基于小波分析的图像融合评述

图像融合是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像,以便更好地对场景进行监视和侦察。小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。阐述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法及优点。比较了各种图像融合规则和融合算子的特点。介绍了基于小波包图像融合、小波框架图像融合和多小波图像融合方法。

多传感器图像融合综述

图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。图像融合分为 :像素层图像融合、特征层图像融合和符号图像层融合。本文讨论了图像融合各层次的融合算法以及红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题。提出图像融合的结构模型 。

像素级图像融合方法与融合效果评价

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像 ,以便更好地完成场景进行监视和侦察等任务 ,是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。融合图像更适合人的视觉和便于图像的后续处理 ,如图像分割、特征提取等。介绍了像素级图像融合的几种方法 ,按空间域和变换域对各种方法进行了分类 ,并对各种方法进行了比较 ;融合图像应保留原图像的重要细节信息且不引入虚假信息 ;

像素级图像融合方法分类与比较

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像 ,以便更好地对场景进行监视和侦察。介绍了像素级图像融合的几种方法 ,按空间域和变换域对各种方法进行了分类 ,并对各种方法进行了比较。

基于红外图像的小目标检测与跟踪方法

为了能在强杂波、低信噪比的情况下检测小目标,人们提出了许多针对小目标检测与跟踪的方法。介绍了基于红外图像的小目标检测和跟踪的各种方法和最新进展,重点讨论了灰度形态法、小波变换法、最优时空非线性滤波法用于小目标检测与跟踪的原理,并指出了今后的发展和研究方向。

一种基于小波多尺度边缘检测的图像融合算法

该文提出了一种新的基于多尺度边缘检测的小波图像融合方法,是一种利用图像边缘特征的小波图像融合方法,融合过程利用了图像的多尺度边缘信息。为了更好地保持图像的边缘,该文在图像融合过程中将图像去噪与边缘检测相结合。提出了一种物理意义明确的小波最佳分解层数的确定方法。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差等,评价二维多聚焦图像不同小波分解层的融合效果,表明该方法提高了图像的熵和标准偏差的值,算法效果良好。

多传感器图像融合效果评价方法研究

采用多传感器图像融合方法 ,利用信息在多个测度空间的互补性可得到更多的有用信息。融合后的图像应保留原图像的重要细节 ,且不引入会影响图像后续处理的虚假信息 ,这就需要对融合的效果进行评判 ,而融合图像质量的评价问题目前还是图像融合研究的一个薄弱环节。讨论了融合图像质量的评价问题 ,提出带反馈信息图像融合的结构模型。评述了融合图像的单因素评价、模糊积分综合评价、D- S证据理论综合评价、粗糙集理论的评价方法、以信息量为标准的评价。

基于多小波分析的图像融合算法

从电磁波频谱带宽的角度,提出了图像融合的一种物理解释。介绍了多小波变换的一般理论,描述了多小波图像融合的方法。用GHM多小波、CL多小波及Db4单小波对可见光与红外图像进行了融合。利用平均熵作为判定准则,比较了GHM多小波、CL多小波及Db4单小波的融合效果,实验结果表明CL多小波算法效果最好。

一种基于红外图像的小目标跟踪置前检测算法

为在低信噪比、强杂波的环境下提取目标 ,人们提出了跟踪置前检测 (TbD)的小目标检测方法。讨论了红外图像杂波剔除和用最优非线性滤波器跟踪置前检测的算法 ,给出了算法模型和基本步骤 ,利用这种算法可有效地进行杂波抑制和对小目标跟踪置前检测。

图像融合的发展现状与展望

图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。图像融合分为:信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。讨论了图像融合各层次的融合算法,以及红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题。提出图像融合的结构模型,讨论了融合图像质量的评价问题,对图像融合的发展进行了展望。

基于ATmega8515单片机的CAN总线数据采集系统

针对某武器系统的特点,设计了基于CAN总线的数据采集系统。对数据采集系统的组成、工作原理和采取的技术手段进行了详细论述。详细描述了ATmega8515单片机的开发方法,包括电路的设计和驱动程序的设计等。为了避免对武器系统的干扰,该数据采集设备与采集对象的电气连接部分,均采取了隔离措施,采用了只听方式接收数据,不向CAN总线发出任何信号。本设备利用GPS-OEM板和单片机实现标准时间的精确计时,满足实时性的要求。

舰载红外警戒系统发展概况及其关键技术评述

为了对抗反舰导弹的威胁,许多国家都在投入大量资金和人员进行现代红外警戒系统的研究。概述了红外警戒系统的发展历史,指出了舰载红外警戒系统的关键技术,强调了信号处理技术在红外警戒系统中的重要地位,探讨了红外警戒系统的发展趋势。

多传感器图像融合应用评述

近几年 ,图像融合成为一个热门研究领域。图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。通过融合处理、综合运用多源信息 ,得到性能比任一源图像好的图像 ,以便于图像的后续处理和更好地满足应用要求。从信息处理的层次上图像融合可分为 :信号层图像融合、像素层图像融合、特征层图像融合和符号层图像融合。比较了不同层次图像融合算法的特点 ,讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题 ,给出了一个应用实例 ,并对图像融合的发展进行展望。

被动定位系统中的方位数据关联

多站测向交叉定位是无源定位方法中运用较多的一种,但该方法在复杂环境下会产生虚假定位点,而虚假定位点的快速、准确排除一直是无源定位研究中的难点,国内外许多学者始终致力于该问题的研究,提出了多种解决方法,像最小距离法、最大似然算法、拉格朗日松弛算法等,但它们或数据正确相关率较低,或计算量较大,不适用于实时处理。为此,采用了一种对目标进行方位关联的新方法,即先利用一定的准则进行方位粗关联,排除掉一部分虚假定位点,减少计算量;在此基础上再进行方位细关联,找出最有可能来自目标的方位组合。与现有算法相比,该方法可快速、准确地排除虚假定位点。仿真结果表明,利用该方法可较好地对多目标进行定位和跟踪,且计算量适中。

基于机会发射的无源雷达系统发展评述

基于机会发射无源雷达系统采用的是一种古老而特殊的雷达体制 ,由于其具有潜在的隐蔽和反隐身等特性 ,近年来倍受媒体关注。专家们认为它将成为今后 10～ 2 0年内雷达系统的一个重要发展方向。本文分三个阶段对这一系统的发展作了阐述 ,并评述了各个阶段的技术特征 。

修正的逻辑航迹起始算法

根据目标的运动特性提出了一种基于修正逻辑的航迹起始方法,其主要思想是在航迹起始阶段,对落入相关域中的量测加一个限制条件,以剔除在一定程度上与航迹成V字形的测量点迹。仿真结果表明,这种方法可以有效地在杂波环境中快速获得起始航迹,具有较好的实用价值。

基于修正的平滑伪WVD和Hough变换的二值积累的信号检测方法

在低信噪比条件下, WVD-Hough变换可以有效的地检测多个线性调频信号,但是当多个线性调频信号能量相差很大时,强信号的平台会将弱信号的峰值给淹没, WVD-Hough变换就很难同时将这多个线性调频信号检测出来.该本文基于在WVD-Hough变换的基础上,提出了基于修正的平滑伪WVD和Hough变换二值积累的方法.这种方法可以同时检测出强信号以及被强信号平台掩盖的弱信号,具有很大的实用价值,仿真的结果验证了算法的有效性.

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理.提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如:图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术;无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等.分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线.

图像融合技术检测低可观测目标评述

阐明了利用图像信息空间覆盖范围大的特点,运用图像融合的手段来对低可观测目标进行检测.通过综合处理来自多个传感器图像包含的检测对象信息、环境特性信息、运动信息、空间信息、时间信息,获得的融合信息包含任何单一传感器无法提供的信息,进而提高检测性能.扼要介绍了像素层图像融合、特征层图像融合以及符号层图像融合的基本概念.列举了图像融合技术一些应用实例,阐述了用图像融合技术检测低可观测目标的优点.着重强调了检测低可观测目标需要进一步研究的问题.

机载PD雷达模拟器目标检测仿真研究

在针对机载航电设备系统的飞行训练模拟器中,雷达模拟器与惯导、气象与地理、电子对抗模拟器构成一个分布式交互仿真系统。目标的检测模拟是雷达模拟器设计中的一个重要问题。该文讨论在一定的气象条件、地理环境等情况下,模拟机载PD雷达设备完成目标自动检测的方法。根据PD雷达回波频谱特点,将其划分为主杂波、旁瓣杂波区和热噪声区三个区间,分别计算目标的信噪(杂)比,采用加权形式的随机数与检测概率进行比较的方法进行判断。进行了仿真实验,结果表明该方法判断过程明确,具有实用性。