Gabor二进制编码异源图像匹配方法

异源图像匹配是图像处理领域尚未解决的问题。其中,合成孔径雷达图像与光学图像差异较大,用现有方法匹配通常难以得到满意结果。针对这个问题,提出一种基于Gabor编码的异源图像匹配方法:选取一组Gabor滤波器,分别对大图和小图进行Gabor卷积;采用池化方法对卷积结果进行压缩表示;对池化结果二值化并转换为二进制表示得到Gabor二进制编码特征;采用二进制位操作计算实时图与基准图对应窗口特征的相似性,相似性最大值对应图像匹配结果。本方法采用二进制对图像进行描述,减少了计算量,同时也更好地描述了异源图像间的共性特征。实验结果表明,本方法具有较高的匹配概率,计算时间少于现有方法。     

IMM PF算法在反舰导弹跟踪滤波中的应用

反舰导弹具有飞行速度高、进入目标高度低和机动性强等特点,对反舰导弹跟踪滤波属于典型的非线性系统估计问题,对算法要求较高。粒子滤波器可以获得近似最优解,采用粒子滤波代替交互多模型跟踪算法中的扩展卡尔曼滤波,将粒子滤波与交互多模型的优点相结合,用于非线性非系统的高速高机动反舰导弹目标跟踪,比较扩展卡尔曼滤波而言,这种滤波器对不确定情况有更好的滤波性能。将这种滤波器应用到跟踪算法中,可以对非线性系统取得良好的滤波效果。Monte Carlo仿真结果表明在反舰导弹各种机动情况下跟踪滤波算法是有效的。     

基于随机集理论的多目标跟踪方法

多目标跟踪问题通常包括目标信号的检测与目标状态的估计,同时还涉及到对探测范围内目标数量的确定。传统的跟踪方法将目标检测、状态估计与数量确定分别使用独立的模块或算法来处理。在这种模式下,每个模块仅考虑测量数据中与其功能直接相关的信息,模块之间没有信息的交互,因而很难得到全局最优的解。基于随机集理论的多目标跟踪方法将场景内的全部目标看作一个全局变量,目标状态与目标测量分别构成各自的随机有限集。从而多目标跟踪问题可以放在一个随机集模型下的贝叶斯滤波框架中研究。在每一个滤波周期内,通过对随机集的处理,实时地估计目标的数量、状态与类型,实现多目标的联合检测、跟踪与识别。     

基于改进Yolo v3的弹载图像弱小目标检测算法

结合弹载摄像机的成像特点,对不同目标在弹载图像中的尺度信息进行分析,重点对复杂作战环境下的弱小目标检测问题进行研究。优化小目标样本数据结构,扩充小目标样本比例,并将远距离成像不易区分类别的目标统一标注为“target”类。优化Yolo v3网络结构,利用K-means对多尺度预测分支上的anchor大小重新聚类,并在FPN大尺度特征提取前融合中、小尺度特征信息,通过卷积注意力模块和双线性插值上采样提高特征图中显著特征的表达能力,减少弱小目标特征信息损失。优化后的算法大幅度提高了弱小目标检测精度,降低误检和漏检率,并保证了算法的处理速度。     

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。     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

基于随机集的传感器网络多目标航迹跟踪研究

针对利用有限集统计理论对声学WSN下的多目标跟踪时,无法实现前后两个时刻目标状态的关联问题,利用最近邻方法和粒子标签法对WSN多目标的航迹跟踪问题进行了研究。仿真结果表明,两种算法都能够有效实现对多个目标航迹的跟踪;另外,粒子标签方法进行多目标跟踪时能够同时实现对多目标状态的估计和对多目标航迹的跟踪。     

基于AP-DE算法动态迭代步长的研究

为了促进自适应滤波器的滤波性能,建立了一种变步长的基于直接迭代误差AP-DE算法。通过使得权值均方误差下降速度最大,获得了AP-DE算法的优化迭代步长,并分析了所建立算法权值均方误差的统计特性。     

结合非负张量表示与扩展隐Dirichlet分配模型的图像标注

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。     

振动信号变换器的设计与实现

多传感器采编器能够实现复杂环境下对飞行体在发射过程中振动加速度、冲击加速度、压力、温度等动态参数的实时测量和记录。传感变换器电路的性能直接影响采集系统的采样精度。为了实现准确测量,对广泛应用于工程实践中的高阶集成开关电容滤波器产生的混叠效应的抑制方法进行分析及实验。实现了一种可程控放大、具有稳定通带截止频率的振动信号变换器设计。实验结果表明,该变换器电路具有体积小、集成度高、滤波衰减陡度大,频率测试精度高等特点。