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%;该方法可以很好地抵抗图像旋转,定位精度和检测率基本不受图像旋转影响。该方法具有良好的抗噪性能,可满足一般透视变换下的图像交叉点检测需求,适用于结构光三维重建中的系统标定和形貌测量。     

Background dominant colors extraction method based on color image quick fuzzy c-means clustering algorithm

A quick and accurate extraction of dominant colors of background images is the basis of adaptive camouflage design. This paper proposes a Color Image Quick Fuzzy C-Means (CIQFCM) clustering algorithm based on clustering spatial mapping. First, the clustering sample space was mapped from the image pixels to the quantized color space, and several methods were adopted to compress the amount of clustering samples. Then, an improved pedigree clustering algorithm was applied to obtain the initial class centers. Finally, CIQFCM clustering algorithm was used for quick extraction of dominant colors of background image. After theoretical analysis of the effect and efficiency of the CIQFCM algorithm, several experiments were carried out to discuss the selection of proper quantization intervals and to verify the effect and efficiency of the CIQFCM algorithm. The results indicated that the value of quantization intervals should be set to 4, and the proposed algorithm could improve the clustering efficiency while maintaining the clustering effect. In addition, as the image size increased from 128 × 128 to 1024 × 1024, the efficiency improvement of CIQFCM algorithm was increased from 6.44 times to 36.42 times, which demonstrated the significant advantage of CIQFCM algorithm in dominant colors extraction of large-size images.     

基于PCA和BP神经网络的水下目标识别方法研究

针对被动声纳信号的特点,提出了基于信号线谱特征的主成分分析(PCA)特征选择方法,其优点是从复杂的目标信号中提取目标的特有信息,降低了目标特征维数.将此方法用于实录的三类水下目标数据,采用BP神经网络对目标进行识别分类,仿真结果说明了所提出的方法的正确性和有效性.     

Zadoff-Chu序列的内插算法

脉冲压缩体制斜向短波信道探测主要利用Zadoff-Chu序列良好的周期自相关特性进行相关检测。为使Zadoff-Chu序列的频谱特性与信道探测收发信机的要求相匹配,提出一种适合Zadoff-Chu序列的FDI内插算法,以改善其频谱特性,并与一般内插算法内插后的序列频谱进行比较。仿真结果表明:采用FDI内插算法插值后序列的频谱滚降更快,且几乎没有旁瓣,能量十分集中,确认了FDI内插算法的优越性;在接收端,通过理论推导给出了一种实现采用FDI算法内插后的序列最佳抽取的方法。计算和仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于小波包能量谱的管道缺陷磁记忆检测信号特征研究

现有磁记忆检测技术判定准则,只能指示应力集中位置,无法进一步获取应力集中信息。为获取应力集中信息,提出一种基于小波包能量谱的磁记忆信号分析方法,进行试件拉伸试验。拉伸应力为200 MPa时,信号小波包能量谱分布较为均匀,各频带能量占总能量之比均小于15%,不存在集中分布的频带范围。拉伸应力为410 MPa时,信号小波包能量谱最大值分布在1,3,4频带,1~4频带能量之和占总能量的73.8%,小波包能量主要集中在低频段。试件屈服后,信号小波包能量谱最大值分布在1,2频带,能量谱分布极为分散,能量主要集中在低频段的1,2频带,1~3频带能量之和占总能量的87.3%。管道试件应力集中程度与磁记忆信号的小波包能量谱分布特征有关,应力集中程度越低,小波包能量谱分布越均匀;应力集中程度越高,小波包能量谱分布越集中,能量主要向低频段集中。     

基于核函数的自适应聚类背景提取

随着目标的检测与跟踪的广泛应用,移动物体分割问题成为研究热点,而解决这类问题的关键需为对图像背景的更新和提取。通过对目前已有的背景提取方法的研究,提出了一种新的基于核函数的背景提取方法:进行预处理,制定删选法则来自适应获取所需处理的视频序列;定义核函数来衡量模式间相似性,对2类聚类中心进行初始化;利用最小距离准则来灰度归并,采取实时的自适应阈值选择;最后通过比较满足条件的像素总数,获取所需背景。实验证明,该方法有效。     

基于时频原子分解的地雷目标特征提取及分类

利用车载超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测在军事领域上有重要的应用价值,能否提取稳定一致的地雷特征是其实用化的关键.提出一种基于时频原子分解的地雷目标特征提取和分类方法,该方法以地雷目标的四维散射函数为基础获取二维时频图像,在对时频图像详细分析的基础上,通过时频原子对地雷目标一维距离向剖面进行分解,得到能够完整描述地雷时频域特征的多个原子,将这些原子作为特征向量送入分层分类器.通过实测数据验证,该方法适用于车载超宽带地表穿透雷达探测地雷.同传统基于时域或频域的特征提取算法相比,该方法提取的特征更加稳定,能有效改善地雷探测性能.     

折反射全景与遥感图像融合的建筑物高程自动提取方法

为了解决三维城市重建中的建筑物高程提取问题,提出一种折反射全景与遥感图像融合的建筑物高度自动提取方法.该方法分为三步,首先进行折反射全景与遥感图像的配准,然后利用配准结果提取折反射全景图像中建筑物的底部和顶部边界,最后基于边界信息,根据折反射全景成像光路跟踪模型计算建筑物的高度,整个提取过程自动完成.实验结果证明该方法...     

基于特征融合的刀具磨损监测方法

提出了一种基于特征融合的刀具磨损监测方法,将该方法应用于铣刀磨损监测取得了较好的效果,文中论述了特征融合方法的基本思想,多传感器信号的特征关联、抽取及正规化处理,作为融合中心的神经网络的构造及训练等内容。实验分析表明,该方法实现刀具磨损监测是行之有效的。     

规整化SAR图像特征提取

SAR成像算法通常都基于FFT运算,图像分辨率要受到瑞利限的制约。为了提高图像分辨率,目前常用的SAR/ISAR超分辨成像算法大多借助于现代谱估计技术。从解方程的角度考虑,认为有限长数据的高分辨率谱估计是一个欠定方程问题,估计的结果存在"病态"性。在Bayes估计准则下,把信号谱的先验概率密度作为规整项包含进信号频谱的最大后验概率估计中,提高谱估计的分辨率。将这种方法用于SAR图像峰值特征提取,提高了图像分辨率。