舰船目标长波红外图像命中点识别研究

目标要害点即命中点的检测识别是精确制导武器末制导信息处理中的一个关键问题。利用舰船目标长波红外图像的轮廓、形殊点、热源和几何关系等多种信息,对检测识别目标的吃水线中点,舰桥和动力舱这些要害点的可行性和方法进行了研究。

远距红外图像中桥梁目标识别方法研究

本文针对远距红外图像中桥梁目标的各种特性，提出了一种基于知识的桥梁目标识别方法，完成了远距成像中弱目标（桥梁）的检测，提出了桥梁目标识别的快速算法。

汽车二维图像的分类识别研究

用自相关函数提取图像的特征，对三类小汽车模型的侧影进行了分类识别研究．给出了两种分类识别方法：加权ｋ－近邻分类法和ＢＰ网络分类法，并对两种分类方法的性能进行了分析．实验结果说明。

基于小波多尺度表示的图像匹配研究

根据小波变换系数对信号平移步长的变化规律，提出一种基于小波金字塔结构的、遍历式的图像匹配方法，这种方法消除了由于小波变换对平移的敏感性所引起的误匹配，在匹配策略上，以小波分解高频分量的匹配为主。实验证实，本匹配方法对实时图和参考图的局部灰度反转不敏感，具有一定抗几何失真的能力，优于经典的灰度相关匹配。

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

就如何检测复杂背景下低信噪比的运动小目标展开讨论,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,接着采用邻域判决的方法实现运动目标的进一步分离,最后用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明。

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比的运动小目标的检测 ,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量 ,达到抑制背景噪声 ,增强小目标的效果 ,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离 ,然后采用邻域判决法实现运动目标的进一步分离 ,用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明 :该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠地检测。

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准日与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求．图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变．据此定义了基于直方围的一维不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法．由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少．

低对比度前视红外坦克目标图像检测方法研究

将分形几何学用于低对比度前视红外图像的分割，分析研究了自然场景与人造物体的分形特性随尺度的不同变化，提出并构造一种新的多尺度分形特征矢量，通过Ｋ－均值算法在特征空间中对其进行类聚。

激励未知系统模态参数识别研究

研究了输入未知时，根据系统运行实测响应数据识别系统结构，采用迭代逆滤波算法，用高阶ＡＲ模型对输入信号进行估计，以便最终识别系统；在模型识别中采用了正交子空间法，这一方法将正交化引入时间序列，从而实现系统阶次的自动估计及模型识别．针对基本算法的冗余计算提出了改进算法。实验结果表明，本方法对未知输入系统识别良好，具有现实可行性。

基于向量模糊模式识别的纹理图像分割方法

提出了一种基于同步自回归（ＳＡＲ） 模型和模糊信息原理进行纹理分割的方法．利用二阶ＳＡＲ模型对图像纹理进行描述，用最小平方误差方法对模型参数进行估计，将估计的参数作为纹理的特征向量．根据模糊信息原理，分析了纹理图像的模糊特性，给出了一种基于向量模糊集合簇模糊模式识别的纹理分割方法．实验结果表明，用所提出的方法进行图像纹理分割取得了较好的分割效果．

基于VLSI技术的实时图像匹配阵列结构的研究

通过分析图像匹配算法特点，推导了图像匹配算法的一维表示公式，进而给出了两种串行输入／串行输出方式的实时图像匹配ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列结构，计算了上述两种结构执行图像匹配操作所需的时间。结果表明，两种结构充分利用了算法内在的并行性、流水性、规则性，满足实时要求，适合ＶＬＳＩ技术实现。

基于 codon 特征的图像精匹配方法研究

在分形特征粗分类结果的基础上，提出了一种基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法．详细研究了ｃｏｄｏｎ模型，将基于封闭光滑轮廓的ｃｏｄｏｎ特征编码推广至任意非封闭曲线，使ｃｏｄｏｎ特征在保持原有的抗旋转和尺度变化等几何失真特性基础上，更完备地表示图像轮廓，有效提高匹配精度．实验结果表明基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法性能优越于传统方法．

分形准全息图像及其生成方法研究

提出了一种新型分形准全息图像，并采用基于多尺度Ｈｕｒｓｔ参数的自相似图像模型及模拟方法。

图像序列中的背景对准与运动检测算法研究

首先将ＭＣＭＯ（运动的摄像机和运动的目标）情况的场景序列，在“摄像机只存在平移运动”的假设下，变成ＳＣＭＯ（静止的摄像机和运动的目标）情况的场景序列。这样，在对处理后的场景序列应用运动检测算法时，就可以排除由于摄像机运动产生的虚假的目标运动。然后使用运动检测算法进一步校验那些采用基于特征的方法分割得到的运动目标。

基于规则的网状结构目标识别研究

在分析ＥＤＧ图的基础上，针对拱桥图像的网状结构，提出了以有向边缘为属性的ｅｄＮＬＣ图文法及其产生式规则，导出了该类网状结构目标的自上而下的识别算法，模拟实验的结果表明，本算法对网状结构的识别是有效的．

图像分层优化二元树表示及其转换研究

本文在分析图像分层表示的基础上,提出一种图像分层优化二元树结构表示.该优化二元树结构比指针二元树结构及指针四元树结构简单,多幅图像试验结果表明,该结构比指针二元树数据结构及指针四元树数据结构占用存储空间少.文中还研究了图像从二维数组表示到优化二元树结构表示的转换算法,图像显示结果表明,图像完全一样.

一种新的相关跟踪方法研究

相关跟踪过程中 ,序列图象中的实时图和参考图之间必然存在灰度差异以及一定程度的几何形变和对目标的局部遮挡 ,而传统相关匹配算法中 ,每一对像素点对匹配结果的贡献是均等的 ,这样就使得算法的性能很容易受到图象中噪声、局部遮挡等因素的影响 .为此 ,从另外的角度提出了一种新的图象相似度度量方法 ,即将目标图象中与模板图象相接近的点的个数作为相似性度量来进行匹配 ,这种方法得到的相关曲面更尖锐 ,匹配置信度更高 .又因为跟踪过程中 ,实时图必然存在这样或那样的变化 ,对模板合理地进行更新是相关跟踪的关键 ,在上述的图象相似度度量方法的基础上 ,另外又提出了一种非常有效的模板修正方案 ,从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高 .实验结果证明了该方法的优越性 .

一种基于纹理元灰度模式统计的图像纹理分析方法

本文提出了纹理元灰度模式的概念及采用纹理元灰度模式统计进行纹理分析的方法 ,根据纹理元灰度模式分布直方图 ,定义了若干反映其模式分布的特征 ,利用它们作为纹理特征对纹理图像进行分类与分割 ,并采用Laws纹理能量法做了对比实验 ,实验表明 ,采用本文方法比传统方法能取得更好的效果 ,有很强的实用性 .

基于局部分形特征的快速图像匹配方法

利用分形的方法建立了一种新颖的基于分形特征的景像匹配方法．该方法具有良好的抗几何形变能力和较强的抗噪能力．由于利用了分块、序贯检测及分层搜索技术，计算量大为减少，试验结果表明这是一种良好的图像匹配方法．

景像匹配算法的性能评估方法研究

景像匹配算法性能评估的目的是建立匹配算法的性能测试规范，以利于景像图的选择和算法的改进。文中研究了适合于性能评估过程的基准图和实时图选择准则，景像匹配算法性能评估所采用的测试试验方法以及测试结果的统计分析方法，并在此基础上构造了一个景像匹配算法性能评估软件系统。