基于GIS的军事目标专题研究

目标情报是重要的侦察情报组成部分,目标专题研究对目标情报的管理和分析具有重要作用。本文提出一种基于GIS的专题军事目标研究策略,通过专题制图可视化管理专题军事目标情报,融合地理信息、社会经济信息、目标情报特征属性信息,以地图形式直观反映侦察国家或区域范围内某专题属性的目标情报。在组件接口功能分析基础上,研究了军事目标遥感影像情报数据库检索提供的专题目标信息转化为空间数据的流程,及目标专题图的制作方法。最后,基于矢量化思想研究了组合目标的子目标管理。     

多源图像情报空间数据集成管理模型研究与原型建立

基于多源空间数据集成研究现状分析,提出了利用SuperMap SDX+空间数据引擎的数据直接访问模式来实现多源图像情报空间数据集成的构想;设计了空间数据库的多源图像情报内容体系结构,构建了多源图像情报空间数据的存储模式和集成管理模型;研究了组件式GIS的技术特点和应用优势,分析了多源空间数据无缝集成技术的体系结构.在此基础上,设计了多源图像情报空间数据集成应用技术方案框架结构,最后开发了原型系统,验证了本文理论的合理性.研究成果较好地实现了多来源多影像格式和多情报样式的空间数据集成,并基于数据集成进行了目标图像情报查询、对比辅助判读和目标专题制图应用.     

基于D-S证据理论的多特征融合SAR图像目标识别方法

针对应用单特征SAR图像进行目标识别准确率低的问题,提出了一种将支持向量机(support vector machine,SVM)和D-S证据理论(Dempster-Shafer,D-S)相结合的多特征融合SAR图像目标识别方法.该方法在对SAR图像预处理的基础上,提取目标的纹理、Hu不变矩和峰值特征,并分别以这3类单特征的SVM分类结果作为独立证据,构造基本概率指派,通过D-S证据的组合规则进行融合,并根据分类判决门限给出最终的目标识别结果.将该方法用于SAR图像上的3类目标识别,识别率达95.5％,表明该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法.     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像因聚焦点不同而产生的图像模糊问题,提出了一种基于小波变换的新融合方法。该方法首先对图像进行小波分解,然后对图像的高频和低频系数分别采用区域梯度和能量加权平均法进行融合,再使用小波逆变换得到融合后图像。对实验结果进行主、客观评价的结果表明,该方法得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客观量化指标,效果优于传统融合方法。