一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

基于样块改进的图像修复算法

图像修复是指对图像破损区域进行填充或者将图像中多余物体进行移除。在Criminisi算法的基础上进行改进,在待修复块优先权的计算过程中,由于等照度线的曲率可以反映图像的局部特征,块与块之间的方差值可以反映图像的边缘信息,因此,将二者考虑进来,确保修复过程能够准确有序地进行。在寻找最佳匹配块时,将等照度线的曲率也作为一个因素增加进来,有效地提高了最佳匹配块搜索的精确性。经过仿真实验证明,改进后的算法不仅在PSNR值上比原算法有所提高,而且修复结果也比原算法更加准确可靠。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于圆形滤波器HOG特征的航拍图像车辆快速检测算法

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,然后将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征(HOG,Histograms of Orient Gradient),针对旋转窗口中HOG特征的计算,设计了一种基于圆形滤波器的HOG(Circle Filter based HOG,CFHOG)特征,与传统基于积分直方图的HOG特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中HOG特征的计算效率,此外在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明本文车辆检测算法快速高效。     

弹道导弹主动段变换打击目标的闭路制导研究北大核心

提出了弹道导弹主动段变换打击目标的概念。为了实现弹道导弹变换打击目标的制导目的,提出了基于网格离散的闭路制导方法。将二级段和可攻击区域进行网格离散,把节点插值参数存储到弹上。导弹在变换打击目标时,通过插值的方法求解需要速度,进行闭路制导。仿真结果表明,该方法能够有效控制导弹完成变换打击目标的任务,制导精度较高。     

基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法

以相位相干多信号分类(phase-coherent multiple signal classification, PC-MUSIC)方法为例,研究基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法。利用全矩阵采集方法从被测对象获取超声阵列数据,对数据进行时域预处理,提取缺陷散射信号;利用PC-MUSIC方法处理缺陷散射信号,获取超分辨率超声图像;分析超声图像特征,提取横向强度曲线,定义-6 dB主瓣宽度作为缺陷的评估长度。搭建实验系统,选择铝试块作为被测对象,在其内部加工1个长度为10 mm的刻槽作为缺陷。实验结果表明,在信号子空间维度选择合适的情况下,PC-MUSIC方法能够准确评估缺陷长度,误差在10%以内。     

对成像雷达的脉冲分段排序转发干扰

多假目标图像欺骗是目前宽带雷达干扰的难点。针对宽带雷达中常用的线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号,提出一种脉冲分段排序转发干扰方法。结合散射波信号模型,推导了合成干扰信号二维成像输出形式,讨论了假目标图像个数、分辨率与分段数以及转发次序之间的关系,并进行了仿真实验。结果表明该干扰方法可较便捷地产生多个沿距离向分布的假目标图像。结果对于成像雷达图像欺骗干扰具有理论指导意义。     

基于径向基代理模型的序列优化中自适应再采样策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该在采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

基于非负张量表示的扩展LDA标注模型

由于“语义鸿沟”的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计其参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。