一种改进的应用于高速目标角点检测的AFJHA算法

针对经典Harris角点检测算法对于全局像素点求取角点响应函数所带来的计算复杂度高,从而不适合实时检测的弊端,提出了一种新的快速角点检测算法。鉴于角点数量只占整个图像像素点很小一部分,首先利用四方向亮度导数来进行候选角点预判断,阈值选取为图像像素点像素值的标准差的倍数。经过预判断后,再考虑8-邻域相似点个数,根据相似点个数对应的情况对候选角点进行再判断,将剩下的候选角点进行Harris算法检测。仿真结果表明,此改进算法能够有效地提高角点检测效果并减少检测时间。     

基于Harris角点检测的装填靶标识别方法

自动装填系统是通过机械臂及配套的位姿检测设备实现战车之间装卸箱弹或筒弹的系统。基于机器视觉的图像处理技术作为自动装填技术的关键技术之一用于装卸过程中对靶标的精确定位。为解决自动装填中对靶标的精确定位问题,针对靶标图像特征,提出了一种针对性强的特征点检测算法,可以快速对图像特征点进行识别。通过实验结果分析处理,这种特征点检测算法可以有效提高定位速度与精度,使装填效率得到进一步提升。     

基于尺度空间理论的角点检测

传统的Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺度不变性。研究了一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法。建立Harris的尺度空间函数表示。利用多尺度分析的思想,使在小尺度上的角点精确定位和大尺度上的角点去伪存真。从而克服了传统的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、角点位置偏移和易受噪声影响等问题。试验结果表明,该算法明显地提高了图像角点检测性能。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图,通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换,利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位,具有较高的精度     

基于自适应阈值的FAST特征点提取算法

FAST特征提取算法阈值选取固定,因此不能满足不同图像的特征点抽取要求,并且提取的结果存在着多个特征点块的现象。针对这些缺陷,首先采用动态全局阈值对原始灰度图像进行初步提取得到候选特征点,然后采取动态局部阈值和非极大值抑制法进一步对候选特征点进行筛选,从而达到自适应选取阈值和抑制多个特征点块的目的。实验表明,改进后的算法稳定性高,对不同光照和对比度情况下有一定的适应能力,并且运算量相对比于其他一些特征提取算法要小得多,满足实时应用的要求。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

用于自适应阵超角分辨的非均匀线阵设计问题

文中讨论了非均匀线阵自适应超角分辨问题,证明了在入射场条件一定的情况下,特征矢量角谱性能完全由阵列因子决定。通过分析与仿真,说明最小冗余阵(LMR) 是一种性能优良的超角分辨阵。并讨论了非均匀线阵存在的栅瓣问题,给出避免栅瓣的单位间距的上限公式。     

一种基于主电流自适应检测的电力有源滤波器

基于自适应滤波理论,提出了一种对主电流进行自适应滤波的电力有源滤波器.该电力有源滤波器以主电流为控制对象,控制电路比较简单.推导了该电力有源滤波器的数学模型,并在此基础上,对该电力有源滤波器的性能进行了研究和分析.实验结果证明此种电力有源滤波器是可行的.     

一种基于最大选择的Switching-CFAR检测器

针对传统CFAR(Constant False Alarm Rate)检测器不能同时适应于均匀和非均匀杂波背景的问题,提出了一种改进的CFAR检测器,即IEGOS(Iterative Excision Greatest of Switching)-CFAR检测器。在迭代删除的基础上,采用Switching方法,利用检测单元幅度自适应选择参考单元,得到前后滑窗的局部杂波功率估计,然后取二者中的最大值作为总的杂波功率估计,实现恒虚警检测。在SwerlingⅡ型目标和瑞利包络杂波分布的假设下,推导证明了IEGOS的恒虚警性,与CA、GO、SO、OS和EXS算法的对比分析表明IEGOS在均匀杂波、多目标干扰和杂波边缘中均拥有较好的性能,且该算法无需排序,便于工程实现。     

基于聚类分析的入侵检测算法?

聚类技术在入侵检测中被广泛研究,但是传统的K?means算法对初始值敏感,无法取得理想的效果;层次聚类算法时间复杂度高,性能较差。针对这些问题,设计了一种改进的K?means算法：算法优化孤立点和噪声处理能力,根据有效性指标获得最优K值,在此基础上,动态选取初始聚类中心进行聚类,可以取得较好的聚类效果。采用数据集KDD Cup99将改进的算法应用于入侵检测,进行仿真实验。实验结果表明,改进的算法有效地提高了检测率和降低了误检率,与现有算法相比具有一定的优势。     

基于人眼定位算法的驾驶员疲劳检测

研究了一种基于人眼定位的驾驶员疲劳检测方法。采用一种结合眼睛灰度及形状信息的人眼定位方法,进行眼睛准确定位,然后用处于睁开状态的眼睛模板与待测图像中的眼睛模板相匹配,对一定时间间隔内采集的图像进行人眼状态的开闭判定,由此判断驾驶员是否疲劳。实验表明,该方法可快速有效地进行驾驶员疲劳检测。     

基于图像处理的火焰检测算法研究

简要介绍了火焰检测系统构成和火焰燃烧特性,并根据全炉膛火焰的燃烧特性,从火焰图像中提取了反映炉膛火焰燃烧状态的特征量.最后,通过对火焰图像的处理及对火焰检测算法的分析与研究,利用计算机仿真得出火焰图像特征量与燃烧状态的关系,提出火焰燃烧稳定性判据.该算法能够实时、准确地检测全炉膛火焰的燃烧状况和炉膛中心火焰偏移情况,为...     

基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法

提出了一种基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中噪声检测方法改进了IMFLED方法,进一步降低了误检率和漏检率。经过仿真实验并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。     

基于遗传算法的跳频通信侦察技术

为了识别跳频序列,提出了采用遗传算法并结合跳频信号特点来完成跳频序列的分析与重组,从而实现跳频信号的侦察。在采用传统遗传算法的基础上,针对序列特点提出了5种改进手段,从而大大提高了算法的效率和可用性。最后利用采样的语音信号,对分析与重组过程进行模拟来验证算法的可行性。     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

基于蚁群算法的直线边缘提取方法

提出了一种基于蚁群算法的直线边缘提取方法.利用相邻边缘点的相位信息作为蚁群搜索的启发信息,同时引入终止概率,在不满足搜索条件时终止搜索.迭代搜索完成后,最后根据边缘点上的信息素遗留,提取出直线边缘.实验结果表明,该方法在检测直线边缘的同时,还可以保留边缘的细节,定位直线边缘的端点.     

一种融合显著性的Adaboost电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,传统的目标检测方法不能满足目标尺度的精确变化,目标定位有偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

基于角反射器的诱扫主动攻击水雷方法

针对现有对抗主动攻击水雷方法的不足,根据主动攻击水雷工作特点,提出了利用串联角反射器模拟潜艇声反射,结合声扫雷具模拟潜艇声辐射,联合诱骗主动攻击水雷的方法。建立了模拟潜艇声反射强度计算模型,给出了从声反射强度及尺度特征方面模拟潜艇特征的方法,并进行了初步验证。为便于使用及提高对抗效率,对角反射器的类型、边长及构造进行了深度优化,显著提高了对抗主动攻击水雷时的效率,证明了该方法的有效性。     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.