图像序列中运动弱小目标的检测

根据序列图像中运动弱小目标的相关性,提出一种弱小目标检测的方法。采用能量积累的方法,提高图像信噪比;采用自适应门限进行阈值分割,得到二值化的图像;利用聚类的方法去掉噪声点。实验结果表明,该方法能够有效地提取出低信噪比下序列图像中的弱小目标。     

应用形态学与图像流法的空间小目标提取方法

针对光电探测所得低信噪比图像序列,提出了一种结合形态学和图像流法的空间小目标提取方法。根据非线性滤波器在保护图像细节方面的良好性能,在图像预处理中采用非线性的形态滤波器进行背景估计和对消。在利用多帧图像进行目标提取时,针对多帧图像积累的有效性保证问题,采取了在积累前进行图像形态膨胀的方法,通过图像流法进行多帧图像航迹关联。形态操作中采用模板分解的措施大大减少了运算量。实验结果显示,采用该方法可以提取信噪比为2的小目标,验证了方法的有效性。     

基于傅里叶描述子的弹丸破片群散布特性分析

本文从提高弹丸破片群对目标的杀伤力度出发,为破片群的定向控制技术研究提供可靠的先验信息,提出了基于傅里叶描述子的弹丸破片散布特性研究算法。该算法利用傅里叶描述子的旋转、缩放和平移描述的不变特性,对弹丸破片的分布图像进行傅立叶描述分析,提取弹丸破片的散布参数(散布范围、散布形状、边缘密集度)。通过仿真实验验证了本文所提出的算法能够有效地实现弹丸破片的散布特性。     

红外序列图像的支持向量机分割方法

红外序列图像的准确分割是自动目标识别的关键,而当图像背景复杂时,传统的图像分割技术往往难以满足要求,为此,提出了基于支持向量机的红外序列图像分割方法。序列图像中的部分帧被作为训练样本,通过选择适合的模型参数,运用支持向量机方法建立学习机器,将后续图像帧中的目标从复杂的背景中识别出来,从而实现红外图像分割。实际红外序列图像分割表明,基于支持向量机的图像分割方法不需要复杂的预处理和后处理工作,分割效果理想,对于小目标的图像,识别正确率可达 99%。     

紫外序列图像中目标的提取

分析了"日盲"紫外ICCD(增强型电荷耦合装置)探测系统所采集紫外图像中噪声和目标的特点,基于紫外图像的特点,提出了一种紫外序列图像中目标提取的方法.该方法首先采用时域递归低通滤波算法对紫外图像进行降噪处理,有效抑制了图像中的随机噪声,提高了图像的对比度.然后运用自适应阈值分割算法对目标进行了提取.实验结果表明,该方法能较好地检测出紫外序列图像中的目标,具有较强的噪声抑制能力.     

时空联合的红外运动目标提取算法

针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法.算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息.时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域.然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割.最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取.实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标.     

瞬态波存在破片群测速上的应用

破片群速度参数是壳体爆炸研究中的一项重要参数,如何准确测量破片群速度一直是国内外料研人员所追求的目标。本文介绍了一种利用高速瞬态波存所组成的破片群速度测量系统。它包括一台多通道高速瞬态波存、多通道接收靶及数据处理软件。用计算机对采集到的数据进行处理,可以直接给出破片群的速度参数。     

斑点状多目标的实时提取

基于图像的特点,本文提出了一种软硬件结合的斑点状多目标提取方法。这种方法的基本思路是在扫描过程中用硬件对图像进行初步处理,提取出有效信息,然后由高速数字信号处理器完成复杂的比较、连接和计算。本文讨论了这种方法的过程以及实现时采用的数据结构,给出软件实验结果。     

复杂场景下的变形目标跟踪

提出一种新的针对目标变形的模板匹配跟踪方法。对于跟踪序列图像中的目标,采用均值平移方法对原图像进行滤波平滑后提取边缘;定义一种点到邻域的广义距离测度,增强了匹配的容错性,与计算 Hausdorff 距离相比计算量大为减少;采用边缘相似点的距离均值和方差作为匹配的相似测度和置信准则,进一步降低了匹配的误差;提出在 8 邻域内基于马尔可夫模型的启发式规则修正模板策略,阻止跟踪点漂移。实验结果表明,该方法能以高达 98%的正确匹配率对复杂场景序列图像中的运动目标进行稳定跟踪。     

复杂场景条件下的运动目标检测算法

针对复杂场景条件下运动目标检测方法存在的局限性,提出了一种基于运动检测和静止图像分割相融合的算法。采用相邻帧差法结合建立的假设检验模型进行自适应的运动目标检测;为消除孔径效应和噪声的影响,根据运动目标检测的结果,在当前帧利用区域增长法融合运动分割的结果。试验结果表明,算法能从复杂场景的图像序列中有效地检测和提取出运动目标,并有很强的鲁棒性。     

拉索模型模态参数识别的实验研究

基于高速摄影成像技术,利用改进的数字时间序列图像相关方法,测定了自由振动状态下拉索模型的模态参数。该方法具有实验装置简单、全场非接触、无附加质量、无附加阻尼、测量频率和位移范围可调等优点。采用高速CMOS摄像机及其计算机处理系统,实时获取拉索的振动图像,基于VC编制时间序列图像相关软件自动对序列图像进行相关运算,获得其位移-时程曲线;利用小波分析的方法确定拉索的固有频率和阻尼比,实验结果与理论分析结果吻合得较好。测试及分析结果表明:该方法为拉索模型的模态参数识别提供了新的途径。     

光幕靶测量破片群初速的方法

针对计算战斗部杀伤概率和引战配合参数,提出一种六幕光幕靶对战斗部破片群初速进行测量的方法.给出了六幕光幕靶的测量原理.可以通过测量多个破片的飞行速度与飞行姿态角,推导出速度衰减系数.采用多台六幕光幕靶圆形放置,同时参与测试,再根据破片速度衰减公式确定破片群的初速.同时对沿战斗部轴向的破片初速进行了探讨,用其初速分布更准确地表示战斗部的初速分布,讨论了误差影响因素.     

高速摄影技术在包装跌落测试中的应用

提出了采用高速度摄影技术进行包装跌落测试与分析的新方法。重点研究了序列图像采集与分析的技术与方法,并以食品罐头跌落分析为例讨论了高速摄影技术在产品冲击研究中的应用,为包装产品跌落分析提供了一种新的研究思路。     

序列图像中运动目标检测

提出动态背景下序列图像中的运动目标检测算法。利用像素邻域的各向同性对图像进行归一化,消除亮度变化等因素的影响;利用光流信息并结合小波变换由粗及精计算速度场来配准图像;用当前帧作参考图像,通过时域积分校正背景图像。当前帧与校正后背景图像作差得到差分图像。假设该差分图像中噪声分布为高斯分布,由高斯分布的3σ特性滤除差分图像中的噪声,则粗定位出目标;最后以聚类方法确定运动目标区域。分别对200帧可见光和200帧红外图像序列进行实验,检测率分别为95%和94%。     

基于奇异值分解的红外弱小目标检测

鉴于传统的基于单幅图像奇异值分解红外弱小目标检测算法的不足,提出了一种新的基于图像序列奇异值分解的红外弱小目标检测算法.首先,利用图像序列构造图像矩阵并进行奇异值分解,得到对应的特征值与特征向量;其次,利用处理后的特征值和特征向量重构图像序列,得到新的特征图像序列;再次,在特征图像序列中选取合适的特征图像进行处理从而增强目标并抑制背景;然后,对新特征图像进行阈值分割,得到要检测的弱小目标;最后,对序列中的每幅图像分别进行帧间位置修正与帧内位置修正,以达到检测红外弱小目标的目的.实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性与实时性.     

模拟破片杀伤战斗部空爆冲击波与高速破片群联合作用的等效试验方法

破片杀伤战斗部空爆冲击波与高速破片群联合毁伤作用下目标结构的毁伤特性、防护效能等是当前防护领域的热点和难点,但目前的试验研究手段和方法存在不足,为此,提出采用等效缩比战斗部(其原理为炸药爆炸驱动预制破片分散)来模拟破片杀伤战斗部,可作为进行空爆冲击波与高速破片群对防护结构的联合毁伤作用的实验方法。在确定防御目标战斗部、防御目标弹丸和几何缩尺比的基础上,根据爆炸力学相关经验公式,提出了求解等效缩比战斗部的装药和预制破片的相关参数的等效计算方法。该等效试验方法考虑了多破片侵彻的增强效应以及与爆炸冲击波的联合毁伤增强效应,且等效计算方法参数较少、简单实用。     

多边缘法实现对高速扩展目标解体的自动跟踪

根据一般扩展目标的性质,结合某些高速扩展目标分离(如高速再入大气层的目标)的实际情况,分析了此类目标发生分离、特征产生剧烈变化的特点,指出了一般图像跟踪算法中基于对比度跟踪算法在此情况下难以适用的原因,并综合这些算法的特点,提出基于光学图像序列的加权多边缘跟踪算法,结合FDEKF滤波,实现了对此类(超)高速扩展分离目标的自动稳定跟踪.通过对多个此类目标序列图像进行仿真验证,并与其它四种基于对比度的跟踪算法所得结果进行比较,结果表明,该算法稳定性好、精度更高,且易于实现.     

高分辨率遥感图像感兴趣目标的提取算法

在遥感图像的判读和解译过程中,快速准确地提取感兴趣的目标可以极大地改善整个处理系统的负担.借鉴人类的注意机制,提出了一种基于视觉注意的感兴趣目标提取算法.该方法首先通过分析图像的谱残差求取图像显著图,再利用全局竞争机制和返回抑制策略控制注意焦点快速搜索显著图,实现无先验知识的显著区域提取;处于焦点的大部分显著区域利用感...     

红外车辆目标的自动模糊分割

针对红外图像的特点,提出了一种基于遗传算法的自动模糊分割红外车辆目标图像的方法.首先选取图像的感兴趣区域以加快运算速度;然后对感兴趣区域图像进行模糊增强,借助于二维OTSU方法对增强后的感兴趣区域进行阈值分割,为了加快分割算法的速度,先限定一个最佳阈值范围,再利用遗传算法在此阈值范围内自动搜索最佳分割阈值;为了弥补单独利用二维OTSU方法分割的不足,采用缩短模糊边缘宽度的方法来提取感兴趣区域红外车辆目标图像的边缘.最后把二维OTSU方法分割的图像与模糊边缘提取得到的边缘图像进行或运算后进行填充以得到最终的车辆目标分割图像.实验结果表明,对于红外车辆目标图像,一维OTSU和二维OTSU算法只是基本分割出了红外车辆目标的主体,而本文提出的自动模糊分割技术不仅准确分割出了红外车辆目标的主体,而且对于坦克的模糊炮塔亦得到了完整的分割.     

基于序列图像的组合摄影机外场同步标定技术

多台摄影机联合拼接测量运动大目标时,由于被测物体大、摄影距离远导致摄影机的测量结果受影响,该文针对提出组合摄影机大视角同步标定技术。并基于序列图像,在测量之前对所用的测量摄影机进行精确标定,通过将多个摄影机进行固联标定的方法,对采集到的序列图像进行编码标志自动提取,然后采用光束法平差方法进行计算,可快速且准确地获得摄影机的内方位元素和外方位元素。实验数据分析结果证明:组合摄影机同步标定策略具有一定的适用性、可行性以及标定精度。