基于梯度方向二进制模式的空间金字塔模型方法

空间金字塔模型由于其优势在当前图像分类中得到了广泛应用。然而,其码本生成和特征量化这两个环节具有较高的计算复杂度。为了解决这个问题,提出了一种新的局部特征表述———梯度方向二进制模式,首先对图像稠密采样得到多个子图像块,再将每个子图像块均匀划分为2×2个网格,计算每个网格的梯度直方图,然后对所有网格的梯度主方向进行二进制编码并连接为二进制串值,该二进制串值转换的十进制数即为子图像块的特征表述,最后将该特征表述嵌入到SPM模型中。在标准分类数据库上的实验结果证明了本方法在算法耗时和分类精度上均优于基于SIFT的SPM方法。     

基于宏块分类的最佳量化因子选择

实现基于标准的视频编码过程的一个关键问题是宏块编码模式选择,而选择宏块编码模式控制参量的关键是确定DCT系数的量化因子。本文提出了一种基于宏块分类的最佳量化因子选择方法,着重讨论了二个问题:(1)宏块的R一Q模型和D一Q模型;(2)引入适当先验假设条件,根据宏块R一Q、D一Q模型,建立有限制条件的最优化表达式,得到最佳的分类宏块量化因子。模拟结果表明:与传统方法相比,基于宏块分类的最佳量化因子选择方法一定程度上能减少所需的编码比特。     

基于单应轨迹的视频实时稳像算法

针对视频稳像中实时任务的需求特点,提出一种基于单应轨迹的视频稳像算法。估计序列图像帧间的单应变换,并将该变换作用于图像窗口的4个角点,从而对每帧图像产生4个短的单应轨迹以代表视频短时间内的运动。利用关联卡尔曼滤波器以一种连续方式对不同帧的单应轨迹进行平滑。对图像合成采用包括性和相似约束以提高结果视频的可观性质量。该算法以在线方式工作,消除了缓存输入图像帧导致的延迟,具备不依赖于复杂的3D重建和长距离特征跟踪的优点,并有效避免了单应模型表达视频运动模型的误差积累问题。实验表明该算法能够有效对包含2D和较复杂3D场景的视频进行稳像,并且能够达到实时处理速度。     

面向边缘的分类DCT变换在视频编码中的应用

DCT+运动估计与补偿方法是实用的视频编码方法。目前包括甚低速视频编码标准H.263在内的多种视频标准均采用这种方法。考虑到视觉对于边缘信息的敏感性,我们根据边缘特性对编码块进行分类量化,使得边缘附近的量化噪声具有边缘相似性,从而最优地保留对于视觉敏感的DCT系数,在保证编码效率的同时较大地提高了重建图像质量     

Wyner-Ziv系统中MCTI边信息生成算法

Wyner-Ziv视频编码的特点是编码简单、解码复杂,适用于无线通信系统中资源受限的视频编码设备。在Wyner-Ziv视频编码系统中,为获得高质量的解码图像,边信息构造算法起着重要作用。文章首先利用前向和后向运动估计得到最初的运动矢量,然后采用双向运动估计和运动补偿时域插值方法生成边信息,针对边信息中出现的块效应和重叠现象,利用加权重叠块运动补偿技术加以解决。实验结果表明,所提出的加权运动补偿算法要优于已有的双向运动补偿算法,且可获得较理想的边信息重构。     

H.263视频图像编码的DSP实现

在视频编码的DSP各种优化策略基础上,提出了基于TMS320C6201的H.263视频图像编码实现方案.根据H.263编码算法的并行特性,充分利用C6201芯片的并行处理能力,对核心视频编码算法、DMA数据传输和内存分配等三个方面进行了优化,实现了H.263标准视频图像的高效实时压缩.     

光电侦察动态视频图像拼接中的图像配准算法

侦察视频图像在现代战争中具有重要意义,利用图像处理技术对序列侦察视频图像进行拼接生成的全场景图能提供更加全面的战场信息。在视频图像拼接过程中,图像配准是核心和关键,图像配准的好坏直接影响图像拼接的效果。在研究当前典型图像配准算法的基础上,对SAD块匹配法进行了改进,使之成为适用于光电侦察系统的有效的图像配准算法。     

结合YdUaVa颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法

为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^dU^aV^a颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。     

适于PCT编码的低内存通用树状多带滤波器组实现

基于常用的多带滤波器组的紧支撑性及FIFO(First-in First-out)缓存技术提出了一种具有低内存需求的通用树状多带滤波器组(Tree-structured Filter Bank,TSrS)的实现方法SBFB.该方法具有两大特点:(1)生成与全局变换法相同的子带系数,但是内存需求大大减小且仅与图像宽度及采用的TSFB相关;(2)在FIFO缓存中直接生成父子树(Parent-children Tree,PCT).基于PCT的编码器可直接对位于缓存中的PCT进行编码,而无须在SBFB与编码器之间引入中间缓存.通过分析TSFB的各分解层中的数据流,给出了样本点与子带系数之间的时序关系,并且使用该关系从数学上严格证明了SBFB的正确性.     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

一种基于云模型和惩罚函数的多属性评价方法

通过系统阐述多属性评价中存在的＂不确定性转换问题＂和＂属性组态控制问题＂,提出了一种基于云模型和惩罚函数的多属性评价方法。以云模型为理论基础,提出了定性属性、定量属性的云化处理方法,实现了属性值的不确定性度量;以惩罚函数为理论基础,根据不同属性的惩罚幅度、灵敏度需求,构建了3种连续型惩罚函数,实现了属性组态的有效控制;最后,提出了用云模型表达的属性值集结算法和排序选优方法。通过实例应用,验证了方法的可行性、有效性。     

基于Multi-Agent的武器装备虚拟维修训练系统

提出了一种基于Multi-Agent的虚拟维修训练系统(VMTS)结构框架,整个系统分别由主控Agent、仿真Agent、和接口Agent3个具有交互作用的Agent组成,从而将虚拟维修训练系统的开发转化为一个多Agent系统的设计与开发.基于多Agent的框架结构可实现受训者的智能模型及虚拟训练场景中虚拟物体的行为模型,从而可以提高VMTS的健壮性和可重用性.基于Agent的概念模型实现了Agent之间的交互和协作,并介绍了主控Agent和仿真Agent的具体实现方法.     

虚拟检测维修系统的设计与实现

结合实际装备维修工作的需求,开发了一套基于虚拟现实技术的具有一定通用性的虚拟维修训练系统。系统由界面层、应用层、对象层和技术支持层组成,运用OSG渲染创建逼真的场景,基于均匀网格和OBB树的混合碰撞检测算法解决碰撞问题,通过协同网络通信实现多人协作维修/检测操作。通过对某型装备手控台的虚拟维修训练系统的构建,证明系统能够快速开发相应的虚拟训练系统。训练过程中操作与场景变化实时同步,结果表明该系统能够有效提高操作人员的维修维护能力。     

一种改进的全景图生成算法

介绍了全景图的生成过程,对目前常见的几种图像拼接算法进行了分析和比较,在此基础上,提出了一种改进的全景图像生成算法.该算法通过对初始图像进行预处理、改进特征点选取方法以及优化特征点匹配过程,提高了全景图像生成的效率和准确性.实验结果也表明,该算法可广泛应用于基于图像的虚拟场景构造等方面.     

Agent战场视景仿真视点智能控制方法

为了实现战场视景仿真中视点的智能控制,使视点能够自动选择运动方式,根据场景中发生的热点事件自动切换观察目标并且自动调整观察位置及角度,将Agent的思想引入视点控制策略的设计,提出了一种基于Agent的战场视景仿真视点的智能控制方法,针对热点事件搜索智能体、观察目标选择智能体和观察方式控制智能体的智能体行为算法,以及多...     

军用安全模型扩展及其应用

在分析基于格理论的信息流控制军用安全模型在实际应用中存在的不足的基础上,从安全类定义和信息流控制策略两个方面对原模型进行了理论扩展和安全性分析.扩展模型安全类在作为对象和主体时具有相同的表达方式,以及在保持原模型信息流关系情况下,允许同职权等级用户交流他们共知的信息,以及高职权等级用户访问低职权等级用户他们之间共知的信息.以数字文档安全管理系统为例对扩展模型应用进行了描述.实例表明扩展模型更适合实际系统对信息流控制的要求.     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

Selection of the optimal setup policy

A model is developed taking into consideration all the costs (namely cost of sampling, cost of not detecting a change in the process, cost of a false indication of change, and the cost of readjusting detected changes) incurred when a production process, using an unscheduled setup policy, utilizes fraction-defective control charts to control current production. The model is based on the concept of the expected time between detection of changes calling for setups. It is shown that the combination of unscheduled setups and control charts can be utilized in an optimal way if those combinations of sample size, sampling interval, and extent of control limits from process average are used that provide the minimum expected total cost per unit of time. The costs of a production process that uses unscheduled setups in conjunction with the appropriate optimal control charts are compared to the costs of a production process that uses scheduled setups at optimum intervals in conjunction with its appropriate control charts. This comparison indicates the criteria for selecting production processes with scheduled setups using optimal setup intervals over unscheduled setups. Suggestions are made to evaluate the optimal process setup strategy and the accompanying optimal decision parameters, for any specific cost data, by use of computer enumeration. A numerical example for assumed cost and process data is provided.     

基于双站定位的SAR场景欺骗干扰技术研究

针对星载SAR系统中虚假场景干扰的信号形式和产生方法这一问题,提出了基于双站定位的欺骗干扰方法,该方法首先对雷达进行无源定位,并对其轨迹进行平滑,然后再产生干扰信号,满足了欺骗干扰对被干扰源准确位置信息的要求,消除了定位时随机误差对成像的影响。研究了雷达定位误差的变化范围及其对欺骗干扰效果的影响,解决了虚假场景干扰技术实施中会遇到的重要问题。仿真结果表明,该方法可以实现实时有效的欺骗干扰。     

基于复杂网络的机群作战建模与仿真

机群作战已成为战争中的主要作战形式之一。而传统的作战模型,已经不适应其多任务驱动、多机种协作的机群作战特性。为此,以复杂网络为基础,提出了一种构造不同类型的节点连接的动态生成算法,构建了反映真实作战场景的网络描述模型,较好地呈现出了机群作战中的涌现性、模糊性等诸多性质。并提出了描述机群作战网络的统计特征量,通过破击仿真实验,得出了与战争事实相符合的结论,为未来研究机群作战体系效能评估打下了基础。