改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

区域自适应中值滤波器

传统的基于噪声检测的中值滤波算法，对于检测出的噪声点往往采用相同的滤波处理方法，而忽视了噪声点自身特性的差异，限制了其滤波性能的进一步提高。针对这一问题，提出了一种区域自适应中值滤波器，算法在噪声检测的基础上，应用改进的区域判别方法实现对噪声点所属区域的判别，进而根据其所属区域的不同有针对性的选取滤波处理方法．仿真研究表明，该滤波器算法在有效抑制噪声的同时，获得了更强的边缘细节保护能力，较之传统方法具有更为出色的滤波性能。     

基于极线约束的角点匹配快速算法

针对同一物体从不同角度拍摄形成的不同图像的匹配问题,提出新的基于区域互信息和极线约束的角点匹配快速算法.该算法首先采用Canny边缘捡测算子提取图像边缘,再利用曲率最大原理求取局部板值完成角点检测,随后基于区域互信息测度获取角点的初始匹配;进一步采用基于极线约束及马氏距离测度的改进松弛算法完成角点的精匹配.实验表明,本算法具有较好的鲁棒性,能有效、快速.高精度的进行角点匹配.     

基于HS约束与轮廓条件的光流场计算

针对视频图像中灰度变化与速度场可能存在的非连续区域,提出了一种基于HS(Horn-Schunck)约束与轮廓条件的光流场计算新方法。该方法首先采用高斯滤波器减少噪声干扰;然后采用改进的Horn-Schunck算法计算时空梯度,结合两种不同的约束条件求取光流速度;最后的仿真实验结果表明,该方法能够准确地计算视频图像非连续区域的光流场,并有更好的鲁棒性。     

树状河网非恒定流的一则并行直接数值解法

描述了求解树状河网非恒定流问题的一则并行直接数值解法。该方法首先利用区域分解方法将河网划分成p个子块，然后利用串行双消除算法所隐含的自然并行性，以及树状河网支流交汇点水流连续方程组系数矩阵的特点，将计算任务分配到p个处理器进行多级直接数值求解。在曙光2000并行计算机上用消息传递方式实现了该算法并进行了性能测试，结果表明算法的数值稳定性好，并行效率可以达到90％以上。     

一种无线传感器网络分布式加权容错检测算法

针对无线传感器网络的容错事件区域检测问题,提出一种分布式加权容错检测算法。考虑"邻域的邻域"的容错范围,首先利用邻域节点与其周围节点的信息交换,对邻域节点的状态值进行估计,然后采用加权容错方法对邻域节点的估计状态值进行加权综合,完成对中心节点的错误检测。仿真结果表明,该算法在传感器网络初始错误率达到20%的情况下,仍能够检测和纠正90%以上的错误。相比其他算法,该算法具有较高的错误检测精度,极大改善了事件发生区域边界节点的纠错问题,且算法运行时整个网络所消耗的能量适中。     

基于EICS-LBP与统计边缘主色对的场景分类算法

针对场景分类问题,提出一种基于图像局部边缘区域的边缘改进中心对称二值模式(edge improved center symmetric local binary pattern, EICS LBP)与统计边缘主色对特征结合扩展潜在语义分析(probabilistic latent semantic analysis, PLSA)模型的场景分类算法。该方法首先提取图像局部边缘稠密采样区域的EICS LBP与统计边缘主色对特征;然后对两类特征分别聚类形成视觉词汇表,进而用词袋模型描述图像;之后利用扩展PLSA模型对图像词袋模型进行潜在语义挖掘;最后利用K最近领域(K nearest neighbors, KNN)分类器进行场景分类,得到测试图像集的混淆矩阵。多类场景图像的实验表明,该方法不需要对场景内容进行人工标注,具有较高的分类准确率,且对具有边缘轮廓的彩色图像分类精度较高。     

基于GDE3算法的侦察卫星星座优化设计

针对区域覆盖的卫星星座优化设计,将一种基于Pareto最优概念的通用差异演化算法(GDE3)应用于区域覆盖型侦察卫星星座的多目标优化设计,并利用多属性决策中的字典序法,根据目标的重要程度,在得到的Pareto解中进行选择.最后,利用STK和Visual c++针对侦察卫星星座进行了仿真,仿真结果表明了该算法可以找到多个Pareto解,避免了传统求解方法的权值选择问题,并且较简单遗传算法具有更好的灵活性,为解决星座优化与设计问题提供了新的思路.     

基于动态指导滤波的显著性检测方法

显著性检测是指自动提取未知场景中符合人类视觉习惯的兴趣目标的方法。为了进一步提高检测的有效性,同时降低像素类检测算法的计算量和复杂度,提出了基于动态指导滤波的图像显著性检测方法。在新设计的简单迭代指导滤波中,核函数不再像经典指导滤波器那样只利用固定的指导图像,而是利用了输入图像和动态指导图像的联合结构信息,它保证了指导图像对原输入图像较好的结构传递性。其次,为了节约算法的时间成本,采用采样的方式降低算法计算中需要的计算量。最后,为了提取更有效地的显著性区域,引入了关键显著性区域提取方法,通过修正关键点集合得到更准确的目标区域。实验结果表明,相比于其他像素类的显著性检测方法,该算法可以更快速和有效地检测出显著性目标。     

探测系统对飞行器的发现时间和发现距离问题研究

飞行器一雷达探测系统遭遇时,对应于给定发现概率的发现时间和发现距离是双方共同关心的问题.文章以此为出发点,提出了这些参数的求解思路和方法,并对干扰目标存在时的相应情况进行了研究,算例表明了本文方法的正确性.     

基于知识和独立成分的人脸检测

为了提高人脸检测速度及鲁棒性,提出了一种基于知识和独立成分分析(ICA)相结合的人脸检测算法。通过对人脸简化模型的分析,扩充了原有的粗检测规则;为了进一步加快检测速度,采用了先利用知识后利用独立成分分析的两级检测步骤,且在粗检测中采用了几何广义投影法,取得了良好的效果,同时利用最大类间方差法实现了阈值的自适应选择。实验结果表明了该算法的有效性和正确性。     

遗传算法在分布式探测系统性能评估中的应用研究

分布式探测系统在军事应用领域受到越来越高的重视 .要得到分布式探测系统的探测性能需要求解非线性方程组 ,对于简单情况可以得到精确解 ,但是 ,当各分布式探测器本身的探测概率和虚警概率的导数无法得到时 ,用非线性方程组的理论来求解就很困难 .本文将遗传算法应用到分布式探测系统性能评估中 ,使该问题得到很好的解决 ,为遗传算法在分布式探测系统性能评估中的全面应用奠定基础 .     

Detection of phase randomly distributed weak transient signal using chaos

1 .INTRODUCTIONIn radar ,sonar and communication regions , we oftenmeet such question as signal detection, matchfilter isatraditional detection method,but the SNRfloorlev-el of the signal that can be detected byit is alittle be-low0 dB,high order statistics and the modern spec-trum analysis methods can reach -10 dB[1 ~3],wavelet analysis method does work when the SNRisrelatively high but can’t exceed this value either[4].In communication countermeasures , very low SNRsuch as -20 dB w…     

Intrusion detection based on system calls and homogeneous Markov chains

A novel method for detecting anomalous program behavior is presented, which is applicable to hostbased intrusion detection systems that monitor system call activities. The method constructs a homogeneous Markov chain model to characterize the normal behavior of a privileged program, and associates the states of the Markov chain with the unique system calls in the training data. At the detection stage, the probabilities that the Markov chain model supports the system call sequences generated by the program are computed. A low probability indicates an anomalous sequence that may result from intrusive activities. Then a decision rule based on the number of anomalous sequences in a locality frame is adopted to classify the program＇s behavior. The method gives attention to both computational efficiency and detection accuracy, and is especially suitable for on-line detection. It has been applied to practical host-based intrusion detection systems.     

基于级联卷积神经网络的港口多方向舰船检测与分类

港口舰船目标自动检测的定位和类型分类是一个重要而具有挑战性的问题。针对高分辨率光学遥感影像中多方向性排列密集的近岸舰船目标定位和识别困难的问题,提出基于级联区域卷积神经网络和手工提取特征相结合的近岸舰船检测识别框架。首先,使用级联的区域卷积神经网络对舰船位置进行粗定位并对类别进行估计，得到一系列粗定位的垂直预测框。然后,设计一个可以准确定位舰船的斜框旋转回归器,其将第一阶段所得粗定位垂直矩形框转变为带方向的斜矩形框。最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框。实验采用谷歌地球上采集的数据集进行训练和预测,实验结果表明所提算法在精准率和召回率上均具有较大优势。     

贝叶斯检测跟踪联合处理的检测阈值设置方法

基于贝叶斯理论的检测跟踪联合处理方法能够利用目标的运动模型在帧数据间以概率的形式对信号进行积累,从而提高系统的检测性能。然而,在Neyman-Pearson准则下,该方法很难根据系统要求的虚警概率计算检测阈值,影响了该方法的应用范围。在综合分析基于贝叶斯理论的检测跟踪联合处理方法的基础上,针对Neyman-Pearson准则,详细推导了系统虚警概率同检测阈值之间的关系,并在观测噪声为高斯白噪声的情况下给出了检测阈值的近似闭式解。利用该闭式解,可以按照系统要求的虚警概率计算检测阈值,从而使得实际系统的虚警概率满足要求。最后,计算机仿真实验验证了该闭式解的有效性。     

基于级联卷积神经网络的港口多方向舰船检测与分类

港口舰船目标自动检测的定位和类型分类是一个重要而具有挑战性的问题。针对高分辨率光学遥感影像中多方向性排列密集的近岸舰船目标定位和识别困难的问题,提出基于级联区域卷积神经网络和手工提取特征相结合的近岸舰船检测识别框架。首先,使用级联的区域卷积神经网络对舰船位置进行粗定位并对类别进行估计，得到一系列粗定位的垂直预测框。然后,设计一个可以准确定位舰船的斜框旋转回归器,其将第一阶段所得粗定位垂直矩形框转变为带方向的斜矩形框。最后,使用非极大值抑制的方法去除冗余的预测框。实验采用谷歌地球上采集的数据集进行训练和预测,实验结果表明所提算法在精准率和召回率上均具有较大优势。     

基于边缘连接的线段检测方法

提出了一种基于图像边缘连接的线段检测方法。数字图像中的线段是由很多线段图元组成,在同一条线段中,它们的方向是相同的并且受到真实线段的方向约束。因此可以通过提取小的线段图元,然后分析它们的连接特性,进行线段的检测。首先用ADM算法对图像进行边缘检测,得到单像素宽的边缘;然后在4个方向上进行线段的检测;对初步得到的结果进行合并和验证,去掉短的线段,连接临近的线段。经过实验证明,该方法能够快速地提取图像中的线段,并且对噪声具有一定的鲁棒性。     

低信噪比图像中运动点目标的检测方法

图像中点目标的检测是目前比较活跃的研究领域,它在制导、天文观测、遥感等学科中有着重要的应用价值。在低信噪比条件下,要从图像中检测出运动的点目标存在着不少困难。本文首先分析了低信噪比情况下检测的难点,然后对目前七种有代表性的方法加以评介。