实时Marginalized粒子滤波算法研究

研究了蒙特卡罗粒子滤波技术,讨论了高维状态空间中的目标状态估计问题。针对粒子滤波算法的计算复杂度问题,提出了一种基于改进型快速高斯变换(IFGT)的Marginal-ized粒子滤波算法。仿真实验结果表明,该算法可以有效降低计算复杂度,并能保证粒子滤波的其它性能。

基于修正聚类分析与核密度估计的彩色图像分割

由于欧氏距离在度量向量之间的相似性时仅具有平移不变性,直接运用像素向量欧氏距离的聚类划分结果进行高斯核密度估计实现彩色图像分割时,存在相同区域系数分布不均匀、边界不清晰等问题,而具有旋转不变性和尺度不变性的余弦距离能修正欧氏距离的不足。所以,在像素向量欧氏距离聚类划分之后辅以余弦相似性修正,以提高聚类划分的鲁棒性;再对修正的聚类划分结果进行改进的快速高斯变换(IFGT)实现核密度估计,以提高彩色图像分割的抗噪性能。针对噪声分布复杂的打印扫描彩色图像进行分割实验,结果表明,该方法提高了抗噪声性能,改善了相同区域系数分布的均匀性。