摘要：针对跟踪过程中目标形态不断变化或部分遮挡导致鲁棒性差的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法.该算法从视觉特征集中选取了描述能力强的2种特征,并将其按照与目标模型的多尺度相似度进行线性融合;为了减小跟踪漂移,通过计算当前目标模型与初始目标模型的多尺度相似度自适应地更新目标模型.大量仿真实验结果表明,文中算法可以鲁棒地跟踪到部分遮挡和形态变化的运动目标.

摘要：在研究双树复小波变换原理的基础上,结合遥感图像中云雾和景物的频率差异,提出一种去云雾方法。设计并建立了去云雾处理硬件系统,介绍系统组成和系统开发步骤,叙述摄像头驱动程序、视频信号输出程序、人机交互界面等的设计方法,采用设计的系统开展图像采集和去云雾处理,给出并分析处理效果。实验结果表明,当分解层数、分界数和权重取默认值时,该文算法的图像处理的熵达到7.61,优于小波阈值法和同态滤波法。设计的系统去云雾处理能力和自适应性强。

摘要：在三角网格的生成过程中,不可避免地会出现噪声,如何有效地消除这些噪声已经成为当前计算机图形学领域的一个重要课题,提出了一个简单的,能有效去除噪声,同时能很好的保持网格尖边特征的算法。该算法通过两步来实现,第一步对三角网格的三角面面法矢量进行平滑,第二步依据面法矢量调整新的顶点坐标。此算法在伪三角的帮助下,能很好保持曲面的几何特征,防止曲面收缩。实验结果说明了实验的有效性。

摘要：提出了一个简单的,能有效去除噪声,并且能很好保持网格特征的尖边恢复算法。该算法先通过两步滤波网格平滑,去除噪声;然后通过二面角识别出平滑区域和非平滑区域,借助定义动态三角形并将其细分,最后计算相邻的三角形的法矢量,以此来确定插入顶点的坐标。处理后能明显降低L2的误差。在该算法里,主要提出了一个动态三角形的概念。由于有了动态三角形的帮助,该算法能够较好的鉴别出尖边,并对尖边进行恢复,实验结果表明了算法的有效性。

摘要：讨论恒星星座特征,分析Mean Shift算法原理,提出根据恒星的惯性坐标系位置,以星对角间距为特征,通过迭代将当前视场内恒星划分星座的思想,设计基于星座聚类优选导航星的算法,详细说明具体的实施步骤.以SAO星表为原始星数据,开展了可见光波段导航星优选实验.实验表明,提出的导航星优选算法,计算简单,易于实现,所得导航星分布均匀性优于MIPS、正交网格等算法.

摘要：建立导航星星表是星敏感器设计的重点工作。根据全天时星敏感器工作特点,选用2M ASS(tw o micron all sky survey)星表为原始恒星数据源。在分析其数据结构的基础上,讨论选用双星为导航星,计算等效星等和位置的方法。详细描述处理2MASS星表,构建全天时星敏感器导航星星库的过程。结果表明,相同极限星等条件下,近红外波段导航星星数远多于可见光波段,全天时星敏感器相机可选用较小口径或较小视场系统。