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为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。 相似文献
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高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。 相似文献
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介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测提取出灰度图像中包含目标的小区域。然后利用传统的门限自动选择方法找到合适的门限,利用该门限值对所获目标区域进行二值化以得到目标,然后采用改进不变矩方法提取目标特征并采用优化BP神经网络进行识别。该方法经实验验证,效果较好。 相似文献
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为了使跟踪环路得到最高的输入信噪比,卫星导航接收机在时延估计时应使用匹配滤波器。但出于节省硬件资源的考虑,卫星导航接收机通常采用积分清零器完成相关运算。然而积分清零器相对于匹配滤波器存在性能损耗,对此目前尚无量化的结论。本文推导出积分清零器性能损耗的解析表达式,并使用Monte Carlo仿真的方法验证结论的正确性。理论和仿真结果表明当采样率为2倍的前端带宽时,积分清零器相比匹配滤波存在约0.44dB的损耗,当采样率提高到4倍信号带宽时,积分清零器的性能损耗几乎可以忽略。该结论对卫星导航接收机的设计具有重要的意义。 相似文献
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本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题,提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响,使目标能量仍然能够实现有效的积累,从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法,对图象中相关的1/f噪声进行白化。模拟实验结果表明,该算法能够快速检测出信噪比为2抖动点目标。 相似文献
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建立了扩频信号防混叠滤波、采样和量化与解扩输出关系的数学解析模型,推导得到解扩输出信噪比的解析表达式。分析与仿真表明,当量化位数大于等于4比特,解扩得到总的信噪比损失可以分解为由量化引起的损失和滤波加采样引起损失的乘积,且量化器最优限幅系数只与量化位数相关;当量化位数小于4比特时,信噪比损失在一定条件下可近似为量化损失和滤波加采样损失的乘积。当量化位数大于4比特、滤波器带宽大于5倍码率、采样频率大于4倍码率时,再增大上述参数引起的信噪比损失波动小于0.05dB,对解扩性能提升不明显。本文结论可为实用型GNSS接收机前端离散化处理优化设计提供理论指导。 相似文献
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序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。 相似文献