用于信号盲提取的最大三阶相关峭度反卷积算法

传统的低阶自适应滤波器难以抑制或消除激光位移信号的高阶统计噪声,且在微位移测量条件下,基于最大熵或自然梯度的盲源分离方法的收敛速度和信噪比会急剧降低.为此,文中利用混合信号的峭度变化特性,提出了最大三阶相关峭度反卷积算法,设计了反卷积逆滤波器,分析了最大三阶相关峭度反卷积算法的收敛性和稳定条件,并构建了实验平台进行盲提取实验.结果表明,最大三阶相关峭度反卷积算法可有效地盲提取激光位移信号和多重反射信号,较FastICA算法具有更快的收敛速度和更高的信噪比.     

基于时空熵分析的组合高斯背景建模方法

为提高视频监控系统中背景高斯模型的更新速度,提出了场景运动复杂度的概念和计算方法,并在此基础上提出了一种组合高斯背景建模方法:根据像素的时空模型分析场景运动的复杂性并计算出场景的熵值图,按照最大熵阈值将熵值图分割为稳定区域和动态区域,然后在不同的区域采用不同的高斯模型及相应的更新算法.利用该方法对384像素×288像素视频文件进行前景分割,结果表明,该方法能有效地分割运动目标,具有较快的更新速度.     

改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用

为提高几何活动轮廓分割算法的分割效率和准确性,设计了新的边缘检测与跟踪算法.首先采用矢量图像计算图像的梯度值,并设计能够自适应调整阈值的边缘指示函数,进而提出改进的变分水平集演化模型;然后设计基于该改进模型的边缘检测算法,并在无迹卡尔曼滤波器框架下设计了运动目标的跟踪算法.实验结果表明,文中算法不但显著地提高了轮廓演化模型的灵活性和收敛速度,而且对阴影、遮挡、目标形变和背景干扰等具有较好的鲁棒性.