基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测

图像边缘检测算子的抑噪能力和定位精度是一对矛盾,从视觉神经生理学角度出发,提出一种基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测模型。该模型将主导拮抗抑制机制拓展到多尺度处理,通过引入侧膝体拮抗通道的强抑制机制达到自适应抑噪的效果,获得的对比度信息经过简单细胞子域的非线性整合得到锐化的边缘输出,最后将多个尺度的处理结果进行融合,获得最终的边界轮廓。理论和实验证明通过主导拮抗抑制机制和多尺度处理的结合,获得抑噪能力强、定位精度高的边缘检测模型,该模型具有生理学基础,结构简单,计算效率高。     

泛探雷达长时间相参积累目标检测方法研究

泛探雷达利用同时多个接收波束覆盖整个观测空域,可利用长时间相参积累提高动目标检测性能,然而必须解决目标在长积累时间之内出现跨波束、跨距离单元和跨多普勒单元现象带来的积累增益下降问题。在跨波束影响可忽略前提下,研究了基于Keystone变换与Dechirping变换相结合的运动补偿方法,并在此基础上提出了基于Clean思想的多目标检测流程。通过对仿真数据与外场实测数据的处理与分析,验证了本文方法的有效性,可以用于泛探雷达的目标检测。     

面向作战任务的作战系统冲突检测与消解研究

以作战任务为中心,动态集成作战系统是当前军事领域研究的新课题,从多个作战任务的时间冲突和作战系统状态能力有限性出发,研究作战系统在执行作战任务过程中存在冲突的问题,给出冲突规则的形式化描述,提出了冲突检测与消解的算法,最后通过实例对算法进行了验证。     

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。     

结构主导目标检测中的纹理随机化

已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征;因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测.针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导 目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测.利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随...     

空间引力波探测无拖曳技术现状与趋势

航天器无拖曳控制是实现引力波空间探测科学平台超静超稳运行的核心关键技术之一。目前,国内外各研究机构对航天器系统的动力学与控制进行了深入研究,并针对不同的探测频段需求提出了不同的探测任务。根据探测任务进行了航天器编队设计与控制的详细介绍和分析,对涉及的无拖曳与姿态控制、高精度惯性传感器与执行机构等原理和理论方法进行了深入的剖析。针对现已开展的空间引力波探测无拖曳航天器在轨飞行的演示验证整体情况进行详述和分析。在此基础上,提出后续开展相关研究中亟待解决的关键问题,指出未来无拖曳航天器系统动力学与控制的研究热点和趋势。     

虚拟战场中坦克的快速碰撞检测算法

为了使虚拟战场中的坦克仿真运动有较高的真实性,必须处理坦克与场景中的物体及地形的碰撞问题。提出了碰撞检测的简化包围盒算法及地形匹配算法,分别解决这两种碰撞问题。在地形匹配算法中,依据地形平均曲率划定地形范围,地形平缓的地带采用两点匹配法,变化较为剧烈的地带采用三点匹配法。这两种简化的处理方法降低了系统的计算要求,满足了系统仿真的真实性需求。     

基于能量函数的插值代理模型推广能力评价准则

本文分析了插值型代理模型的特性,提出了影响插值代理模型的推广能力的重要因素是代理模型的振荡特性,分析表明:振荡剧烈的代理模型,其推广能力就弱。为了评价代理模型的推广能力,本文提出基于能量函数方法的评价方法。能量函数方法是通过计算代理模型的一阶和二阶导数,得出代理模型的振荡情况来进行评价。能量函数越高,代理模型的振荡越剧烈,因而其推广能力越差。测试函数表明,能量函数方法在评价代理模型推广能力上是有效的。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。