基于蚁群算法的图像边缘检测研究

将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。     

基于时间延时的调频步进频率ISAR欺骗干扰

逆合成孔径雷达由于其独特的成像原理,具有比普通雷达更强的抗干扰能力。调频步进信号具有在保持瞬时带宽较小的同时通过合成宽带技术获得距离高分辨,降低系统实现的复杂度的优点,提出了一种基于时间延时的对调频步进信号体制成像雷达欺骗干扰方法,利用对调频步进雷达接收到的回波信号进行距离向延时和方位向延时后转发,从而合成假目标对调频步进频率ISAR进行欺骗干扰。仿真结果表明这种方法行之有效。     

非线性滤波方法在水下目标跟踪中的应用

在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。     

基于粒子滤波的活动轮廓模型视频跟踪(英文)

跟踪变形目标包括假定目标的全局运动和时间方程的局部变形。粒子滤波算法依靠参数化法选择,但是不能处理曲线的拓扑变化。活动轮廓模型是独立参数化,可以比较好地适应拓扑变化。基于上面两个方法的局限性,将上述两种方法相结合,运用于变形目标的跟踪。实验结果证明,该方法有很强的鲁棒性,对部分遮挡的物体有很强的适应性,证明了该方法的有效性。     

基于FPGA控制的图像采集和存储系统

在研究了CMOS图像传感器和flash存储器的工作原理的基础上,阐述了以FPGA为控制核心的图像采集和存储系统结构,设计了在图像采集和存储系统中的FPGA控制模块,用USB通讯模块实现了采集存储系统和计算机之间的数据传输,满足了系统对回放的存储图像不丢帧的要求。经实际检验,较好地满足了实验要求。     

基于滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪的过程中,为了与实际接近,动态系统的模型选为非线性,而滤波算法采用非线性系统的滤波方法。在介绍了三种非线性滤波算法(EKF、UKF、PF)的原理和实现的同时,说明了各自适用的范围,以便针对不同问题采取比较便捷的算法来有效地实现算法在实际中的应用。EKF适用于线性化过程中系统对高阶项要求较小的情况下,UKF适用在噪声服从高斯分布的情况下,PF则适用与非高斯分布的情况下。此外,通过实例对三种算法分别进行了跟踪仿真实验,表明UKF、PF算法精度要比EKF算法高,UKF、EKF的实时性比PF好,PF的计算量相对较大。     

基于光学遥感图像的舰船航向检测

针对舰船编队航行光学遥感图像中舰船小目标航向检测难题,应用Hough变换并进行了基于舰船目标尺度的自适应改进,实现了对舰船小目标航向特征的识别与检测,有效减弱了海杂波对舰船航向检测的影响,进一步结合卷积神经网络,通过合理设置舰船航向分类,建立舰船航向识别训练集并对网络进行了训练和测试.结果显示,采用Hough变换和卷积...