为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快

3.1 图形与图像 3.2 图形素材处理 3.3 图像素材处理 3.4 其它常用的图像工具软件

在 Photoshop CS2中处理图像时,经常会使用到颜色的设置、图像的描绘 以及图像或选区的填充等操作,掌握绘图工具的使用方法,有助于对图像画面 和颜色内容的丰富表现

第二章基本操作 一、认识 Photoshop的操作环境 二、图像文件操作 三、控制图像显示 四、调整图像的大小和分辨率 五、撤销和恢复操作 六、设置前景色和背景色的方法

1、了解图形图像匹配导航技术的发展； 2、了解图形图像匹配导航技术的工作原理； 3、了解图形图像匹配导航技术的应用

第一章 数字图像处理综述 1、数字图象处理的主要内容 2、图象处理技术分类 3、计算机图形学与图象处理 4、图象的表征 5、数字图象处理系统 6、图像处理技术的重要意义 7、数字图像处理领域的发展方向

• 三维图象重构技术 • 立体投影技术 • 体视图像显示 • 光学切片图像

5.1 基于互联网的图像系统 5.2 面向图像检索的内容匹配 5.3 面向版权保护的数字水印

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仿生扑翼飞行器是一类模仿鸟及昆虫通过机翼主动运动产生升力和推力的飞行器。因具有飞行效率高，机动性强、隐蔽性好等优点，扑翼飞行器近年来受到越来越多的关注和研究。小型扑翼飞行器由于其精巧的结构和可操作性，能够适应更复杂的环境，但也限制了其飞行负载能力和电池续航时间。在许多场景中，高质量和高功耗的传感器不再适用于扑翼飞行器。自然界生物得到的信息绝大多数是通过视觉途径获取的。视觉作为一个获取信息的有效途径，在扑翼飞行器的应用中有着不可替代的作用。视觉传感器具有质量轻、功耗低、图像信息丰富等优点，因此非常适合于搭载在扑翼飞行器上。随着微电子、图像处理等技术的不断发展，以扑翼飞行器为平台的视觉感知系统也取得了重要进展。本文首先介绍了国内外几款有代表性的扑翼飞行器的视觉感知系统，分为机载视觉感知系统和外部视觉感知系统两类；然后简述了三个系统关键技术即图像消抖技术、目标检测与识别技术、目标跟踪技术的发展现状，进而总结发现扑翼飞行器的视觉感知系统研究目前还处于起步阶段；最后指出图像消抖、机载实时处理、目标检测与识别、三维重建等可以作为扑翼飞行器视觉感知系统的未来研究方向