基于维特征的目标分割与检测

提出了一种改进的盒维数算法。基于这种盒维数定义,对高通滤波后的图像逐点计算,所得的盒维数为该点的分形特征。根据这种算法,背景中多种不同纹理的特征值非常接近,而所在位置的特征值高于背景所在位置的值。并提出一种迭代的分割－聚类法检测各目标。     

基于分形的人造目标与自然物体区别

提出一种基于物体分形特征的人造目标与自然物体的区分方法.该方法根据人造目标和自然物体的固有差异,将分形维数作为估计表面粗糙度的一个重要参数,结合“毯子”维算法来计算物体表面粗糙度.该算法快速、简单、有效.实验表明,人造目标的分形维数较低,自然目标的分形维数较高,用此算法计算物体分形维数区别人造目标和自然物体是可行的.     

利用轮廓分形区别人工目标与自然物体算法研究

根据人工目标和自然物体的固有差异，提出了一种在轮廓链码基础上提取轮廓粗糙性曲线的算法。在实际得到的水杯，车辆及岩石图像中，利用Ｖａｒｉａｔｉｏｎ算法进行了计算物体轮廓粗糙性曲线分维的实验。实验表明，水杯及车辆轮廓的分形维数较低，岩石则具有较高的分形维数，通过同二维结果的对比，从计算量的分形维数两证明用所提出的算法计算轮廓分形维数区别人工目标和自然物体是可行的。     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

主成分分析在震动信号目标识别算法中的应用

为了改进基于震动信号的地面运动目标识别算法,提出了一种基于主成分分析（PCA）的2次特征提取算法.首先对地面运动目标引起的震动信号进行目标特性分析,提取多维的特征值;然后利用主成分分析方法对众多的特征值进行分析,去除特征值之间的相关性,提取综合特征值并应用于分类器,得到目标识别结果.基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行实验,结果表明：该方法有效地减少了特征值的维数和相关性,降低了分类器训练的难度和训练时间,同时提高了目标的正确识别率.     

汽缸套-活塞环磨合过程摩擦力矩分形行为研究

针对缸套-活塞环磨合过程摩擦力矩的变化特点,提出一种用分形维数描述摩擦力矩信号复杂性的新方法.从工程应用角度介绍了摩擦力矩信号盒维数的计算方法,通过试验研究了缸套-活塞环磨合过程中摩擦力矩信号盒维数的变化规律.结果表明随磨合磨损的增加,摩擦力矩信号盒维数呈上升趋势,且在不同的润滑方式下,摩擦力矩信号盒维数上升趋势不同,运用摩擦力矩信号盒维数可有效地评价磨合过程.     

基于分形和粗集理论的云杂波背景下序列图像弱目标检测

提出了云杂波背景下序列图像中弱目标检测新方法.基于粗糙集理论建立了云杂波背景下弱目标检测模型,使之符合两种不同图像边缘的局部分形维的奇异值改变,根据目标和背景的时域特征完成目标检测.实验及仿真结果表明,该算法能够抑制空间和时间相关性强的云杂波背景,且算法简单.     

复杂背景下结合颜色和分形特征的多目标检测

针对复杂自然背景下的多目标检测,提出了结合颜色和分形特征的多目标检测算法.将RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,采用改进K-means聚类算法,去除大片背景区域,计算区域分形维数和分形拟合误差.两种分形特征相结合能够准确排除小面积背景奇异区域的干扰,检测出待测图像中的多个目标.仿真结果表明:该算法能够正确检测出复杂自然背景下的多个目标,对彩色图像分割后的保留区域求分形特征,避免了搜索目标带来的计算量.相比于对全图提取分形特征的方法,本算法在时间上缩短约80%.     

一种用于MEMS动态测量的最优盒计数分形维数算法

在微机电系统（micro electromechanical system,MEMS）的动态测量中,利用分形插值法可以提高MEMS器件面内位移测量的精度,利用图像边缘的分形特征,还可以实现离面位移和旋转角度的测试。而分形维数（fractal dimension）的计算又是这些方法的关键。在研究目前最常用的分形维数计算方法差分盒计数法（difference box counting, DBC）的基础上,提出了一种对“空盒子”不予计数的最优盒计数分形维数算法,克服了差分盒计数法存在“空盒子”被计数的缺陷。理论分析和实验结果表明,该算法获得的分形维数更接近于理论维数。     

递归分形插值曲面的变差

在求解函数图像维数过程中,分形插值函数的变差可以代替盒维数公式中最少盒子数,从另一个角度得到函数图像的盒维数公式.从研究二元连续函数的变差性质入手,给出了矩形区域上递归分形插值曲面(RFIS)的变差估计,为递归分形图形维数的研究提供一种新方法.     

一种应用海杂波分数维检测海面目标的方法

论证了雷达海洋回波存在分形特征的可能性.大量研究表明,波浪起伏的海面及其反射的雷达回波信号都具有分形的特征.海面船只存在会改变海面及其回波信号的分数维.因此可以通过测算回波信号的维数变化达到检测目标的目的.从长时间以及大范围来看,海面运动是不规则的,但在短期以及局部范围内,海面运动是有规律可循的,可以将相邻时段以及区域间海面回波的分数维差别作为检测目标的方法,这比直接测量回波信号维数要有效得多.提出一种通过比较相邻时段、相邻距离元的雷达海洋回波信号分数维差值来检测海上目标的方法.通过对某条船航行海域的雷达回波信号数据实验数据分析,可以看到轮船的微弱轨迹.     

基于小波变换及分形特征的目标检测与识别

提出在对图像进行小波变换的基础上提取图像的分形特征，即通过小波变换对图像进行频域上的分割，使得对图像的描述更丰富，对各频段上的细节图像分别求分形维数组成联合特征矢量，有利于迅速准确地将目标从复杂的自然背景中分离出来，实验结果表明，这种方法能够有效地区分人造物体和自然背景，但计算量较大。     

基于分级轮廓分形特征的舰船目标识别方法

采用一种共线性检查算法去除舰船轮廓底边，利用轮廓曲率的分级分形特征建立前视成像末制导过程中舰船目标的分级模型数据库，提出了一种基于分级分形特征的大型舰船目标识别方法．对舰船目标的实验结果表明了该识别方法的有效性和正确性．     

基于分维像的红外弱小目标检测方法

针对红外图像的特点及分形分维的特性,提出了基于分维像的红外弱小目标检测方法.用滑动窗口在红外图像上滑动,根据分形布朗运动计算出窗口分维作为该窗口中心像素的分维,这样就可以计算出图像每一像素的分形分维,并以此为元素构造成分维像.在分维像中,人造目标的分维值小于自然背景的分维值,适当地选取阈值就可以把目标检测出来.实验结果表明,用分维像的方法检测红外目标可以取得很好的效果.     

结合SVM和分形维数的多特征红外人造目标提取

研究了红外图像中人造目标的提取.首先,通过计算红外图像目标的分形维数确定红外目标和背景的大致区域;然后,分别提取目标图像和背景图像的灰度级特征(邻域中心像素亮度、邻域中值亮度和邻域平均亮度),再利用支持向量机(SVM)进行训练,并尝试用不同的核函数及其参数建立最适当的区分目标和背景像素点的模型,进而把红外图像像素点分成目标和背景2类;最后,利用构建的模型实现红外图像中人造目标的提取.实验结果表明,用该方法建立的分类模型可以有效地提取红外图像中的人造目标.     

基于空间分形特征差异的目标检测

为有效检测海杂波中的弱小目标,针对海杂波的分形特征随大时空变化的特点,提出使用短时间内空间分形特征差异来检测海面弱小目标的方法.该法充分利用短时间和局部海域上海杂波的分形维具有稳定性,目标区域和海杂波间存在较大空间Hurst参数差异的特点,克服传统分形维检测法使用固定门限检测效果不佳的缺陷.经理论分析和IPIX雷达实际数据检测,目标和海杂波的特征量均值差异约为3,优于原方法分形维的均值差异小于0.8的检测效果.     

基于分形和模糊滤波的红外烟幕背景中人造目标的识别

文章分析了红外烟幕图像中背景与目标特征的差别,采用分形维教和分形拟合误差作为烟幕背景与人造 目标的区分特征,用模糊滤波的方法确定分割门限,实现了分形识别算法并对目标图像进行了处理,结果表明能够 较好地从烟幕背景中检测出人造目标。     

分形地面与埋藏目标宽带电磁散射FDTD研究

采用一维带限Weierstrass分形函数模拟实际的粗糙地面,运用时域有限差分法研究了脉冲波入射时分形地面与下方埋藏目标复合模型的宽带电磁散射问题,得出了后向复合散射系数的频率响应曲线.数值计算了后向复合散射系数随分形地面分维数、高度起伏均方根、土壤湿度、目标尺寸、目标倾角、目标埋藏深度等的变化情况,并做了详细分析与讨论,得到了一维带限Weierstrass分形地面与下方埋藏目标复合模型的宽带电磁散射特性.     

关于分形的定义与分维的计算

本文目的旨在解决分形学(Fractals)中的一个悬而未解、而又至关重要的问题,即分形及其度量——分形维数的确切严格定义。进而分别考察离散分形与连续分形的分维计算公式。阐述一种具有并行、实时且普遍适用的分形维数——Minkowski维数及其数字化算法。