水平集方法中速度停止项函数的改进

对速度停止项函数的研究发现,现今的速度停止项采用的单一全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,提出了一种新的速度停止项函数,该函数通过引入变阈值较好的区分了图像的边缘区与同质区,以使采用该速度停止项函数的水平集方程实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用速度停止项函数能够使水平集方法获取更好的分割结果。     

基于梯度矢量流的水平集算法

针对传统水平集分割图像会出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的缺点,对速度停止项进行了改进.该方法将梯度阈值和梯度矢量流引入速度停止项中,利用梯度阈值来使边缘得到更好的保持;利用梯度矢量流来代替梯度场以扩大边界梯度场吸引曲线的范围,避免出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的现象.实验结果表明该方法优于传统水平集方法.     

空中大机动目标跟踪算法研究

为了解决在导弹末制导阶段对空中大机动目标的准确跟踪问题,将交互式多模型(IMM)及容积卡尔曼滤波(CKF)算法应用于导弹寻的制导中。首先,在三维空间中对大机动目标进行建模分析,并建立相应的导弹制导模型及导引头测量模型;其次,结合IMM模型与CKF方法设计了目标跟踪算法;最后,通过仿真验证了该算法对空中大机动目标跟踪的准确性,结果表明该算法在实时性方面也具有一定的优势,适合用于弹载计算机。