简介：高动态范围的图像可用于同时探测具有较大对比度的亮暗目标,利用数字微镜（DMD）获取高动态范围图像是目前最为先进的一种技术。本文在分析DMD工作原理的基础上,设计了一种像素级的高动态范围图像获取系统,该系统由光学系统、机械系统、DMD像素级调光算法及成像单元组成。光学系统采用二次成像光路,其中第一次成像物镜采用像方远心光路,第二次成像的转置镜头采用放大倍率近似1∶1的准对称结构,机械系统采用光学元件的包边设计和定心车工艺,达到秒级的光学装配精度;DMD像素级调光算法采用搜索单个微镜像素在图像帧周期间的控制权值实现,成像单元可同时兼顾科学级12bitsCMOS和8bitCCD,设计完成的原理样机验证了系统设计的正确性,其获取的图像动态范围可达140dB以上,远高于传统摄像机78dB的动态范围。

简介：O438.22005021113基于计算机处理的光电混合联合变换相关=Optic-elec-tronichybridjointtransformcorrelationbasedoncomputerprocessing[刊,中]／李曙光(苏州大学信息光学工程所.江苏,苏州(215006)),王策//激光杂志．-2004,25(5)．-62-64对CCD记录的联合变换功率谱进行拉普拉斯算符运算和卷积运算的处理,并通过处理后的功率谱直接在计算

简介：用矩阵表示图像，构造正交均值差分变换矩阵，对原始图像进行正交变换，进一步取阈值，仅存储绝对值大于阈值的系数，获得数据压缩．解压缩过程只需作逆均值差分变换．最后将该算法分别应用于灰度和彩色图像的压缩处理，结果验证了算法的有效性．由于算法中所有变换都通过矩阵运算处理，且意义直观明了，故该算法是大学线性代数教学中一个非常好的应用案例．

简介：针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制处理,且在分割效果和鲁棒性等方面性能更好.同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性.

简介：提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法。与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题。通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差。分别在室内外不同环境下进行了22m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%。与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航。

简介：特征检测算法是图像匹配及物体识别的基础，本文介绍了四种局部特征检测技术：Kaze、Sift、Surf、Orb以及通过一些评价指标比较了它们匹配性能。主要从匹配率，正确匹配率，检测特征关键点速度三个方面进行了比较，实验结果表明：Kaze具有较好的鲁棒性，对光照、模糊的不变性最好，Sift也有较好的鲁棒性，对旋转、尺度有很好的不变性。Sift和Kaze各有侧重点，Surf综合性能一般，但是比前两种速度快，Orb对尺度没有不变性，速度最快。

简介：通过二维离散小波变换将超声医学图像投影到小波变换域,利用Donoho软阈值技术方法进行降噪处理,可快速有效地去除图像的斑点噪声

简介：研究了互信息配准原理及其计算方法,然后用互信息作为图像配准的判据对实际医学图像进行了配准实验,取得了满意的结果。

简介：在很多情况下,AFM图像的几何形貌都与实物存在差异的。本文主要针对压电陶瓷非线性引起的图像的失真,通过实验用标准DVD光盘对图像加以校正。希望用校正以后的软件,能尽可能获得样品的真实信息。

简介：简要介绍了当代计算机视觉中图像配准问题的背景、数学模型以及计算方法。详细阐述了图像配准的原理以及同模式和多模式图像配准的特点和差异,依据两类问题的特性,以偏微分方程、统计及信息论等为基础来建立适用的数学模型,并探讨了在计算机上具体求解模型的方法。同时,展示了这些模型在解决实际的医学图像配准问题时的效果,以此说明各类模型的特点以及它们的效率和精度。

简介：多尺度几何分析中的Contourlet变换可以实现灵活的多分辨、多方向图像表示，但是由于不具有平移不变性，在图像去噪中容易产生伪吉布斯现象，本文应用具有平移不变性且能有效表示图像纹理信息的平稳Contourlet变换，提出了软硬阈值结合的去噪法．试验结果表明该方法有效提高去噪声后图像的PSNR，有效保存图像纹理信息以及更好的视觉效果．

简介：针对传统机械式键盘存在体积大、携带不便等问题，设计了一套基于计算机视觉的激光虚拟键盘系统。在充分利用电脑软件图像处理功能的基础上，系统利用三角测距原理和按键的映射原理识别手触按键坐标信息并建立其与电脑实际按键坐标信息的对应关系，从而控制电脑做出准确指令。相比其他设备，该系统的设计成本低，按键准确度高，方便演示和使用。

简介：为适应自主驾驶车辆的高精度、高频率与高可靠性的导航要求，提出了一种机器视觉／数字地图／CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆组合导航方法，建立了组合导航系统的滤波模型。该滤波模型的量测信息不仅包括GPS与SINS形成的位置与姿态观测信息，还包括机器视觉／数字地图／SINS形成的横向偏差观测信息。通过对SINS的多重冗余辅助，使得导航系统具备容错能力。仿真结果表明，该组合导航系统能为智能车辆提供其空间位置、速度、加速度与姿态角等众多导航信息，并具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度和容错性能，当GPS较长时间中断时，通过SINS／视觉／数字地图的组合仍能为智能车辆提供可靠的导航数据。

简介：利用Logistic映射和一个超混沌系统产生一个复杂的混沌时间序列,对图像进行置乱操作,重新排列图像的各像素,再进行两轮扩散操作,得到一个新的基于Logistic映射和超混沌系统的图像加密方案,并进行仿真实验和性能测试。实验证明,该加密方案有较好的密码学特性,能够对抗统计分析攻击、差分攻击等。

简介：让我们看一看下面两种实验：1．标准的抛物体运动实验。学生在桌面上方某一高度安装小球发射器。发射小球几次．在小球击中桌面的地方做上标记，升高发射器，测量发射器的高度，再次发射小球，在几个不同的高度反复做这种实验，做完实验后，学生带着做实验得到的数字记录表离开实验室，

简介：大视角图像匹配算法的鲁棒性与实时性直接影响飞行器对远距离目标定位的性能。针对目前仿射不变图像匹配算法实时性较差的问题,提出一种惯性信息辅助的快速大视角图像匹配方法。该方法对现有的快速图像匹配算法进行改进,避免了构建高斯金字塔,提高了算法效率。然后利用机载惯性导航信息求解实时图与参考图之间的单应性矩阵,并对实时图进行模拟视角变换以此减小图像间视角差异,克服了现有的大视角图像匹配算法盲目多次的匹配计算,实现了大视角图像的快速匹配。实验结果表明,惯性信息辅助的大视角图像匹配算法与现有的快速仿射不变性匹配算法相比,匹配效率提高了至少2倍。

简介：数字图像处理技术的应用，有力地促进了缺陷定量分析与射线检测的自动化。但大多数射线检测图像噪声大、对比度不高、存在较大的背景起伏，缺陷图像的准确分割、提取则成为实际应用中的难点和关键。射线图像中缺陷的存在，在其邻域形成灰度差异；可由边缘检测方法得到相应的边缘点（奇异点）。在图像边缘检测中，一般认为在较大空间尺度（边缘检测模板）下能可靠消除误检，得到真正的边缘点，但不易对边缘精确定位：在较小尺度下对真正的边缘点定位比较准确，但对噪声敏感，误检的比例会增加。多尺度小波分析的引入，可得到比较满意的结果。用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果，因此小波分析在工程应用中的一个十分重要的问题是如何选取最优小波基。双正交小波基具有紧支性和线性相位：紧支性表明不需做人为的截断，应用精度很高；线性相位可避免信号在分解和重构时的失真；小波基连续可微，这对于有效发现信号的奇异点是必要的。

简介：研究了丝阵负载Z-pinch的气化及电离过程、等离子体形成及融合过程、等离子体的不稳定性及其发展、先驱等离子体的产生机制及其辐射特性、双层丝阵负载内外层丝阵等离子体的内爆碰撞辐射过程、内爆聚心时刻X光辐射快速变化过程及能量转换机制。在“强光”1号、俄罗斯S300及ANGARA-5-1装置上获得了较全面地反映内爆物理过程的实验结果。

简介：对国产科学级4T-CMOS图像传感器进行电子辐照实验,考察了暗电流、饱和输出灰度值、暗信号非均匀性等参数,分析了器件的电子辐照效应损伤机理。实验结果显示,随着辐照总吸收剂量的增加,器件的饱和输出灰度值下降,并且暗电流显著增加。分析认为,器件的饱和输出灰度值退化机制与电离总剂量效应引起的退化物理机理一致,辐照使转移栅沟道电势势垒下降是饱和输出灰度值下降的主要原因,而暗电流的增长主要由浅槽隔离界面缺陷和体缺陷造成。10MeV电子辐照后暗电流退化表现出一定的偏置效应,这是由10MeV电子辐照引起的位移损伤所致。

简介：针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.