一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

基于运动一致性的视频对象分割方法研究

视频运动对象检测和分割是图像处理中最具挑战性的问题之一。针对目前大部分分割算法相当复杂而且计算量大的问题,提出了一种基于运动一致性的视频对象分割方法。该方法从MPEG压缩码流中提取运动矢量场来分割视频对象,首先对运动矢量场进行滤波和校正,然后进行全局运动补偿得到对象的绝对运动矢量场,最后采用K-means聚类算法对运动矢量场进行聚类分析从而分割出感兴趣的视频运动对象。MPEG标准测试序列的试验结果证明,该方法是有效的。     

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。     

一种基于神经网络的彩色图像分割方法

提出了适于彩色图像分割的加强型径向基函数网络方法,采用在线自适应聚类学习算法确定隐层节点的数目、激活函数中心值;通过Hebb学习算法迅速将隐层节点中心值分为目标颜色聚类中心和背景颜色聚类中心两类;输出层用竞争规则将目标与背景分开。通过对多幅彩色图像进行分割处理验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果     

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。     

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     

基于递归扩展直方图的辐射源时差分选方法

多站电子侦察系统中,脉冲信号到达两个接收站的时间差信息可以用于信号分选。针对高重频辐射源引起的虚假聚类和超低重频辐射源累积脉冲数少给时差分选带来的困难,提出一种基于递归扩展直方图的时差分选方法。该方法将时差数据转换成扩展直方图的结构,采用递归的方式序贯地对每个辐射源进行检测和分选,通过扩展运算,同步消除虚假聚类,逐步降低直方图噪声水平,提高了分选正确率。仿真结果表明了该方法的有效性。