基于卷积自动编码器的飞机目标识别方法

飞机目标标签数据不足,使传统的机器学习算法训练效率不足。为提升训练效率提高飞机目标识别率,提出一种由卷积自动编码器(Convolutional Auto-Encoder,CAE)、哈希变换及直方图统计组成的简单多层特征提取模型。该模型利用CAE非监督训练一组卷积滤波器,与输入数据卷积提取特征;并再次利用CAE训练卷积滤波器集合,提取卷积特征;对所得到的卷积特征进行哈希变换和直方图统计;用支持向量机识别分类。实验对飞机目标取得了较高的识别率,表明特征提取模型具有很强的鲁棒性。     

基于熵的直方图最优分组方法研究

最优分组是直方图法中的一个关键问题,对直方图法的有效性起着决定性的作用.在研究直方图法提取离散型雷达信号参数特征的基础上,根据信息熵的物理意义及其基本性质,提出一种基于熵的最优分组判定准则,并用仿真实验验证了该判定准则的有效性.     

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。     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

基于快速点特征直方图的特征点云迭代插值配准算法

为提高三维激光扫描点云数据的配准精度,提出了一种基于快速点特征直方图特征的迭代插值配准方法。配准过程中,点云数据获取时受扫描仪分辨率影响,点云局部或整体密度偏小,两次测量点云数据的相同位置不存在完全相同的点,以致对应点之间存在误差。为减小误差对配准精度影响,引入迭代插值方法,增加点云整体密度。通过计算关键点的快速点特征直方图的特征寻找对应关系,使用随机采样一致算法去除错误对应关系,对对应点协方差矩阵进行奇异值分解求得粗配准旋转平移矩阵,再使用迭代最近点算法进行点云的精确配准。实验结果表明,改进的配准方法简单、稳定可靠、计算速度有所增加,有效地提高了配准精度。     

维修优化中的专家判断

本文提出了一种利用专家意见的综合方法,用来获得维修最优化中所需要的寿命分布函数。该方法的步骤包括:从若干位专家那里导出各自的寿命分布函数,再把这些专家意见组合成一致的分布函数;然后,利用故障及维修数据,对综合成的一致分布函数进行修正。这种方法受到了实际应用的推动。尤其受到了时间宝贵却又缺乏统计知识的专家们的欢迎。采用各自的寿命分布的方法,具有较大的灵活性,使得在寿命分布导出阶段更易于被有关专家所领悟,且使得组合及修改阶段的计算量大大减少。这里我们采用的是Bayes方法,把Dirichlet分布函数用作引入的单个寿命分布函数的先验分布函数。本文还给出了把有关专家的经验知识的信息溶合在分析中的方法。     

基于参数化直方图的三路互相交连接选择性估计

估计空间算子的选择性是设计空间查询优化器的关键技术之一。选择性估计不仅能以非常小的代价给出空间算子结果集大小的近似估计,而且也可以直接用于某些仅需要近似结果的空间查询和空间分析(如数据集间的相关性评价等)处理。互相交连接是一类常见而且具有特殊性质的多路空间连接。基于对命题"两两相交的多个矩形一定有一个公共的相交区域,而且这个区域也是矩形"的证明,提出了一种可以用于三路互相交连接选择性估计的参数化直方图方法,还通过多组比较实验证明了该方法的有效性和适应性。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90％;该方法...     

一种改进的Mean-shift目标跟踪算法

提出了一种利用多帧图像中目标区域颜色直方图特征信息的Mean-shift目标跟踪算法,该算法以Mean-shift为核心,在对目标模板建立特征模型时,不仅考虑了前一帧的目标区域的颜色直方图,而且将前数帧中目标区域的颜色直方图通过加权一起考虑,从而提高了跟踪的稳定性。     

基于数字图像处理的肿瘤诊断技术

分析了传统肿瘤诊断的X线检查技术中采取对X光片的眼肉观察法的缺点与不足，在此基础上提出了用数字图像处理技术来检测肿瘤大小和密度的方法，指出了该方法具有定量检测，精度高，结果可靠性大等优点，并为如何进一步提高检测精度提出了建议。