基于图像分层搜索的地形轮廓匹配算法设计

应用图像分层搜索序贯判决算法,进行海底地形轮廓匹配(TERCOM)算法设计。建立了上下两层同时匹配的比较控制逻辑,既提高了匹配速度,又减少了误匹配,增强了地形二维匹配的健壮性。应用实际海图原始数据进行仿真。结果表明,该算法在保持匹配速度的同时具有较高的匹配精度和抗差特性。

序贯调整估计量——不完全事后分层估计的新方法

在使用多个分类变量对样本进行交叉事后分层时,边缘总值已知、格子总值未知的不完全事后分层问题是估计时经常面临的情况。序贯调整估计量是本论文提出的解决这一问题的新方法。在详细介绍了序贯调整估计程序后,论文用随机模拟的方法研究了该估计量的数学性质,并将其与经典的不完全事后分层估计量做了比较。

分层搜索在景象匹配中的应用研究

针对景象匹配制导系统的实时性问题,分析和论证了采用分层搜索策略的必要性,设计出分层搜索的算法模型,并详细阐述了分层搜索中可以采用的两种序贯判决搜索算法。研究表明,分层搜索技术对于提高景象匹配算法性能具有重大意义。

基于自适应遗传算法的分层图像匹配

图像匹配是计算机视觉的关键技术之一,图像匹配的速度和匹配的可靠性、精度一样,也是性能的重要体现。由于传统图像匹配算法是遍历性的,匹配速度较慢,因此在实际应用中受到限制。本文把自适应遗传算法与归一化积相关相结合实现图像的快速粗匹配,然后在粗匹配点的邻域内利用相位相关算法实现图像的精匹配。本文算法不但能保证匹配的精度,也能大大提高匹配的速度。在实验中,与传统的序贯相似性检测算法(SSDA)作了比较,证明了本文算法的有效性。

用自适应搜索算法拟合太阳电池I-V曲线

分析了序贯数论优化算法(SNTO)用于太阳电池I-V曲线拟合时的不足之处,结合遗传算法中自适应搜索的思想,用自适应搜索算法改进了SNTO算法.该算法的基本过程是:以太阳电池等效电路的数学模型为基础建立目标函数;在拟合时,利用自适应搜索算法来随机地确定收缩比,即用第t次拟合中的计算结果来确定第t+1次的最优参数可取值范围,使各步中目标函数的参数空间构成一个最优决策序列.拟合结果表明,该算法比直接采用序贯数论优化算法(SNTO)具有更少的计算量,更高的收敛性和鲁棒性.

基于边缘特征的多源图像分层匹配算法研究

针对灰度相关的匹配算法不能适用于多源图像的匹配问题,提出了一种基于边缘特征的分层匹配算法.该算法首先提取出两种非同源图像的边缘特征作为匹配的特征空间,并且为了提高匹配算法的速度,主要采取了以下几种措施:采用粗匹配和精匹配相结合的分层序贯相似度检测算法(SSDA)作为搜索策略;在粗匹配阶段运用跳跃式的搜索策略和亚抽样模板.然后在精匹配阶段为了兼顾匹配的精度采用逐点扫描的全像素点匹配.通过对真实合成孔径雷达(SAR)图像和光学图像的仿真,结果表明该算法能够较好地适用于多源图像的匹配,并且大幅提高了匹配算法的速度.

多目标跟踪的序贯分层抽样信任传播算法

多目标视觉跟踪除了具有单目标跟踪中观测模型与目标状态后验概率分布的非线性、非Gauss的困难外,目标数目可变、数量众多以及目标之间的相互作用(如遮挡、交错)使得跟踪问题更为困难.基于三个耦合的Markov随机场(MRFs)导出了描述多目标跟踪问题的动态Markov网络(DMN),然后提出序贯分层抽样信任传播算法在DMN中求解多目标状态.首先用三个耦合MRFs表示每一时刻目标的配置情况,即表示目标联合状态的连续随机场、表示目标存在与否的二值随机过程和表示相邻两个目标之间是否存在遮挡的二值随机过程;其次,引入两个鲁棒函数来消除其中的两个二值随机过程,从而得到与耦合MRFs等价的Markov网络;最后提出序贯分层抽样信任传播算法求解该图模型,从而得到目标联合状态的最大后验概率估计.提出的序贯分层抽样信任传播算法集成了自底向上通过学习得到的目标检测器信息和来自目标节点的信任信息,从而能获得较好的跟踪结果.进一步,其他底层视觉线索也可以很容易嵌入本文的多目标跟踪框架中.实验结果表明,在多种测试序列情况下,与其他多目标跟踪算法相比,本文的方法均可以获得较好的跟踪效果.

一种新的基于连续小波变换的图像分割算法

研究一种基于空域 -时域可连续小波变换的图像分割算法 .运用可分离的小波函数作为滤波器提取运动参数 ,根据运动参数所提供的物体的运动特征实现基于运动估计的图像分割 ,从而有效地提高了图像分割算法对图像噪声、物体形变以及物体之间遮挡的适应性 .由于小波函数的可分离性 ,大大降低了高维连续小波变换过程中计算的复杂性 ;采用序贯搜索及由“粗”到“精”的分层聚类相结合的策略 ,进一步提高了分割效率 .通过对算法的仿真研究 。

自适应伪蒙特卡罗算法及其在拟合太阳电池I-V曲线中的应用

文章分析了序贯数论优化算法用于太阳电池I-V曲线拟合时的不足之处,将遗传算法中自适应搜索的思想和序贯数论优化算法相结合提出了一种自适应伪蒙特卡罗算法。该算法的基本过程是:以太阳电池等效电路的数学模型为基础建立目标函数;在拟合时,利用自适应搜索算法来随机地确定收缩比,即,用第t次拟合中的计算结果来确定第t+1次的最优参数可取值范围,使各步中目标函数的参数空间构成一个最优决策序列。拟合结果表明,该算法比直接采用伪蒙特卡罗算法具有更少的计算量、更高的收敛性和鲁棒性。

芯片视觉检测的定位算法及实现

本文针对半导体芯片检测中芯片的识别与定位问题,采用梯形分层搜索的序贯相关判决算法的匹配策略,在执行时间增加很小的情况下显着提高了精度。通过实例表明,该算法很好地实现了目标图像的识别与定位,保证了后续各项检测的实时性、准确性与可靠性。

基于分层策略的机器人视觉导航

本文针对机器人视觉导航系统中彩色图像匹配的特点,对序贯相似性检测算法进行了改进,引入自适应遗传算法,同时,采用了粗——精匹配相结合的分层搜索策略。改进后的算法,在不失匹配精度条件下,可提高图像匹配速度,从而满足机器人视觉导航的实时性要求,同时具有较好的鲁棒性。

海防视频监控系统中运动目标跟踪的设计与实现

针对海防视频监控系统中运动目标跟踪的问题,本文提出了利用上位机软件进行目标跟踪的设计与实现方案。文章首先介绍了海防视频监控系统的总体组成及工作流程;然后阐述了相关跟踪算法与金字塔分层搜索算法的实现,以及利用序贯相似检测算法与金字塔算法相结合的目标检测方法;最后描述了用目标偏移量对云台进行控制实现自动跟踪的过程。通过在实际海防视频监控系统中的应用,对运动目标跟踪实现方案的有效性、实时性等特性进行了验证。

TDRSS中频信号捕获与跟踪的数字化实现

本文对TDRSS中扩频码及载波的捕获跟踪系统做了数字化设计。介绍了其中的关键技术及算法 ,例如码捕获跟踪时的频域 /时域二维序贯搜索捕获环与窄间隔超前、滞后数字延迟跟踪环 ;载波捕获跟踪的鉴频、鉴相算法相结合的自动频率、相位跟踪环。最后我们设计了基于Systemview与VHDL的软硬件系统仿真来验证方案的正确性及有效性。