采用自适应背景窗的舰船目标检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像应用中,传统滑动窗口检测算法无法对近距、近岸或不同大小目标实现精确检测的问题,提出了一种自适应窗口的舰船目标检测算法。该算法首先利用阈值滤波实现海面的分离,然后通过对分离后待检目标的像素体积统计,剔除大体积陆地目标,得到待检目标,并根据其像素分布设置自适应窗口,通过对自适应窗口内目标像素和背景像素的分离统计,最终拟合得到待检目标附近背景的K-分布概率模型进行恒虚警检测。相对于传统滑动窗口检测算法,自适应窗口检测算法可实现对目标背景像素的精确统计及K-分布拟合,以及对舰船类目标的精确检测。实验结果证明,在相同的虚警概率条件下,对复杂海面情况的SAR图像进行舰船检测,自适应窗口检测算法比传统局部窗K-分布的恒虚警检测结果的品质因子高0.34。     

一种新的红外舰船图像分割方法

为了能够较好地分割出舰船目标，实现后续的目标检测和识别，提出一种基于显著性检测的红外舰船图像分割方法。首先利用AC算法和FT算法对图像进行处理，将两种方法处理后的显著图合并，提高目标轮廓亮度，然后利用选大恒虚警检测的原理对图像进行二值化分割。通过对比其他几种分割算法，证明此算法有更强的抗干扰能力，分割效果更好。     

海面背景红外目标的识别算法

为了实现多角度状态的舰船目标识别,针对低信噪比下海面背景的目标红外图像,提出了一种基于分段拟合的稳定提取海天线信息的算法。在此基础上对经过目标分割后得到的感兴趣区域统计提取舰船目标的形状特征、位置特征等,考虑海面的干扰目标,设计综合分类器,通过对提取的各目标特征进行概率融合的方法实现目标判断。进行了仿真平台软件的试验测试。结果表明,使用该算法可以实现在不同环境和未知海天线的情况下对海面舰船目标多角度状态的可靠识别。     

水面航行体对舰船目标的图像检测方法

针对水面航行体在近岸水域条件下对舰船目标进行实时光学检测时,易受到光照、相似颜色背景和海面波浪反射等干扰的问题,提出了基于改进视觉注意模型的舰船目标检测方法,采用小波变换方法提取图像的低频、高频特征,将任务水域图像从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间来提取图像的色调、饱和度和明度特征,应用高斯金字塔、归一化算子等图像处理方法融合了各类特征.仿真结果表明,提出的舰船目标检测方法能够准确地实现复杂背景条件的舰船目标检测,具有良好的抗干扰能力.      

基于视觉注意机制的视频监控中海上舰船目标检测

当天空、海面和岸上建筑等自然背景比较复杂时,容易干扰视觉注意的对象,而影响舰船目标的检测。本文提出了一种改进的视觉注意模型来检测海上舰船目标,首先利用小波变换获得舰船目标图像的高频特征和低频特征;然后利用改进的Top-hat滤波器抑制云雾和较强的海杂波,采用改进的Gabor滤波器得到方向特征,采用离散矩变换（DMT,discrete moment transform）得到边缘纹理特征;同时将图像进行色彩空间转换,由HSI（Hue-Saturation-Intensity）空间提取图像亮度、色调和饱和度来构成运动特征和颜色特征;最后将各特征图通过加权线性融合得到兴趣图,通过自适应阈值分割出舰船目标区域。实验证明该舰船目标检测算法具有较好的检测效果。     

基于电视末制导技术的舰船目标分割与匹配方法在复杂背景下的应用

针对电视末制导炮弹在复杂背景下对多目标舰船识别精度不高的问题,提出一种结合经典阈值分割和Prewitt边缘梯度算子的方法,对图像中存在的多个舰船轮廓实现清晰的分割,利用模板匹配,选用加速稳健特征(Speed-up robust features, SURF)算法检测特征点,将处理后的舰船图像与弹载图像进行匹配;针对匹配过程中的错误匹配问题,采用M估计采样一致性算法,有效提升了匹配正确率。数值仿真表明,弹上图像处理器在进行单帧图像处理时,通过与传统图像分割技术如坎尼梯度算子、高斯拉普拉斯(Laplacian-of-Gaussian, LoG)梯度算子和最大类间方差法对比,该文提出的算法可以清晰地将视场内的多只舰船进行有效分割,并显著减少了错误匹配。     

工件表面微小缺陷的检测与识别方法

针对微小缺陷在复杂背景图像情形下分割难的问题,提出了一种基于像元搜索算法的微小缺陷检测方法.首先采用直方图均衡化提升背景与缺陷目标的对比度,在分析噪声分布特点的基础上,利用基于中值和均值滤波的改进滤波算法对图像进行去噪等前期预处理;然后根据背景灰度分布,在目标分割过程中采用分块、按方差大小排除背景图像块、初定目标和剔除伪目标的缺陷像元搜索算法;最后采用矩形度和区域占空比进行缺陷特征提取.结果表明,对于背景不均匀、目标与背景区分不明显这类复杂背景图像,所提出算法相对于传统的Otsu等算法能够更好地分割出弱小缺陷目标,提高了检测缺陷的准确性.     

基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法

提出了一种基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法,该方法通过构造分割阈值集合,并搜索特征约束条件下的最佳分割阈值进行目标分割,从而实现目标与背景区域的成功分离.使用该方法对不同卫星来源、不同分辨率的24 523幅光学遥感图像和516幅SAR图像进行了实验,对于1 155个目标图像的检测率高于95.0%,同时虚警率保持在较低水平,表明该方法对于遥感图像中的海上舰船目标检测效果较好、适应性强.     

基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取

玉米穗丝是玉米的受粉器官,它的生长发育状况将直接影响玉米产量。为了实现穗丝性状的自动监测与评价,提出一种基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取方法。首先基于直方图对比度的显著性检测算法预估目标显著性,形成显著图,再利用自适应阈值分割对显著图初步预分割;然后寻找最大连通域获得单一目标二值图像,根据穗丝特点确定形态学处理的最佳卷积核并生成包含目标、背景和不确定区域的自适应三分图,以Laplace矩阵优化closed-form matting算法中目标函数的分块矩阵;最后根据玉米穗丝特点,结合三分图结果和优化过的算法对玉米穗丝进行软分割实现精细化提取。实验结果表明：所提的研究方法像素精度值为97.96%,综合评价指标值为94.16%;其中像素精度值相较于基于点运算的OTSU算法、Grabcut算法和基于神经网络的深度学习算法SeFormer和DeeplabV3,分别提高了10.43、2.35、1.67和1.91百分点,综合评价指标值分别提高了23.96、5.59、4.28和5.13百分点。此方法能有效弥补硬分割算法对玉米穗丝这种特殊对象的分割缺陷,提取的目标区域接近真实区域,准确度高,从而为智能化监测玉米穗丝生长状况提供技术支持。     

基于H-CFAR的SAR图像快速舰船目标检测

SAR舰船目标的快速、准确检测是SAR海洋业务化应用中的重要需求,文章提出了一种基于直方图恒虚警率(H-CFAR)的快速检测方法.该方法直接利用SAR图像的灰度直方图信息,并结合CFAR算法,实现了SAR舰船目标的检测;利用ASAR、TerraSAR和Radarsat-2数据对此方法进行了检验,结果表明,该方法与现有的K CFAR相比,在相同的硬件条件下,能够更快更准确地实现SAR舰船目标检测.     

基于支持向量机的异常检测

提出一种使用支持向量机(SVM)进行计算机系统实时异常检测的方法，内容涉及到一种对支持向量机方法的改进算法、对数据预处理的方法及SVM核函数的选取．试验结果表明采用这一算法进行入侵检测具有准确率高、计算简单、占用的存储空间小等优点．     

网络洪流攻击的异常检测

提出了一种新颖的网络洪流攻击的异常检测机制。这种检测机制的无状态维护、低计算代价的特性保证自身具有抗洪流攻击的能力。以检测SYN洪流行为为实例详细阐述了流量强度、对称性度量的检测方法。测试结果表明所提出的检测机制具有很好的检测洪流攻击的准确度,并具有低延时特性。     

基于OpenGL的复杂多面体模型间距离计算及碰撞检测

提出了一种基于图形空间,利用OpenGL选择模式实现复杂多面体模型间距离计算及碰撞检测的新方法.可用于计算任意多面体模型上的所有顶点沿法向到目标多面体模型的有符号距离,并判断模型间的碰撞情况.以上下颌牙齿多面体模型为例,计算出了上颌模型顶点到下颌模型的距离,并以上颌模型的距离图显示,以此为依据,分析了模型间碰撞情况,验证了新方法的有效性.最后对该方法的运算效率进行了分析.计算得到的距离图在口腔修复体牙合面间碰撞区域的识别及标准冠牙合面调整等方面得到了较好的应用.     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.     

基于频率变化的结构损伤识别方法

结构频率具有容易测量且数据比较精确的优势．论文对两种基于频率的损伤识别方法进行了评述，分别指出了它们的特点和不足，提出了把两种方法结合起来进行结构损伤识别的新思路，并以悬臂粱为例进行了验证。     

皮肤纹理检测技术

提出一种将基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测方法和Gabor小波变换相结合来进行皮肤纹理检测的方法.用边缘检测的方法将明显具有很多边缘的肤色区域剔除,对于没有明显纹理的皮肤区域用Gabor小波变换进行皮肤的纹理检测.仿真结果表明,所研究的方法正检率获得提高,误检率有所下降,是一种有效的皮肤纹理检测技术.     

An Intrusion Detection Method Based on Hierarchical Hidden Markov Models

This paper presents an anomaly detection approach to detect intrusions into computer systems. In this approach, a hierarchical hidden Markov model （HHMM） is used to represent a temporal profile of normal behavior in a computer system. The HHMM of the norm profile is learned from historic data of the system＇s normal behavior. The observed behavior of the system is analyzed to infer the probability that the HHMM of the norm profile supports the observed behavior. A low probability of support indicates an anomalous behavior that may result from intrusive activities. The model was implemented and tested on the UNIX system call sequences collected by the University of New Mexico group. The testing results showed that the model can clearly identify the anomaly activities and has a better performance than hidden Markov model.     

智能红外灯控开关的设计与实现

本研究设计并实现了一种智能红外灯控开关装置,该开关基于被动红外探测技术来实现照明系统的开启与关闭。它利用被动红外探测装置接收信号并将信号传给555集成块进行处理,由可控硅完成开关的开启与关闭,同时采用电容作为延时装置,应用光敏电阻元件进行数字逻辑电路的控制,并设置光敏电阻的优先级高于红外。     

基于自适应小波变换的QRS波检测算法

提出了一种新的心电ＱＲＳ波检测算法,该算法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出ＱＲＳ波．用ＭＩＴ心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行了比较,表明此算法在ＱＲＳ检出率和计算速度上都有一定的改善．     

基于氧敏感膜的海水溶解氧测定技术研究

提出了一种利用荧光猝灭原理测定海水溶解氧的方法,分别从光电检测电路、LED驱动电路、光电二极管电路、温度检测电路、信号产生采集处理控制电路等方面详细介绍了基于氧敏感膜的海水荧光信号检测系统设计方案,通过实验测试了荧光信号检测系统对荧光相位滞后检测能力、系统的整体稳定性和系统测试数据的准确度。准确度测试中溶解氧测试数据点饱和度从100.00%减小到11.56%,氧敏感膜荧光信号检测系统所测数据与碘量法误差最大为5.15 μmol/L,两种方法变化趋势相同。此系统可以作为一种海水溶解氧测量仪器,具有良好的应用价值。