基于Gabor变换的雷达图像滤汉及无监督分割

提出了一种基于Ｇａｂｏｒ小波变换的多尺度、多方向的ＳＡＲ图像去除斑点噪声及纹理分割算法，根据ＳＡＲ图像的特点设计一组Ｇａｂｏｒ滤波器，对ＳＡＲ图像进行二维Ｇａｂｏｒ变换，得到一组滤汉后多分辩率，多方向的图像、通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平均滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像，给出对ＳＡＲ图像进行纹理分割的满意实     

有限离散Gabor展开的不同形式及相互关系

离散Ｇａｂｏｒ展开已有三种不同的定义形式。给出了另一种形离散Ｇａｂｏｒ展开；讨论了有限长度散信号在使用不同形式的离散Ｇａｂｏｒ展开时，各种Ｇａｂｏｒ系数及辅助函数之间的关系，所得结论对Ｇａｂｏｒ展开的理论及应用增有实际意义。     

基于图像金字塔分解的快速全局运动估计

文章提出了一种基于图像金字塔分解的快速全局运动估计算法.为了提高计算速度与准确性,采用了3层金字塔进行多分辨率计算.在金字塔第3层图像中,进行宏块预判,去除不可靠宏块,通过块匹配算法粗略地求出摄像机运动参数,并将运动参数映射到金字塔第2层.在金字塔的前2层图像中,将宏块预判与基于块的外点去除算法相结合,去除不可靠宏块,...     

初级视觉信息的Gabor小波表达研究

从神经信息的表象角度，在已建的初级视觉信息工的广义的Ｇａｂｏｒ函数模型基础上，结合小波变换方法，提出了初级视觉图像信息的Ｇａｂｏｒ小表达，探讨了它在视觉图象加工中的初步应用。     

稀疏分解及其在图像压缩中的应用研究

主要针对涉及图像稀疏分解及其在压缩中应用的关键问题进行研究,研究内容集中在图像稀疏分解的快速算法、图像稀疏分解的效果及如何更好地把稀疏分解的结果数据应用到图像压缩编码中。在理论上,提出了稀疏分解中过完备原子库的集合划分。基于集合划分方法提出了基于FFT的稀疏分解算法和改进算法。针对基于FFT的稀疏分解算法的不足,提出了基于FHT的稀疏分解算法。利用智能计算方法(如遗传算法、蚁群算法、量子遗传算法和粒子群算法等)实现图像稀疏分解。使计算速度基本能够满足需要。在稀疏分解的基础上,分析了分解数据的分布规律,针对其分布和低比特率图像压缩的要求,提出了多种压缩编码方案,如对结果数据排序差分编码方法和指数预测编码方案。     

离散时间域的Gabor谱分析及其在语音处理中的应用

把Ｇａｂｏｒ谱应用于离散时间域，对典型信号进行处理和分析，并与短时傅里叶变换和离散Ｗｉｇｎｅｒ分布相比较，证明了离散Ｇａｂｏｒ谱不仅在时频域具有和离散Ｗｉｇｎｅｒ分布相同的高分辨率，优于短时傅里叶变换，而且能有效地消除离散Ｗｉｇｎｅｒ分布中交叉干扰的影响．文中还进一步应用离散Ｇａｂｏｒ谱，对汉语语音信号进行了处理，结果表明它可以较好地描述语音信号频谱的时变特性，为语音识别和话者识别开创了一种新的途径．     

GA－Simplex与区域收缩的研究

在实现标准基因算法的基础上，用ＧＡ－Ｓｉｍｐｌｅｘ代替ＧＡｓ中的交叉和变异构成一种新算法，详细探讨了以何种方式在群体中选取个体进行ＧＡ－Ｓｉｍｐｌｅｘ操作，找到了一种较理想的方式，并从基因操作的内在机制进行了分析．进而构造了一种混合式方法，使计算速度和效果大为改善．然后详细研究了在ＧＡｓ的迭代循环中如何适时进行区域收缩．最后引入适值调整，找到了一种循环次数少、计算时间短、求解结果令人满意的ＧＡｓ算法     

基于关键特征点提取的图像快速配准方法

常用图像配准拼接算法中,计算复杂度会随运算数据量的增加而急剧增长,基于该特点提出了一种快速的图像配准方法.通过提取关键特征点并进行匹配实现计算数据量的降低,从而加速了图像配准.首先检测待拼接图像中的特征点及特征信息冗余区域,并根据特征点的数量调整冗余区域的大小;去除位于特征冗余区域内的特征点;使用归一化互相关及随机抽样一致性算法对剩余的关键特征点进行粗细两步匹配,求出拼接参数完成图像配准,实现图像拼接.实验结果表明,提出的方法实现了图像配准拼接,并且与改进前相比显著提高了运算速度,以lena图为例,运行时间仅为改进前的30.47%.     

基于SIFT算法的海底图像自动拼接

针对深海海底图像光照不均,图像间变换关系复杂,图像的特征很难准确地进行描述的问题,提出一种基于SIFT算法的海底图像拼接方法。首先采用SIFT算法提取海底图像的特征点,用欧式距离比对提取出的特征点进行特征匹配,用随机抽样一致性算法,去除误匹配提高匹配效率,同时求出图像间的变换矩阵。最后采用基于高斯模型的渐入渐出融合法去缝,实现海底图像的光滑无缝拼接。实验结果表明,该方法拼接效果良好。     

基于改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测

为提高二维EMD分解速度,改善从本征模函数(IMF)图像提取边缘的质量,提出了一种改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测算法.该算法首先通过邻域像素比较法得到图像极值点,利用改进的Delaunay三角剖分和三次样条插值函数进行曲面拟合,抑制了边界漏点问题,并用图像灰度均值改进了筛分停止准则,再对其分解得到的第一个IMF子图像进行小波多尺度分解提取图像边缘.通过仿真实验,结果表明该算法不仅能准确地提取图像边缘,还有效地抑制了噪声.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。     

移动机器人行人目标活动区域快速检测算法

针对移动机器人运动目标检测过程中运动目标与背景均存在位移致使跟踪失效的问题,提出一种显著光流分析法对室内行人目标活动区域进行检测与标识,能够快速有效地为移动机器人视觉检测与跟踪算法提供简便的初始区域定位信息。经仿真实验分析,该算法能够在室内复杂的情况下,快速检测出行人目标的活动区域,方便人物识别与躲避,具有较强的工程应用价值。     

一种改进Camshift算法及其ARM实现

基于视频序列的运动目标跟踪在安防、军事等领域用途广泛。针对传统Camshift算法易受颜色相近物体的干扰,丢失目标的情况,提出了一种改进的Camshift算法。该算法检测SIFT特征点并进行FREAK特征匹配,通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度修正跟踪矩形框,从而改善跟踪精度。为便于工程应用,在Linux系统上进行了算法移植,实现了基于ARM的运动目标跟踪系统。实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性,能够实现对运动目标的准确跟踪。     

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法．该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象,先进行绝对差运算,再作均值滤波,保证了算法能很好地检测出复杂背景中的低信噪比、运动小目标;单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率．实验表明,该方法性能比图像差分法要好,与累积图像差分法相差无几,且硬件实现容易．     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

波前法网格生成中最后剩余多面体的剖分

在利用推进波前法实现三维网格自动生成中，在网格生成最后阶段，不可避免地遇到波前三角平面找不到相应顶点，而导致不能生成新单元的困难。本文通过将剩余多面体与之相临的四面体单元合并，或者移动剩余多面体某个顶点的方式，给出了解决方法。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于视频的车流量统计算法

本文实现了一种基于线检测的车流量检测算法,首先利用背景消减法检测出运动目标,然后经过二值化处理得到二值图像,在二值图像上采集一条线上的像素点,然后利用新的数据处理算法对数据进行处理,最后,统计出每条车道上的流量,本文算法简单,易于实现,结果证明此算法检测精度高且算法实时性好,具有较好的鲁棒性。     

用DSP（TMS320C25）实现雷达杂波自适应抑制

探讨了自适应抑制雷达杂波的实时信号处理问题,分析了在最小均方准则下的LMS,MLMS算法,进行了系统性能模拟.并研制了一种用DSP的自适应MTI系统,该系统对杂波环境有较好的自适应能力,对地杂波及运动杂波有较好的抑制效果,在雷达实测中,改善因子大于20dB。     

实时监测中设备状态的自适应采集算法

设备状态的按需采集是平衡数据数量和质量的有效手段.基于移动平均理论,采用区域限值方法建立了一种自适应采集算法,并通过与等间隔采集方法的对比验证了其有效性.通过有无干扰两种情况下的算例仿真,结果显示,自适应采集方法对于设备状态加速变化时的状态捕捉能力优于等间隔采集方法,是设备实时监测时数据采集的一种较好的替代方案.