一种基于空频域特征的多传感器图像融合方法

提出了一种基于多分辨率小波分析和高斯 -马尔可夫随机场理论的边缘图像融合方法。在图像的多分辨率小波分析的基础上 ,基于高斯 -马尔可失随机场理论 ,在不同图像的对应区域 ,用回归分析的方法分别提取一组统计参数 ,这些参量表征了图像的局部结构特征 ,计算其相似性测度 ,最后由输入图像及其特征的相似性矩阵生成融合后的边缘图像。实验证明 ,这种融合方法具有较强的适应性和可靠性 ,即使在图像信噪比较低的情况下 ,也能取得较好的融合效果。     

多模态公文的结构知识抽取与组织研究

针对目前基于三元组知识构建的知识图谱结构逻辑性弱、难以形成知识体系的问题, 以公文应用背景为牵引, 提出多模态知识结构要素抽取模型, 构建多模态公文文档数据集GovDoc-CN, 在文本和图像两个模态对文档中包括各级标题、摘要、作者、成文时间、文档编号等在内的知识结构要素进行抽取。设计文档结构树模型对抽取的文档知识结构要素进行组织, 并构建结构化图网络实现文档的组织和管理。实验证明, 相较于单一模态的抽取模型, 多模态知识结构要素抽取模型取得了明显的效果提升, 文档结构树模型和基于文档结构树模型构建的结构化图网络为文档知识的组织与管理提供了一种新途径, 具有重要的应用价值。     

基于模糊主色调的彩色图像分割及道路检测

该文提出了一种新的基于模糊主色调的彩色图像分割方法。其主要内容是利用各类模糊主色调在各属性类中所占比例的不同构造一动态色彩查找表,并由像元的色彩值求得所对应的模糊主色调值,再由该值查色彩表确定其所属的类别。该方法合理地避免了有监督模式分类法所固有的缺点,以及无监督模式分类法对同一类中色彩的一致性要求。试验表明该方法速度快,效率高,并且对噪声不敏感。     

基于图像时频域局部特征的快速模糊分割方法

对于景物 -背景对比度差且信噪比较低的灰度图像的分割问题 ,提出了一种基于时频域局部特征的快速模糊分割方法。鉴于多分辨小波分析具有良好的揭示图像信号的时频域局部信息的能力 ,在图像的多尺度小波分析的基础上 ,基于高斯 -马尔可夫随机场理论 ,应用统计的方法抽取一组参量 ,这组参量反映了图像的局部特征信息 ,从而构造出图像的特征集。最后利用快速模糊C -均值 (QFCM)聚类方法对特征集进行模糊划分 ,从而完成图像的分割。实验证明 ,该方法具有良好的分割效果 ,且有较强的稳健性。     

基于转换测量卡尔曼滤波算法的目标跟踪研究

在去偏转换测量中,先以目标的真实位置为条件求出真实的偏差和协方差阵,然后以传感器的测量为条件对真实偏差和协方差求取期望,这种方法求得的转换测量的偏差和协方差阵会引入附加的误差,因而不够精确。针对这种情况,直接以传感器的测量为条件求取转换测量的偏差和协方差阵,这种方法不仅精确而且简单。仿真结果表明算法的有效性。