TI介质多波AVA方程及参数反演

介质各向异性对多波振幅随着入射角的改变而变化 (AVA)有着重要的影响。根据Aki和Richards的方法 ,建立了横向各向同性 (TI)介质分界面上的多波振幅特征方程 ,由此方程可精确计算TI介质中平面波入射时的多波反射和透射系数 ,并可建立TI介质岩性参数反演方程。理论模型和实际多波地震记录反演结果表明 ,用各向同性介质理论的方法对TI介质进行参数反演将产生较大的误差 ,而基于TI介质振幅特征方程的AVA反演不仅能得到高精度的地层参数 ,还能得到地层的各向异性系数 ,对裂隙型地层的研究有重要意义。

基于融合技术的图像边缘检测方法

提出一种融合柔性形态学方法与Sobel算子的边缘检测方法。利用全方位结构元素对图像进行重复柔性形态学处理,提高了运算速度并抑制了大量的噪声。建立相应的融合原则,对形态学运算获得的边缘和Sobel算子检测的边缘进行融合,得到清晰、连续的边缘图像。该方法对噪声具有很好的鲁棒性,处理含噪声图像能得到准确可靠的边缘检测结果。

基于多特征融合的弱小运动目标识别

利用单个特征识别强噪声中的弱小运动目标,常因所提取的目标特征与噪声特征易混淆而导致高的虚警率。提出一种新的基于多特征融合的弱小运动目标识别方法。分析了弱小运动目标的连续相关性、面积及质心位置偏移这三个特征的可靠性及提取方法,对获取的特征值进行归一化后采用多特征融合的方法构造更具有鲁捧性的联合特征,确定了以具有最大多特征融合值为真实目标的决策方法。通过与采用单一特征的目标识别方法进行比较,证明了提出的多特征融合方法能更准确地识别弱小运动目标。

弱小目标低对比度图像增强算法研究

采用分段线性变换对白天亮背景下低对比度图像序列进行对比度增强,最关键的是分段点的选取。提出两种分段点确定方法:多尺度逼近利用目标和背景的灰度值在不同尺度空间中具有不同动态特性的特点,逐次逼近,通过找出目标和背景的过渡区域得到分段点;恒增强率方法确定一个固定的增强率,在直方图中由高到低找出满足该比率的灰度值作为分段点。两种方法均简单易行,试验证明它们能准确地对分段点进行定位,从而有效地增强了图像的对比度。

基于塔型结构的快速相关跟踪算法

提出一种能自适应的确定相关匹配搜索范围的快速相关跟踪算法。该算法结合两点线性预测器和图像塔型结构的多分辨力分析方法,综合图像在不同尺度下的位置信息,自适应地计算出相关匹配的搜索范围,减小了相关运算的计算量,同时确定了有效的帧间相关置信度估计和模板更新策略。实验证明此算法计算速度快,能持久稳定地跟踪运动目标。

复杂背景下运动目标分割算法研究

综合运动目标的边缘信息和运动信息,提出一种复杂背景下运动目标的分割算法。在计算光流场时采用各向异性的平滑约束,从而实现了对图像光流场的自适应计算。利用Canny算子检测出的不封闭边缘作为初始信息,根据光流场的连续特性进行边缘生长后可获得对目标的初始分割。对初始分割结果进行边界跟踪,通过保留具有最长边界长度的团块,去掉背景中的杂散噪声,就可获得清楚的分割图。实验证明,该方法能对复杂背景下的运动目标进行准确的分割。

多波AVA地层参数反演

以 Zoeppritz方程为基础 ,对多波 AVA地层岩性参数反演进行探讨。根据给出的多层水平介质理论模型和实际多波地震资料 ,以广义线性反演作为数学工具 ,分别利用P- P波、P- SV波及 P波与 P- SV波联合进行了地层 P波速度、S波速度及密度的反演。理论模型计算证明了该方法的正确性 ,并进一步验证了该方法对噪声有一定的抗干扰能力。

采用稀疏特征选择的红外运动目标跟踪方法

复杂场景下的红外运动目标对比度低且缺乏细节信息,难以实现稳定持续跟踪。分析了典型红外运动目标的特性,提出一种稀疏编码与特征选择的改进跟踪算法。采用Logistic回归模型,通过对正负样本的监督学习,计算得到最佳权重特征矢量,并将原始特征模板和粒子采样对象均向该特征矢量投影,削弱了背景成分对运动目标跟踪的影响并降低了运算量。在模板更新策略上采用了每帧更新的方法以适应运动目标的机动性。文中给出的方法与其他两种经典方法的实验比较,证明了本方法对运动目标跟踪的有效性。

基于奇异值分解的快速直线提取方法

矩阵的奇异值分解能够反映矩阵数据的分布特征。利用数字图像中直线的结构特征,定义了近垂直直线基元和近水平直线基元,根据基元结构对边缘检测和细化后得到的线段进行扫描,将近似共线的点分别归入到若干个直线支撑点集合。对每个直线支撑点集合进行奇异值分解,利用得到的特征向量计算出其对应的Hough参数空间投票单元,实现对线段层次上的特征的应用。实际图像处理结果表明,改进后的方法不仅能获得良好的直线检测结果,还能够大幅减少运算和存储方面的开销。

Retinex图像增强算法在TS201上的实时实现

Retinex图像增强算法能提升原图像的亮度、对比度和清晰度,但其运算比较复杂,难以满足许多工程应用所需要的实时性。通过采用SingLeton结构的高效浮点FFT,合并算法的多个循环体,合理安排指令并行和软件流水等措施大幅提高运算速度,并对图像进行分块处理以解决片内存储空间不够的矛盾,在单片TS201 DSP平台上实时实现了Retinex图像增强算法。实验结果表明该算法在时钟频率500 MHz的条件下,对512×256像素图像的处理用时18.5 ms。

低对比度小目标检测

对强杂波背景下的远距离目标探测,提出基于序列图像的局部自适应背景预测,获得图像背景的最佳估计。对残差图像采用能量累积及中值滤波消除背景杂波。为提高信噪比,采用带缓冲窗口的双窗滤波法使目标和背景的差别更加显著,有利于低对比度下的目标分割。最后采用改进的高阶相关方法,在不影响检测性能的情况下加快了真实目标识别的运算收敛速度,并最终实现了算法工程化,在图像局部信噪比大于0.3时,采用三阶相关时检测概率达到98%。

基于纹理特征分析的海天线检测方法

为抑制海空背景干扰和提高舰船检测速度,提出一种基于纹理特征分析的海天线检测方法。分析了典型红外海空背景下海天线区域的纹理分布特征,建立了适用于海天线检测的纹理模型。通过梯度特征计算和聚类分析找出图像中的候选直线位置,比较其纹理参数并准确检测出海天线。对多种复杂背景红外海空图像的实验表明,该方法适应面广,计算简便,具有很好的抗干扰能力。

一种在线学习的目标跟踪与检测方法

针对现有在线学习跟踪方法缺乏监督机制的缺点,提出一种新的跟踪框架。以随机森林在线学习理论构造分类器作为目标检测器,用SURF特征点匹配方法作为目标跟踪器,跟踪过程中用可靠跟踪的结果形成对检测结果的监督机制,不对低置信度样本或错误样本进行学习,避免了分类器分类精度的逐渐下降,同时在跟踪失败时用目标检测器对目标进行重新捕获,形成跟踪、学习、检测三者有机结合的跟踪框架。对不同视频序列的测试结果表明,本文算法能有效避免目标出现较大外观变化或被大面积遮挡等复杂情况下的跟踪失败问题。

基于相关系数拟合的亚像素定位方法

亚像素技术是一种用软件方法来提高数字图像测量精度的方法,而基于相关系数拟合的方法又是亚像素方法中精度较高的方法之一,将其用在相关模板匹配中,将相关模板匹配的整数像素的定位精度进一步提高到亚像素。实验结果表明,基于相关系数拟合的亚像素定位方法可以很好的提高数字图像中相关匹配的定位精度到0.1～0.2个像素。

基于TS201的实时图像处理系统链路口通信设计

在图像处理系统中,为了实时获取数据图像及解决多DSP之间的数据传输,在以FPGA加3个DSP为核心模块的硬件平台上,论文通过对DSP链路口发送、接收时序设计以及对存储器直接访问控制块、链路口接收控制寄存器、发送控制寄存器进行编程设置,实现了以Analog Device公司的DSP(TS201)为核心器件的链路口图像接收技术及链路口数据传输技术。

基于改进高阶相关法的弱小目标检测

针对白天强光背景下强杂波图像序列,提出一种基于改进高阶相关法(modified high order correlationmethod,MHOCM)的杂波抑制和弱小目标检测方法.改进后的方法提出隔帧相关的组合方式,利用目标在连续多帧间具有持续强相关性的特点,通过迭代相关运算有效地抑制杂波,能在保持良好杂波剔除率的前提下将运算速度提高了两倍以上.在后续处理中,以形心代替原待识别目标进行识别,有效简化了识别过程并能快速剔除虚假目标.试验结果表明,改进高阶相关法能快速有效地抑制强杂波并检测出弱小目标.

基于不变矩特征的红外成像制导跟踪算法研究

随着红外成像制导技术的发展,它对制导跟踪算法的精度和实时性的要求越来越高。制导系统已被要求在20 ms的时间内输出跟踪结果。某些跟踪算法虽然效果较好,但达不到实时输出。经典的制导算法-相关跟踪算法主要基于像素灰度特征进行跟踪,无法解决跟踪过程中由于目标的旋转、膨胀以及仿射变换带来的跟踪点漂移问题。为了解决经典相关跟踪算法无法解决图像旋转时的跟踪稳定性问题以及目标图像急剧膨胀时的跟踪点漂移问题,研究了图像不变矩的特征。利用图像不变矩的旋转-伸缩-平移不变性,选择合适的不变矩特征用于跟踪。通过用归一化的乘法相关函数以及基于相关系数值的模板更新策略设计跟踪算法,解决了复杂背景及强噪声条件下不能对尺寸和形状发生变化的目标进行稳定跟踪的问题。

基于局域网的拨号上网管理方法的设计与实现

文中通过对WindowsAPI中网络服务函数 (RAS)的调用 ,深入Windows内核 ,实现了应用程序对系统“网络与拨号连接”的直接控制。并利用VC ++将其封装在动态连接库中 ,然后再通过Delphi的套接字机制在局域网内服务器和客户机之间建立起一种通信模式 。

小学低段英语单词快乐教学三部曲

英语单词是英语语言学习与交流的基本元素。如果把学习英语比作盖大楼,那么每一个单词就好比每一块砖,因此单词教学在小学英语中占有非常重要的位置。小学英语教师应设计丰富的教学活动,提高学生的兴趣,充分调动学生学习的积极性,寓教于乐,让单词教学过程充满生机与活力。

复杂场景下的自动红外舰船目标检测

为实现多种复杂海天背景下红外舰船目标的有效检测,提出了一种基于局部边缘梯度特征分析的舰船目标检测方法。利用红外舰船目标图像的特征,改进自适应Butterworth高通滤波对图像进行预处理。通过计算局部边缘梯度特征和聚类分析确定初始目标区域,比较梯度特征参数并进行多尺度搜索准确检测出舰船目标。对多种复杂海天场景红外图像进行仿真实验,结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单,易于实现,适应面广。