1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春130033
2 中国科学院大学, 北京100049
提出一种基于贝叶斯估计和剪切波变换相结合的图像去噪算法。对含有加性高斯白噪声的图像进行剪切波变换, 得到各尺度各方向上的剪切波系数; 利用剪切波系数的相关性, 以当前子带剪切波系数为中心, 选取尺寸合适的邻域窗口, 以该窗口为单位, 在贝叶斯最大后验概率准则下推导出基于剪切波系数为拉普拉斯先验分布的最大后验估计表达式和子带阈值, 再通过软化处理达到系数收缩的目的; 对处理后的剪切波系数反变换, 得到处理后的图像。实验表明, 与传统的小波域去噪算法相比, 该方法获得了明显的峰值信噪比增益, 主观视觉效果也得到了改善。
贝叶斯估计 剪切波 图像去噪 bayesian estimation Shearlet transform image denoising
1 63811部队，四川 西昌 615000
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033
设计了一套基于FPGA的实时红外图像采集与预处理系统。从系统总体设计入手，介绍了系统设计原理和硬件电路的各个组成部分。 针对当今靶场设备图像处理在有效去除图像脉冲噪声的同时也会破坏图像细节等缺陷，结合FPGA在并行结构和流水线操作方面的优势，提出了一种基于 十字窗口的快速中值滤波算法在FPGA中实时实现的方法。该方法替换了靶场光学设备的高层次算法，节约了宝贵的处理时间。这种系统采用了模块化结构设计、流 水线工作方式以及乒乓存储等多项技术。实验结果表明，该方法具有较强的噪声抑制能力，可提高整个系统的实时性，因而具有很高的实用价值。
红外图像 图像采集 中值滤波 FPGA FPGA infrared image image acquire median-filter
1 中国科学院 长春光学精密机械及物理研究所，吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院，北京 100039
结合改进的辅助粒子滤波与马尔科夫随机场，提出一种多目标跟踪算法来跟踪红外场景中的多个目标。依据目标区域的灰度直方图描述目标，使用标准辅助粒子滤波对各目标的采样粒子集进行粗略优化，同时在辅助粒子采样过程中引入Mean-shift算法来提高粒子采样效率，解决多目标跟踪时粒子数量呈指数级增长的问题，并进一步提高算法的实时性。针对多目标跟踪常出现的目标遮挡导致跟踪失败的问题，引入图模型理论，利用马尔科夫随机场来表示多目标跟踪模型，将多目标的跟踪问题转换为图模型的推理问题。实验结果表明，该跟踪算法使用较少粒子便能实现跟踪，跟踪正确率达84%，且能有效解决多目标跟踪时的相互遮挡问题。
多目标跟踪 红外目标跟踪 辅助粒子滤波 马尔科夫随机场 multiple target tracking infrared target tracking Auxiliary Particle Filter(APF) Markov random field
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春130033
2 中国科学院 研究生院, 北京100039
介绍了一种基于ATmega1280 AVR单片机并包含液晶显示与键盘两个模块的控制面板的设计。控制面板采用由RA8835控制的LG3202405液晶模块作为显示设备, 6×4矩阵式键盘作为输入设备。通过EPM7128与单片机的硬件接口设计, 实现了液晶显示模块与键盘对单片机I/O口资源的共享。
矩阵式键盘 I/O口共享 ATmega1280 ATmega1280 RA8835 RA8835 matrix keyboard I/O ports sharing
