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针对海天线SNR低且有一定倾角难于提取的问题,提出一种新的海天线提取算法。在预处理阶段,利用Laplacian模板对海面的波纹进行增强,然后使用顺序滤波与数学形态学相结合的方法增加海面波纹的面积与灰度,预处理后增大了海面与天空的灰度差,海天线的SNR提升70%以上;最后,设计了一种斜线查找矩阵,通过对图像行扫描生成该矩阵,矩阵最大值的横纵坐标即为海天线的位置和角度。实测数据的试验结果验证了该方法的有效性且算法运算简单,易于工程应用。创新点在于使用模板运算与形态学相结合的方法提高了海天线SNR并设计了斜线查找矩阵可以简单地定位海天线的位置和角度,减少了计算复杂度。 相似文献
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一种新的实时红外图像增强技术 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种新的实时红外图像增强技术.此方法首先对图像进行多尺度滤波处理,得到图像的低频部分和高频部分;然后利用自适应平台直方图均衡的方法(APE)对低频部分进行了对比度增强,利用阈值XP方法对图像的高频部分进行了边缘锐化和降噪处理.很好的解决了红外图像存在的目标与背景对比度差、边缘模糊、噪声较大等缺陷.而且此方法的处理时间为每帧25ms满足实时显示的要求.实验表明此方法能在实时红外图像系统中取得了非常好的显示结果,红外图像经该方法增强后,目标与背景的对比度、边缘清晰度等都有一定改善. 相似文献
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低采样率下的高质量鬼成像(GI)对于科学研究和实际应用具有重要意义,为了在低采样率条件下重建高质量图像,提出了一种高质量的被动式压缩鬼成像重构算法(PCGI-LRC)。基于图像的非局域相似块堆叠而成的矩阵具有低秩和稀疏奇异值的假设,从理论和实验上证明了一种对最小二乘问题与非局域相似块低秩近似问题进行联合迭代求解的方法,能够在低采样率(6.25%~50%)条件下实现高质量鬼成像。实验结果表明:与基于稀疏基约束的GI(GI-SBC)和基于全变分约束的GI(GI-TVC)相比,PCGI-LRC在峰值信噪比、结构相似性系数和视觉观测等方面均更优,在抑制重构噪声的同时保持了目标的细节信息,其中PSNR提升效果优于1.1 dB,SSIM提升效果优于0.04。 相似文献
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提出了一种加速度滞后补偿与模糊自适应PI 相结合的伺服控制算法。这种算法利用模糊规则制定相应的PI 控制参数, 针对大机动运动目标的特性, 采用加速度滞后补偿方法, 两种算法的有效结合提高了伺服系统的跟踪精度以及动态响应能力。该算法运算量小, 实时性好, 可在硬件上实现。实验表明, 此算法对最高速度为30◦/s、最高加速度为10◦/s2 的运动目标可以实现快速地捕获以及稳定地跟踪, 跟踪精度均方值为13.8′′。 相似文献
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具有记忆跟踪功能的质心跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对质心跟踪算法对目标跟踪时容易出现目标丢失的问题,提出了目标置信度函数,通过对目标的位置、面积、灰度和形状综合判断目标是否被遮挡,如被遮挡则对目标的位置进行预测,直至目标重新出现,使算法具有记忆跟踪的功能.改进算法基本不受目标大小、旋转变化的影响,跟踪算法的稳定性和可靠性得到提高.实验结果也表明,改进算法较好地克服了原跟踪算法易丢失目标的问题,扩展了质心跟踪算法的适应范围. 相似文献
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传统的红外弱小目标检测算法一般采用DSP(digital signal processing)处理器实现,算法复杂且实时性差,本文提出了一种基于FPGA(field programmable gate array)的自适应阈值的FAST(features from accelerated segment test)算法对红外弱小目标进行检测,利用FPGA并行处理的特点,采用流水线设计实现了算法的硬件加速.改进的自适应阈值方法可以根据不同的环境生成合适的阈值,避免了由于阈值选择不当造成的红外弱小目标的丢失或冗余.最后采用4组不同的实测红外图像进行实验,结果表明:该算法能实时地检测出红外图像中的弱小目标,并且能够取得较高的检测率和较低的虚警率,满足实时性和有效性的要求. 相似文献
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