提高图像灰度匹配算法的匹配性能，分析了常用的图像相似度比较方法，从实际应用出发，提出了 一种简化的归一化积相关度量方法。针对景像匹配末制导，设计了先粗后精的匹配控制策略，实现了归一化积相 关图像匹配算法的有效加速，并给出了简化的快速算法的基本设计思想。通过大量的匹配仿真实验，系统分析了 算法对灰度畸变、噪声干扰、几何旋转畸变以及制导图大小的适应性。仿真实验结果验证了所给匹配控制策略的 有效性、实用性以及算法的优越性。

伴随着我国社会经济水平的不断提升，物联网这一产业日益发挥着其巨大的影响力。作为其融入日常生活的前沿应用之一，智能交通给我们带来了前所未有的便利。车牌识别的技术研究一直是智能交通领域的热门方向，已经在固定终端平台上得到了全面的发展。而随着智能手机的逐渐普及，车牌识别系统的便携化、多功能化也将成为其下一步的发展趋势。 本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割以及字符识别等相关操作过程进行了深入的探讨和研究，继而提出了一套完整的基于Android平台移动终端的车牌识别系统。相关主要内容如

NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式