基于形态学和蚁群聚类的台风分割方法研究

蚁群算法是具有离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性等特点的一种仿生进化算法。根据数字图像的离散性特点,从聚类角度出发,将蚁群聚类算法引入到台风云系分割中,并通过引入初始聚类中心和引导函数来解决传统蚁群聚类算法计算量大,搜索时间过长的问题。在蚁群聚类算法的基础上,针对单纯采用蚁群聚类算法可能会将类似于台风云系的分布不均匀的无关云团分割出来而造成分割精度低的情况,提出了一种蚁群算法融合数学形态学方法的台风云系分割方法。仿真结果表明此方法可以准确的分割出台风云系,是一种有效的图像分割方法。     

基于当前统计模型的机动目标自适应跟踪算法

当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果,但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题,提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法,调整加速度稳定时的系统过程噪声方差,提高算法的跟踪精度。同时,借鉴强跟踪滤波算法的渐消自适应滤波因子思想,针对加速度突变的情况引入渐消因子对修正的加速度极值进行调节,提高算法在加速度突变情况下的跟踪速度。仿真实验结果表明,算法对弱机动目标和非机动目标的跟踪具有良好的效果。