红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

交互多模自适应容积Kalman滤波算法设计及履带车辆跟踪应用

为满足履带车辆作为机动目标的实时跟踪和对目标速度、航向角的准确估计,针对测量值含有相关乘性噪声,采用新息分析法依据噪声相关系数已知和未知改进容积Kalman滤波算法。考虑到单模型滤波器难以准确地实现机动目标的跟踪,采用交互式多模型算法对履带车辆运动轨迹进行描述,提出一种交互式多模自适应容积Kalman滤波算法。仿真表明交互式多模型自适应容积Kalman滤波算法对车辆机动具有稳定的跟踪效果且乘性噪声得到有效处理。     

一种基于神经网络的彩色图像分割方法

提出了适于彩色图像分割的加强型径向基函数网络方法,采用在线自适应聚类学习算法确定隐层节点的数目、激活函数中心值;通过Hebb学习算法迅速将隐层节点中心值分为目标颜色聚类中心和背景颜色聚类中心两类;输出层用竞争规则将目标与背景分开。通过对多幅彩色图像进行分割处理验证了该方法的有效性。     

典型的红外图像背景抑制滤波算法研究

从红外图像的产生过程及原理,红外图像的特点,红外图像背景、目标和噪声的特征以及红外图像的数学描述等方面对红外图像进行特征分析。针对不同背景的红外图像特点,研究了中值滤波算法、维纳滤波算法、巴特沃斯高通滤波算法、基于Top-hat算子的滤波算法。通过软件编程,实现了针对不同背景的红外图像的4种滤波功能,并对所处理后的图像开展了滤波效果的评价研究。     

一种双门限自适应多模多目标跟踪算法

针对机动目标的交互多模跟踪滤波器,提出了基于模型过程噪声自适应调整的双门限的AIMM算法,并对其性能进行了研究,该算法对模型初始参数不敏感,具有稳定性,在目标模型与目标实际运动偏差较大的情况下,具有较好的跟踪性能;针对密集杂波和多目标情况下的目标跟踪,将多模交互滤波的模型自适应调整算法与JPDA算法结合,提出了AIMMJPDA算法的思想与实现。仿真结果显示该方法在机动目标跟踪方面具有模型调整简单、跟踪实时性良好的效果。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法。将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤波增益的调整值;将利用集员滤波得到的状态统计量以及两类噪声信息和调整后的滤波增益代入卡尔曼滤波体系,得到改进后的滤波算法。将提出的改进方法应用于不确定车辆导航系统中进行解算,仿真结果表明:改进滤波方法能够有效克服异类噪声的干扰,性能优于扩展卡尔曼滤波方法,对异类噪声具有较好的抵抗能力。     

弹道滤波算法研究

为导引我方发射的制导炮弹等目标,需要在炮瞄雷达跟踪炮弹的基础上准确估计炮弹目标的位置、速度等状态信息。鉴于直接对测量的弹道轨迹建立常规运动模型滤波效果较差,提出了两种方法。一种基于弹道偏差滤波的方法,另一种是基于弹道方程滤波方法。仿真计算比较结果表明文中建立的弹道滤波算法对弹道类目标的滤波精度和反应时间上有大幅度提高。     

基于改进Frost滤波的SAR图像斑噪抑制算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声严重影响目标检测、识别、变化检测等有用信息的提取这一问题,通过对Frost滤波算法进行深入分析,提出了改进的Frost滤波算法。该算法的改进主要对滤波器的权值作了两方面的调整:一是引入像元距离贡献度参数,将此参数的倒数与滤波窗口内对应的像元与中心像元之间的欧氏距离作积融入滤波器权值的计算;二是将滤波窗口内的像元灰度统计特性考虑入内,将像元与中心像元的灰度差融入滤波器权值的计算。改进后的滤波器权值可以自适应地调整,避免了原始Frost算法的滤波盲目性,在斑噪抑制能力提高的同时也改善了边缘保持的效果。仿真实验结果表明,所提改进Forst算法在斑噪抑制和边缘保持方面均优于原始Forst算法。     

时空离散度复杂背景运动目标快速检测

复杂背景下运动目标的快速检测一直是目标跟踪领域的难点.灰度投影法可将时空域内的图像序列由三维信号压缩为二维信号来处理,且压缩后的信号噪声仍能通过高斯滤波来消除;之后计算灰度投影向量的时空离散度,并采用水线阈值分割技术查找离散度曲线的波峰,从而确定运动目标所在位置,实现运动目标的快速检测.该方法计算简单,对于摄像机抖动、目标被部分遮挡或背景中景物非完全静止等等复杂背景情况,均能快速准确地检测到运动目标.     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。