预测性菱形搜索在视频编码中的应用

根据预测性运动矢量和菱形搜索的思想 ,提出了一种基于预测性运动矢量快速块匹配的视频编码新方法。这种编码方法在运动估计的过程中引入了预测性运动矢量的概念 ,利用预测性菱形搜索 (PDS)计算出稳定且平滑的运动矢量场 ,充分利用了相邻块运动矢量的相关性。仿真结果表明 ,该方法应用到视频编码中能够得到比其他几种常用的快速块匹配法更好的效果。     

基于一种快速搜索策略的图像匹配

基于灰度相关的图像匹配法,因匹配概率高而广泛应用于各个领域,但传统灰度相关算法的搜索策略是遍历性的,匹配速度较慢。为提高图像匹配速度,提出一种全局并行爬山搜索策略,实现了非遍历性搜索,并能快速找到最优匹配点,并引入了一个搜索路经表对已搜索过的点作标记,以防止对某些点的重复搜索。实验结果表明了该算法的图像匹配具有快速性和较高的准确性。     

基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。     

一种基于几何特征编码的运动搜索

提出了基于姿态的几何特征来描述人体躯干和四肢的关系,并通过特征编码函数,将复杂的运动数据转换成简单编码流,通过合并特征编码与索引树的思想,从而建立基于编码的数据库索引,实现了快速而有效的基于内容的运动搜索,并支持索引的线性扩展。在2×106帧的运动数据库上的实验验证,表明该搜索方法的实时性和有效性。     

基于迭代方法的软阈值估计小波去噪

基于小波变换的阈值去噪方法依赖于信号的长度和噪声的方差。在大多数情况下,噪声的方差是未知的,需要对其进行估计。提出一种基于软阈值函数估计阈值大小的算法。该算法是一种迭代算法,证明了该算法的收敛性,并分析了该算法运算量。数值实验表明该算法估计阈值的准确性和MAD方法相当,同时计算量远远小于MAD方法。     

基于感知融合机制的渐进式去雾网络

智能辅助驾驶应用场景对图像去雾的准确性和实时性要求较高。提出了一种新颖的基于感知融合机制的渐进式去雾网络(progressive dehaze network, PD-Net),将降质图像恢复的任务分解为多阶段的子任务，通过轻量级的子网分块学习特征图的不同区域语义信息，以提升去雾效率。在此基础上，基于注意力机制和导向滤波设计跨阶段感知融合模块(perception fusion module, PFM),自适应感知各阶段提取的多尺度特征并进行融合，而不损失图像细节信息及边缘结构信息。实验结果表明，与现有主流的端对端去雾模型相比，所提出的算法在处理户外图像时具有更高的准确度和实时性，在公开的合成对象测试集(synthetic object testing set, SOTS)上的峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)与现有最好结果相比提升了0.93 dB,处理单幅图像仅需72 ms,提出的网络模型有望应用于智能交通等现实领域。     

一种基于近邻搜索的快速k-近邻分类算法

针对传统快速k 近邻分类算法的缺陷 ,提出了一种基于近邻搜索的快速k 近邻分类算法———超球搜索法。该方法通过对特征空间的预组织 ,使分类在以待分样本为中心的超球内进行 ,有效地缩小了搜索范围。实验结果表明 ,在相同识别率和k值的情况下 ,超球搜索法的识别速度优于基本k 近邻法和传统快速k 近邻算法———及时终止法 ,而且不存在对训练样本搜索顺序敏感性的问题     

基于掩模和俯仰角补偿的视觉自运动估计

提出了一种基于掩模M估计和俯仰角补偿的移动机器人自运动的单目视觉估计方法。在6-DOF自运动模型的基础上,提出了一种适合于乡村道路环境的4-DOF自运动估计模型,以此为基础,采用一种多尺度的超复小波相位相干理论来鲁棒地估计缺乏规则纹理的路面图像的微小运动,设计了一种掩模M估计对运动向量进行优化估计,并提出了一种俯仰角补偿算法克服乡村路面颠簸有效地估计机器人偏航角、俯仰角增量和平移增量。在乡村道路环境下,利用某自主机器人采集的实际数据对算法进行了仿真试验,运动估计结果与车载GPS/INS捷联系统做了对照。实验结果表明了自运动估计算法的有效性。     

基于去特征处理的信源数估计算法

在实际测向系统中,由于阵列中各阵元的相互干扰,阵列接收的噪声为空域相关色噪声,由于系统热噪声和散弹噪声的存在,导致阵列接收的噪声同时包含空域相关色噪声与白噪声。传统针对空域相关色噪声的信源数估计算法在白噪声背景下的估计性能往往下降。针对这一问题,提出了一种基于去特征处理的信源数估计方法。该方法对数据协方差矩阵进行去特征处理,得到一组与特征值相对应的新数据协方差矩阵,利用新数据协方差矩阵在信号和噪声子空间上的投影矩阵构造判决函数,进而实现信源数估计。仿真实验及对比数据表明该方法在包含有白噪声成分的色噪声背景下能够有效进行信源数估计,其突出优势表现在小快拍数、低信噪比条件下仍能准确估计信源数,而没有明显增加算法的运算量。     

基于梯度法的对空中目标搜索与跟踪

基于捷联式角位移扰动稳定的抛物面天线步进跟踪广泛应用于运动载体对空中目标搜索与跟踪,但却存在跟踪速度慢和精度低的问题。针对此不足,研究了基于扰动速度稳定和梯度跟踪法的车载空中目标搜索与跟踪技术。抑制扰动速度的保持内环隔离车体摇摆,保持天线在惯性空间的指向。基于梯度法的跟踪外环确定目标方向和速度,快速跟踪目标,校正内环漂移。试验结果表明,该技术对硬件设备要求低,能快速、准确地跟踪空中目标。     

ISAR运动补偿的快速方法

本文提出的一种新的ＩＳＡＲ运动补偿方法，是在文献［１］的复相关包给对准及相位中心对准补偿方法基础上进行改进的。这种方法减少了运动补偿的运算量，提高了距离和相位对准的精度，并能显著地改善回波信号起伏时的目标成像质量。     

基于三维小波变换及运动补偿的视频图像压缩技术

视频图像压缩技术是多媒体信息存储和传输的关键。提出了一种结合运动补偿的三维小波视频图像编码压缩技术。该算法首先对视频图像进行三维小波分解 ,然后对分解后的不同频率的子图像进行量化编码 ,并结合运动补偿技术消除图像帧之间的冗余相关信息 ,实现视频图像的编码压缩。实验仿真结果证明了这一算法的可行性和有效性     

基于黄金分割法的加速MARS研究

多元自适应回归样条法(Multivariate adaptive regression spline,MARS)是一种专门针对高维数据拟合的回归方法。该方法以样条函数的张量积作为基函数,以样本数据坐标作为可选的节点矢量值,算法过程以失拟度(Lack of fit,LOF)最小为目标优化选择基函数和节点矢量。提出了基于黄金分割的加速MARS算法,引入一维黄金分割搜索算法及计算子区间概念,以提高算法节点矢量和基函数的优化选择效率。最后,四个典型的测试算例验证了所提出的方法在保证模型近似精度的前提下可大幅节省模型构造时间。     

基于搜索策略的通用态势评估方法的研究

在态势状态转换图表示的基础上，提出了一种通用的态势评估搜索策略。该策略将态势评估的整个过程看作为对当前态势路径的识别和搜索过程。在算法中以Bayes分类器识别当前态势发展可能的目标状态，以parzen窗算法对态势各类别的类条件概率密度进行修正，以改进的深度优先算法实现态势图的搜索。在实验中，将其应用于丰满水电仿真系统水轮发电机组的状态评估系统中，经数据对比分析，该算法优于传统的发电机诊断分析方法。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

基于级联网络和图搜索的轨迹模式学习算法

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此基础上给出了一种基于轨迹点对齐的异常轨迹检测方法。构造的级联网络自动隐含了轨迹点的时序关系,可以处理不同长度轨迹模式的学习问题。不同场景的仿真实验表明此方法可以应用于复杂场景下的目标异常行为检测。     

基于ANN预报模型的快速学习算法

提出了一种基于预报模型的变目标函数的前向神经网络快速学习算法。首先推导出一种综合目标函数从而实现极值点附近收敛速度的提高,然后导出变目标函数的局部化递扒最小二乘算法,该方法与现有同类的算法相比,可以提高收敛速度和预报精度,适用于需快速学习的系统辨识和其他应用。系统辨识的仿真实例表明了算法的优良性能。     

神经网络自适应广义预测解耦控制器的设计

提出了一种神经网络补偿自适应广义预测解耦控制方案，即用神经网络逼近通道间的耦合、非线性及未建模动态，且采用了改进RLS辨识算法及用后能改善辨识效果，从而增进自适应控制的精度与鲁棒性，能解决参数不确定的非线性多变量耦合问题，给出了该算法的实现原理及步骤。理论分析和仿真结果表明，该方案是有效的。     

基于映射和二分树的动态查找算法及程序

通过映射构造散列表和二分树,设计一个适用于大规模信息处理的快速动态查找算法,并给出相应程序及其实验结果。