压缩感知理论在红外成像中的应用

分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观测矩阵进行观测,以少量的数据采样信息获得重建红外图像的足够信息。由实验和仿真计算可知,压缩感知理论应用于红外成像技术,降低了数据采样量,提高了采样速度,并能以较小的误差实现红外图像的重构。     

扩展时差直方图方法研究

论述了扩展时差直方图的原理和基本方法 ,以三站时差定位系统为例 ,介绍了基于参数分割的扩展时差直方图方法的应用 ,并与传统的时差定位系统信号处理方法进行了比较 ,指出扩展时差直方图方法实现实时处理的有效途径     

DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法

针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。     

一种改进的Mean-shift目标跟踪算法

提出了一种利用多帧图像中目标区域颜色直方图特征信息的Mean-shift目标跟踪算法,该算法以Mean-shift为核心,在对目标模板建立特征模型时,不仅考虑了前一帧的目标区域的颜色直方图,而且将前数帧中目标区域的颜色直方图通过加权一起考虑,从而提高了跟踪的稳定性。     

基于遭遇角决策的并行双模切换舵减摇控制

结合舵减摇控制中通用线性模型与模糊线性模型的优缺点,采用了一种根据遭遇角的不同自动切换控制器设计模型的并行双模切换舵减摇控制方案。为在线自动辨识遭遇角,提出基于横摇功率谱密度柱状图的神经网络辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识精度较高,且比传统重心法节省了在线计算量与存储数据库所需的存储空间,简化了辨识流程。     

C~3I系统中战场视频镜头检测与关键帧提取

在C3I系统中,通过大量的战场视频进行态势信息提取以及目标识别一个重要环节就是镜头检测和关键帧提取。针对战场视频中有较多的光照条件改变,以及战场视频处理算法要简单快速等特点,给出了一种基于颜色直方图差的镜头检测和关键帧的提取方法。基本思想是同一镜头内的帧在颜色特征上没有显著变化,当连续帧的颜色直方图差超过阈值时则认为镜头出现了转换,对于同一镜头内的候选关键帧,计算之间的距离并与阈值进行比较来确定是否为关键帧。在VC++6.0的环境下,经过编程实现验证,该方法有效可行。     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

基于参数化直方图的三路互相交连接选择性估计

估计空间算子的选择性是设计空间查询优化器的关键技术之一。选择性估计不仅能以非常小的代价给出空间算子结果集大小的近似估计,而且也可以直接用于某些仅需要近似结果的空间查询和空间分析(如数据集间的相关性评价等)处理。互相交连接是一类常见而且具有特殊性质的多路空间连接。基于对命题"两两相交的多个矩形一定有一个公共的相交区域,而且这个区域也是矩形"的证明,提出了一种可以用于三路互相交连接选择性估计的参数化直方图方法,还通过多组比较实验证明了该方法的有效性和适应性。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。