背景感知的显著性检测算法

显著性检测算法能够提取场景中的重要目标,因而在图像和视频处理领域有着重要应用。但目前的显著性检测算法几乎都以目标与背景之间存在显著差异为前提,利用目标与背景的差异以及目标本身的空间相关性进行算法的设计。本文则从图像的背景信息出发,首先利用超像素算法对图像进行预分割,去除图像中不必要的细节信息;然后利用背景信息获得初步的显著性检测结果;最后将多尺度显著性检测结果进行融合,得到最终的显著性图。实验结果表明,本文算法的性能远优于现有检测算法。     

局部均匀环境中自适应极化与波形优化检测

研究了一种局部均匀环境中的自适应优化检测算法。首先提出了两种波形设计方案;然后基于自适应子空间检测器提出自适应极化分集与波形设计联合优化检测算法,该算法首先将优化检测问题转化为多参数的联合优化问题;进而应用田口优化算法解决该优化问题。仿真实验证明,在局部均匀环境中提出算法相比其他算法检测性能获得了极大改善;重要的是,由于引入高效的田口优化算法,提出算法的效率得以极大提高。     

一种多传感器数据时空融合估计算法

当采用分布在不同空间位置上的多传感器观测值对测量噪声干扰下的参数进行融合估计时,数据融合存在时间性与空间性。为了提高测量精度,基于参数估计理论,提出一种多传感器数据时空融合算法。该算法将数据融合分解为两次估计,第一次是基于时间的递推融合估计,第二次是基于空间的自适应加权融合估计。该算法不要求知道测量数据的任何先验概率分布知识,编程简单,计算量小。计算机仿真表明,该算法在减少测量误差方面优于目前已有的基于时间或基于空间的多传感器数据融合算法。     

结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合

针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition, FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算法。首先,通过FABEMD对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的基础层和细节层。然后,对最大对称环绕显著性检测做暗抑制改进,将其用于基础层的融合上;结合改进的显著性检测和引导滤波,对细节层进行融合。最后,对各融合子图进行FABEMD逆变换重构出融合图像。与其他经典的融合算法相比,仿真实验验证了本文算法的有效性。     

基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法

将红外图像中的小目标检测视为基于多图像特征的像素分类问题,提出了一种基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法。该算法首先提取双色红外成像系统中各传感器图像的图像特征,采用D-S证据理论中的基本概率分配函数对传感器图像中的像素进行基于多图像特征的分类,得到各传感器的目标检测基本可信度图;然后应用正交和规则复合来自各传感器的目标检测判决证据,获得整个系统的目标检测基本可信度图;最后根据决策规则输出最终目标检测结果。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,提高了系统的检测性能。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法

针对红外图像中空天、海天等复杂背景及像素点噪声容易造成检测虚警的问题,提出一种基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法。首先,通过新定义的局部对比度算子获取对比度增强的图像,该步骤可抑制背景杂波与像素点噪声对检测的干扰,提高图像的信杂比,增强目标区域的视觉显著性。然后,利用多尺度方法优化图像的显著区域,以增强算法的适用性,从而实现算法对不同尺寸的弱小目标的有效检测。最后,利用自适应阈值分割方法获取待检测的真实目标。实验结果表明,该算法无需图像预处理环节即可实现对不同尺寸的弱小目标的鲁棒性检测,对比常用算法具有快速性、高效性和较强的适用性。     

三维粒子测速系统中遗传匹配法的设计

提出了基于遗传算法的三维粒子图像匹配方法及实际中的优化设计。该方法以视差为编码、结合SSD(sum of square difference)与SAD(sum of absolute difference)法对结果进行评估,并通过单点、多点的双交叉、变异与序列的混沌化处理达到对分析空间的搜索;最后,局部处理结合全局唯一性迭代检测进一步增加了匹配结果的可信度。利用优化前后所提算法对空间粒子图进行了对比及误差分析。结果表明:所提算法适用于粒子测速系统的立体匹配,能够给出较准确的视差信息。     

一种混合嵌套分区算法及其在车间调度中的应用

设计了一种嵌套分区算法框架下的局部搜索算法,即基于最优计算量分配技术的序遗传算法,该算法采用序优化思想保证在有限计算量条件下得到局部最优解,并用遗传算法的进化搜索能力和学习能力对解空间进行搜索.将设计的局部搜索算法与嵌套分区算法相结合提出一种新的混合优化算法,用该混合优化算法求解几个标准的随机车间调度问题,数字仿真的结果表明该混合算法的优化性能好于遗传算法及基于最优计算量分配技术的序优化方法.     

多传感器混合多模型估计的记忆分层融合算法

首先提出了两种局部节点交互多模型状态估计的整体先验信息的近似计算方法;其次,为构造全局融合估计的先验信息,给出了基于Dempster Shaffer证据理论的全局模型后验概率的融合方法,并在此基础上给出了全局等效目标运动模型的概念及其计算方法,上述结果使得基于有记忆分层融合算法的交互多模型估计融合成为可能;为利用融合结果改进局部节点的估计性能,首次提出了基于向局部节点反馈全局模型后验概率的融合反馈机制。仿真实验验证了所提分层有记忆交互多模型估计融合算法的有效性,以及引入反馈机制后对局部节点估计性能的改善。     

基于区域协方差和目标度的航空侦察图像舰船目标检测

为了实现岛岸复杂环境下航空侦察图像舰船目标检测,提出一种基于区域协方差和目标度的显著目标检测方法。在联合条件随机场和字典学习的图像显著性检测框架下,首先提取每个区域增强的sigma特征,并进行稀疏编码,然后又设计基于显著优化的目标度特征,利用信念传播算法推断生成舰船目标显著图,最后应用高效子窗口搜索方法实现舰船目标检测。实验结果表明,新方法的显著图结果目标区域一致高亮,背景杂波抑制效果好,可实现准确的目标检测。     

Object detection based on combination of local and spatial information

A method of object detection based on combination of local and spatial information is proposed.Firstly,the categorygiven representative images are chosen through clustering to be templates,and the local and spatial information of template are extracted and generalized as the template feature.At the same time,the codebook dictionary of local contour is also built up.Secondly,based on the codebook dictionary,sliding-window mechanism and the vote algorithm are used to select initial candidate object windows.Lastly,the final object windows are got from initial candidate windows based on local and spatial structure feature matching.Experimental results demonstrate that the proposed approach is able to consistently identify and accurately detect the objects with better performance than the existing methods.     

Tracking method based on separation and combination of the measurements for radar and IR fusion system

A new distributed fusion method of radar/infrared (IR) tracking system based on separation and combination of the measurements is proposed by analyzing the influence of rate measurement. The rate information separated from the radar measurements together with measurements of IR form a pseudo vector of IR, and the corresponding filter is designed. The results indicate that the method not only makes a great improvement to the local tracker's performance, but also improves the global tracking precision efficiently.     

基于Fuzzy-ART神经网络的红外弱小目标检测

针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论（fuzzy adaptive resonance theory, Fuzzy ART）神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy ART神经网络结合Robinson 警戒环技术,建立自适应局部空间背景模型,并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标,并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标;最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标。理论分析与实验结果表明,该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波、突显目标,能有效提高信噪比,检测出弱小目标。     

Direction-of-arrival estimation based on direct data domain （D3） method

A direction-of-arrival (DOA) estimation algorithm based on direct data domain (D3) approach is presented. This method can accuracy estimate DOA using one snapshot modified data, called the temporal and spatial two-dimensional vector reconstruction (TSR) method. The key idea is to apply the D3 approach which can extract the signal of given frequency but null out other frequency signals in temporal domain. Then the spatial vector reconstruction processing is used to estimate the angle of the spatial coherent signal source based on extract signal data. Compared with the common temporal and spatial processing approach, the TSR method has a lower computational load, higher real-time performance, robustness and angular accuracy of DOA. The proposed algorithm can be directly applied to the phased array radar of coherent pulses. Simulation results demonstrate the performance of the proposed technique.     

面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法

针对无人机视觉着舰相对导航合作目标检测易受环境干扰问题,提出了一种面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法。首先,搭建了由850nm的近红外合作目标以及带有850nm滤镜摄像头组成的成像系统;然后,设计了基于几何约束的方法剔除合作目标图像中的异形干扰点,再利用Hu矩排除其中的相似干扰点;最后,利用形状上下文匹配算法解决拍摄图像中合作目标可能存在尺度、角度畸变使得合作目标难以匹配问题。实验结果表明,所提出的方法可以在不同距离、不同光照、不同角度以及环境干扰下,实现合作目标鲁棒检测与匹配。     

基于动态广义直方图均衡的红外图像增强方法

针对直方图均衡法进行红外图像增强时存在的问题,提出了动态广义直方图均衡方法。首先,广义直方图通过基于局部复杂度计算的分数值计数,体现了图像的不同区域特性,防止了过增强和放大噪声。然后,对广义直方图利用SG算法平滑滤波后,采用GK聚类算法实现对直方图的动态划分,避免高概率灰度背景对低概率灰度目标的影响。最后,动态分配目标和背景的输出灰度区间,突出目标细节,控制增强效果。实验结果表明,算法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节、不能控制增强效果和过分放大噪声的不足,是一种有效的红外图像增强方法。