性权重调节机制的粒子群优化目标跟踪方法相比,减少了获取相同适应度所需的迭代次数,运算效率提高了42.9%。实现了目标在相似性函数出现"多峰"情况下的准确定位,对目标出现部分遮挡的情况具有很好的适应性。     

基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．     

基于点云数据的三维目标检测技术研究进展

近年来,随着深度传感器和三维激光扫描设备的普及,点云数据引起了广泛关注。相对于二维图像,点云数据不仅包含场景的深度信息,还不受光照等环境因素的影响,能够更精确地实现目标识别和三维定位。因此,基于点云的三维目标检测技术已经成为智能空间感知和场景理解的关键技术。本文首先介绍了点云数据的特点,并探讨了不同类型的点云特征提取方法;其次,详细阐述了基于体素、点、图以及体素与点混合的点云目标检测方法的原理和发展历程;然后,介绍了常见的室内外点云目标检测数据集和评价指标,并对各类点云目标检测方法在KITTI和Waymo数据集上的性能进行了详细的比较和分析;最后,对点云目标检测技术的研究进展进行了总结和展望。     

基于小波框架的红外/可见光图像融合

针对小波框架所具有的冗余性和平移不变性在图像处理中能较好保留图像细节特征的特点,提出了一种将l2上的离散小波框架和交叉子带像素融合方案(Cross band pixel selection)结合起来的融合算法,并用于红外和可见光图像的融合。仿真试验表明该算法较好地保留了源图像的细节信息,是一种行之有效的融合算法。     

真彩色传递双波段图像融合

针对基于颜色传递的双波段（中波红外、可见光）图像融合时,由于参考图像选择不当,造成的彩色融合图像对比度差、图像边缘细节下降等问题,提出了基于拉普拉斯金字塔分解及对比度可调的色彩传递图像融合算法。对待融合的两幅图像进行拉普拉斯金字塔三级分解,每一级按照不同的融合规则进行融合,以重构后的灰度融合图像作为融合结构的亮度分量Y,将可见光与红外图像的差值图像作为U分量,以红外图像为V分量。在颜色传递公式中,加入可调的比例系数,通过适当调节比例系数可调节融合图像的对比度。实验结果表明,获得的融合图像较好地保留了可见光图像的细节,既突出了红外目标同时又具有参考图像的颜色特征。图像评价结果表明,融合图像的均值、方差、熵等评价指标均得到较大提高。