一种盲Poisson MAP超分辨方法

由于成像系统内部和外部的因素,使得获取的图像产生退化。为获取高分辨率图像,图像超分辨技术获得迅速发展。基于各向异性正则化提出了一种盲Poisson MAP算法,该算法同时估计高分辨图像和包含了位移因素的模糊函数,与基本的盲Poisson MAP算法相比,有效地抑制了振铃效应,清晰度有很大改善,峰值信噪比大约提高7 dB。     

星球漫游车立体视觉系统性能分析与设计

本文针对星球探测任务中星球漫游车自主避障和导航的要求,提出了星球漫游车立体视觉的系统结构和设计方法。在对实时响应、视场角、传感器分辨率和精度以及计算量等性能需求深入分析的基础上,给出了漫游车立体视觉系统的设计原理,建立一系列配置方程来描述重要的系统参数之间的关系。这些配置方程有助于设计师在系统设计初期对平衡系统性能进行综合考虑。     

基于光流场分析的红外图像自动配准方法研究

提出了一种基于光流场分析的准确的红外图像自动配准方法．该方法可分为两个过程：先是利用全局光流场完成两幅图像背景区域的配准；其次利用由粗到细的层级匹配算法提取两幅图像中运动目标的特征点集，根据两组特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数，完成运动目标的配准．对一定研究领域的红外图像自动配准的仿真实验表明：该方法准确且对场景的运动有很好的鲁棒性．     

发光二极管的作用距离分析

发光二极管具有体积小、质量轻、功耗低、寿命长、可靠性高和响应速度快等优点,可以用作各种标志的发光器件,广泛地应用于指示灯、显示屏、交通管理和生产自动化中.推导出了发光二极管的作用距离公式,并针对常用的观测设备进行了分析.使用最低照度0.02 lux和中等分辨率摄像机作为观测设备,辐射功率为6 mW、辐射半顶角为25°的发光二极管作用距离可达1.5 km.给出了相应的实验结果,验证了理论分析的正确性.     

大尺度高分辨率遥感图像机场目标的快速识别

基于对机场的图像特征、目标特征的全面分析,提出了一种从大幅面高分辨率光学遥感图像(10000×10000 pixel)中快速识别机场目标的算法。首先通过预处理去除图像中大部分与目标特性不相关的区域,然后在剩余区域中作精确的检测,其中用到的目标特征有空间频率、均值、方差和能量等,使用canny边缘检测、线段分割与四邻域跟踪技术对目标进行精确识别。研究结果表明,本文算法能够实现对机场的快速识别,识别算法时间小于2 s。     

基于带通滤波的红外小目标捕获算法研究

分析了红外点目标的成像特性，介绍了带通滤波的特点和设计方法，并在对数据进行滤波处理后采用基于位置和灰度相关算法对目标进行确认，引入了海天线的计算模型。该方法适应性强，处理效果好，对海背景干扰和天空去云层干扰具有较高的抑制作用。通过卷积实现的带通滤波算法计算简明，且容易由硬件实现，对运动小目标的检测具有较强的应用价值。实验结果表明该算法能够检测出海天背景下帧间移动的低信噪比的红外小目标。     

基于不变特征的标志识别技术研究

标志识别是近距离空间交会对接中的一项重要的关键技术.在空间交会对接过程中,太阳和月球等各种天体以及飞行器上零部件的辐射与反射都会影响CCD的成像,形成大量杂散光干扰.为此,本文首先设计了具有不变特征的标志系统,然后根据标志系统固有的不变特征,详细设计了左右像点匹配、远场像平面不变特征识别、近场像平面预测识别以及像空间模型匹配全等识别等一套完整算法,可以保证彻底消除杂散光的干扰,正确可靠地完成各个标志灯像点的辨识.模拟图像仿真实验和真实图像仿真实验结果验证了算法的正确性和可靠性.     

利用二维插值核的高分辨力图像重构

利用连续图像采样及其内插公式,提出了一种基于二维插值核重建高分辨力图像的新算法。该算法先使一般低分辨力序列图像具有标准位移关系,再根据高、低分辨力图像之间的关系重构高分辨力图像。同时利用正则化技术导出了一套重复迭代算法,以提高算法的处理效果和克服病态问题。实验表明,该算法使图像的细节和清晰度大大增强,分辨力大幅度提高,明显优于零阶保持插值算法的处理结果,其峰值信噪比提高8-9dB。     

基于PPF和机群结构的并行图象复原与超分辨处理系统

为实现海量大尺度图象的复原与超分辨算法的实时处理,完成了相应并行系统的设计,对该系统的技术方案、工作原理、关键算法、硬件结构和并行技术等进行了研究。首先,根据技术方案介绍了系统的工作原理及解模糊、去噪和超分辨等关键算法。接着,对DSP和机群两种体系结构进行了分析和比较,结果表明机群更适合于大规模并行处理,并给出其设备选型的原则。然后,提出了基于PPF结构的并行算法模型和基于MPI＋OpenMP混合结构的多层次并行与优化技术。最后,对算法在DSP和计算机系统上的处理效果和处理速度进行了实验和分析,给出了系统规模和性能的预测,确定了关键参数即处理器数目的选择依据。实验结果表明,该系统可将处理时间由2700s降低到29.39s,同时使处理后图象的清晰度、对比度和分辨率显著提高,满足应用需求并具有一定的通用性。     

提高地震图像信噪比的非线性各向异性扩散算法模型

原始地震图像属于线形纹理图像，地震同相轴表现为线条结构。选取基于偏微分方程的非线性各向异性扩散(即一致增强性扩散)算法模型，通过结构张量的特征向量控制扩散方向，利用扩散张量的特征值控制特征方向上的扩散量，对原始地震图像进行图像处理，增强具有一致性的同相轴及其所反映的重要地质结构。利用能谱分析设计了地震剖面图像信噪比的计算公式，确定了扩散参数的选择范围。处理实际地震剖面图像的结果表明，在信号结构关系不变及其能量保持80％～90％的条件下，原高信噪比地震图像的信噪比可增加约9dB，原低信噪比地震图像的信噪比增加大约15dB，并且不会出现假像，增强了同相轴及重要的地质结构。图1表1参10