基于多微面光纤面板的仿生复眼图像拼接及定位算法

为研究仿生复眼系统的图像拼接以及目标定位技术，使用三维设计制图软件SolidWorks对9个光学透镜组成的仿生复眼系统镜头支架进行设计；使用尺度不变特征变换算法对特征点进行提取，通过采用欧氏距离法和随机抽样一致性算法对特征点对进行筛选；采用加权平均法对图像进行融合；根据子眼镜头之间相互交叠的信息，选用了双目测距原理对空间目标进行三维定位。搭建了一套视场角为74.3°的视觉系统，得到了一副大视场的仿生复眼拼接图像，对空间4个不同位置的目标进行了定位，证明此仿生复眼系统能够获取大视场的拼接图像，能够对空间目标进行定位。     

基于图像拼接的全景目标检测技术

针对战场指挥车等战地车辆内作战人员需要在车内实时了解外部战场动向的问题,提出一种基于图像拼接的全景目标检测技术研究。利用监控转台摄像头获得全景图像并检测运动物体,以此模拟战场实际情况。首先使转台进行水平360?旋转,同时使用安装在转台上的摄像头采集实时图像,利用转台转速与扫描场时间等参数对图像进行预处理,从而削弱前后两场信号叠加造成的边缘模糊。最后对前后两帧图像进行灰度值相关匹配,并检测出全景图像上的运动物体。实验结果表明,该技术可以实现全景图像拼接并在全景图中标出视场内运动物体的位置。     

身管内膛图像拼接系统的设计与实现

运用计算机图像拼接技术,提出一种将身管内膛局部表面照片快速无缝拼接的算法。相位相关算法是一种非线性、基于傅里叶变换功率谱的频域相关算法,该方法只取互功率谱中的相位信息,减少了对图像内容的依赖,所获得的相关峰尖锐突出,位移检测范围较大,有很高的匹配精度和很强的抗干扰能力。利用改进的相位相关图像拼接算法对获取的火炮内膛图像进行拼接,最后利用渐入渐出函数加权融合算法消除拼接缝,实现身管内膛图像拼接。实验结果表明,该系统可获得无缝、清晰和完整的火炮身管内膛图像,满足炮膛实时检测需要。     

一种基于SIFT特征的序列图像拼接算法

针对序列图像拼接问题，提出一种基于尺度不变特征（SIFT）的自动拼接方法。该方法首先计算图像SIFT特征向量，作为匹配的依据，其次利用SIFT特征进行图像配准，进一步配准的基础上利用图像交叠处距离差来线性融合边缘，取得较好的平滑的镶嵌效果，最后通过对真实场景序列图像进行拼接，实验验证了该方法的有效性．     

基于深度学习的光电系统智能目标识别

智能目标识别技术是光电系统多维立体侦察体系的重要支撑,是实现多角度、全方位目标定位、感知分析的基础。为满足复杂环境下光电系统中基于深度学习的目标识别需求,聚焦数据、算法和计算能力三大挑战,提出一种基于多源信息融合的智能化目标识别方法,对多个传感器融合得到的图像进行学习和训练,从而提高目标识别的能力。基于多维图像融合的目标识别技术,将多波段融合图像数据进行标注、训练学习,用来自动识别出图像中的多个目标。实验结果表明,所提算法能够实现对融合目标的精确识别与定位。     

不同视场的多源图像融合技术研究

图像融合技术已经成为计算机视觉、自动控制、机器人、目标识别跟踪等领域的关键技术之一。图像融合技术主要研究对象是配准后共视场(FOV)的多源图像系统,现实生活中存在大量不同特性的不同视场的图像系统,不同视场的多源图像融合技术能够在不增加硬件设备投入的情况下,提升图像采集系统的性能;针对不同视场的多源图像融合技术,提出一种仿射变换和线性插值相结合的配准方法;对融合前后的图像在时域、空域进行了分析比较,并对融合的结果进行了评价和对比,验证了此技术应用的可行性。     

一种基于差帧图像融合的弱小目标增强方法

为了能够在小目标检测时更加容易和准确的检测出弱小目标,提出了一种基于差帧图像融合的弱小目标增强算法,该方法首先对视频相邻帧进行差帧处理,然后对差帧结果进行图像融合,最后把融合结果与原视频帧图像的低频分量进行差分运算获得增强图像.实验结果表明该方法的正确性,实现了对弱小目标的有效增强.     

一种基于小波变换的可见光与红外图像融合算法研究

为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础.     

基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法

研究了序列图像中红外弱小目标的检测跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.结合两种算法的优点,提出了一种基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法.从红外序列图像中提取了局部灰度均值对比度、局部梯度均值对比度、局部熵和灰度分布四个典型特征,根据各个特征对弱小目标检测的贡献,自适应地进行特征融合.在粒子滤波的框架下,将融合后的特征信息转化为粒子的权值,对红外弱小目标进行跟踪.仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能.     

图像配准技术研究

研究了图像融合的基础图像配准技术，阐述了图像配准技术的一般步骤和基本方法，依据图像边缘检测、目标识别和轮廓提取技术，提出了一种基于轮廓提取的图像配准方法，给出了图像配准的结果。     

基于云台的无线视频监管系统设计

针对消防危险火场画面实时采集、海上监视画面采集、道路实时监控、 密集环境视频勘察、自我识别、宣传等方面的应用,设计了基于云台的无线视频监管系统.系统通过姿态的融合算法及稳定云台的控制算法,采用无线网络、稳定云台、单片机控制等技术,实现了稳定视频采集、实时画面无线传输、智能避障、自动语音播报等功能.     

一种新的基于图像识别技术的信号灯识别算法

将远程数字视频监控和图像识别技术引入武器系统的测试过程中。信号灯作为武器系统测试中最常见的识别对象，多在灰度空间和RGB颜色空间中进行识别，但该两种方法均存在一定不足。鉴于HSI颜色模型在图像信息描述中的优越性，引入HSI空间颜色对比相似距离，用以改善信号灯的识别效果。新算法在RGB空间中进行均值的求解，再转化为HSI颜色，可以减小计算量，提高效率。实验表明，新算法实用性强，有效性高。     

激光选区熔化熔池视频监测与评价

为对激光选区熔化的加工过程进行监测和反馈调节,建立一套同轴高速相机熔池图像采集系统,研究 10 kHz 高速熔池图像在线实时监测与评价方法。完成有限元的建模,通过仿真分析熔池的正常形貌;基于FPGA 开 发高速图像采集与处理系统,实现10 kHz 图像的实时分析、处理和输出。把高速视频系统在粉末床激光选区熔化(laser powder bed fusion,LPBF)技术上集成,并开展实验测试与验证。实验结果表明：该系统可实时监测和输出熔池的评 价参数,为激光选区熔化闭环控制奠定技术基础。     

一种改进的Surendra运动目标伪装效果检测方法

现有的伪装检测主要是针对静态目标,并不能客观反映机动装备在作战行动中伪装的有效性。综合运动目标检测技术,结合伪装学原理,以军用卡车模型作为研究对象,基于Surendra背景更新建模算法并结合Lab三通道,提出一种机动装备迷彩伪装效果检测方法。根据所建立的实验系统,计算序列图中军用卡车伪装前后的形状特征参数集合之间的欧氏距离,得到实验序列图像的欧氏距离平均值为189.45,说明实验系统中伪装前后运动目标的形状特征参数之间极不相似,即经过伪装后的目标更具有一定的动态变形伪装特性。借助性能评价模块得出伪装前后目标图像相关系数范围为0.003 5~0.127 5,证明了该检测方法的科学性和可靠性;根据检测运动目标的算法原理,可知伪装后的运动目标图像与其中心背景之间更具有一定的融合性。     

FPGA+DSP在空中背景下运动目标实时跟踪系统中的应用

针对电视跟踪系统对飞行目标的检测与跟踪受到速度瓶颈的限制,设计出在TMs320c6416DSP的配合下,以Altera公司的EP2C70F672C6FPGA为核心处理器的实时电视跟踪系统。该系统利用FPGA强大的并行流水处理能力,实现视频图像的采集、预处理、运动目标检测、波门叠加功能,并利用具有快速运算能力的DSP实现模板匹配算法,以确认跟踪目标。结果表明,该系统能实时高效地完成目标检测与跟踪任务。     

无线传感器网络仿真中的目标定位问题

针对在无线传感器网络仿真平台的设计里，单个可见光传感器无法获得运动目标的距离信息，无法实现运动目标的定位及多传感器的信息融合的问题，提出一种基于多个可见光传感器数据融合的运动目标定位方法。该方法将数字图像处理与数据融合技术相结合，采用运动目标检测与识别技术确定目标个数与种类，运用数据融合技术融合多个传感器的识别结果及节点位置信息，很好地解决了仅利用可见光传感器仿真的情况下，运动目标在监控场景里的定位问题。