时空方向能量特征用于红外弱表观目标跟踪

在红外弱表观目标跟踪中,由于目标表观信息贫乏且受场景强噪声干扰,现有算法难以有效提取目标特征,实现对目标的准确跟踪.针对这一问题,本文提出一种基于时空方向能量的红外弱表观目标跟踪方法.该方法提取目标时空方向能量作为特征,建立方向能量直方图描述目标特征.在粒子滤波方法框架下,将粒子方向能量直方图与目标模板的相似度作为粒子滤波预测与更新阶段的观测输入.由于时空方向能量来源于目标的运动特征,因此本文方法具有较强的抗辐射突变性.实验结果证明,该方法能够稳定地跟踪弱表观目标,与传统基于灰度特征的跟踪方法相比,可靠性增强,且具有良好的适应性.

结合方向能量模型和谱聚类的航空影像边缘提取

传统的边缘检测算子是基于梯度函数的边缘检测算法,没有考虑图像特征的多样性.针对传统算法的不足,结合边缘方向能量模型和谱聚类算法,提出了一个新的边缘检测算法.利用航空影像进行验证,实验结果表明该方法检测影像边缘的结果比较理想.

一种基于方向能量聚集的立体匹配算法

本文提出了一种新的局部立体匹配算法。该方法首先将参考图像中的像素分为同质和异质像素;然后对异质像素进行N个方向的能量聚集,利用WTA(WinnerTakeAll)方法选取所有方向上的最优视差,并把统计量最多的视差设为当前点的最终视差,对同质像素利用可移动矩形窗口聚集更多的像素进行匹配;最后,对得到的视差图采用一种快速有效的后处理去除视差图的噪声点。通过实验表明,本文算法在保持高效的同时,能够取得较高的视差准确性,尤其在视差不连续区域和无纹理区域。

自适应更新时空方向能量目标跟踪算法研究

为降低遮挡对目标跟踪性能的影响,提出了一种基于自适应更新时空方向能量的目标跟踪算法。首先依据目标外观模型进行初步跟踪,计算目标平均运动矢量;然后,求取运动目标的时空方向能量特征,构建运动模型;依据运动模型和状态机检测目标状态,生成遮挡掩膜;最后,对不同状态和遮挡情况的目标采用不同的参数自适应更新其外观和运动模型。实验采用国际通用的CAVIAR和York两个公共测试数据集,并用平均跟踪误差和多目标跟踪精确度两个指标评测了跟踪性能。实验结果表明该方法的目标跟踪性能好,尤其是对目标遮挡的鲁棒性强。

基于形状方向能量的图像检索

基于形状特征的检索技术是图像检索的研究热点之一,提出一种基于图像形状方向能量的检索方法——先对图像进行一些基本的处理:去噪、边缘获取、细化边缘、调整角度,然后根据图像8个方向的能量累积,归一化处理,得到八个方向的能量累积数据。最后简述了图像智能检索系统的设计,应用该智能检索系统,给出了一些图片的基于方向能量检索方法的检索效果。

基于时空方向能量理论的目标运动特征提取方法

针对制导弹药的毁伤目标的运动特性,目标的运动方向特征提取比较复杂,难以直接获得直观的方向的问题,提出一种基于时空方向能量理论的目标运动特征提取方法,在设计方向能量滤波器组成时将集群目标的运动方向分成三个方向,而单目标的机动性能要高于集群目标,因此设计时将单目标的时空方向能力滤波器组精确地分为八方向。最后,仿真实验证明,时空方向能量特征可以对集群目标和单目标进行运动方向约束。

基于方向能量的灰度图像边缘检测

传统的边缘检测算法都是基于亮度梯度的,没有考虑到相位信息对边缘检测的作用。本文针对传统算法的不足,利用边缘方向能量模型,提出了基于方向能量的边缘检测算法,并给出了边缘检测的评价函数。对实验结果从主客观方面进行的分析、对比表明,本文边缘检测算法的结果比较理想。

基于方向能量的植物叶脉提取方法

植物叶片的脉络与形态是研究植物特征的重要出发点,其包含了植物的内在属性及重要遗传信息,对植物种类的识别起着关键作用.由于植物叶片边缘及叶脉的复杂多变性,已有的叶脉提取方法难以有效地提取叶脉细节.针对以往方法的不足,利用图像方向能量方法进行植物叶脉提取,实验结果表明该方法能够提出较丰富的叶脉细节和边缘信息,提高了提取的精确性.

基于模糊方向能量特征的手指静脉识别

从图像上看,手指静脉属于管线图形,有着明显的方向走向。因此,使用方向能量来进行静脉特征的描述和识别。为降低静脉图像采集过程中的旋转和平移对识别结果造成的影响,引入模糊集的概念。具体说来:首先,利用Steerable滤波器与原图做卷积获取方向能量;继而,对图像本身做模糊块划分,计算每一模糊块上的方向能量特征,并组合形成图像的最终特征;最后,使用相关系数来衡量两幅静脉图像的相似程度。实验结果表明,该方法能够达到满意的效果。

基于全天空极光图像方向能量表征方法的极光事件分类

针对基于全天空极光图像的极光事件自动分类问题,提出一种基于方向能量二元编码重组表征的自动分类方法。首先,通过对多个方向上能量分解来描述极光事件中的局部纹理和各个方向上的运动信息,并且结合分块策略获得极光事件的全局形态信息;然后,借鉴一种二元编码重组的方式对多个方向能量进行融合,从而使得极光事件的表征具有同时表征局部纹理、全局形态和运动信息的能力。该表征方法完全不依赖于极光事件的长度,可用于表征不同持续时间的极光事件,并且不需要复杂的训练过程。利用最近邻和支撑向量机分类器分别对从中国北极黄河站拍摄到的极光图像中挑选的特定极光事件进行自动分类,结果表明,与其他两种典型的动态纹理描述方法相比,本文所提出的表征方法结合最近邻分类器,得到了最好的分类效果,能有效用于极光事件的分析,为海量数据中的极光事件自动分类提供了一种新方法。

基于单演局部主方向能量模式的人脸识别方法

针对人脸识别中不能有效利用图像局部能量信息的缺点,提出一种基于单演局部主方向能量二元模式的人脸识别方法。首先应用主元成分分析方法求取单演局部主方向能量,然后对单演局部主方向能量进行局部二元编码。在此基础上进一步分块,求取直方图,最后运用基于分块的线性判别方法进行降维,增强特征判别能力。实验结果表明,在AR和ORL人脸库上,单演局部主方向能量二元模式方法比单演幅值二元模式方法有更好的识别性能,这说明该方法能够有效提取图像的判别特征,提高系统的识别性能。

基于纹理方向能量特征的虹膜识别算法

为了解决传统虹膜识别系统在非理想虹膜图像下识别性能不够好的问题,提出了基于纹理方向能量特征的虹膜识别方法。该方法先设计一组水平与垂直的方向滤波器提取虹膜的纹理边缘,比较虹膜纹理边缘在两个方向的能量强度,生成方向能量差异特征图。将特征图分块,选取每块能量差值的极值点作为有效特征点,编码生成特征向量。此外,膨胀噪声模板,消除噪声以及卷积运算中噪声点对周围有效特征点的影响。用汉明距离进行匹配。在采用中科院提供的CASIA3.0虹膜库测试中获得了较好的识别率。

用于复杂场景背景减除的拮抗方向能量时空显著性

本文基于生物视觉启发构建了一种用于复杂场景下的无监督时空显著性检测方法。为了紧致描述场景局部动态纹理运动,首先提出分布式拮抗方向能量导出的动态纹理描述子获取局部运动信息。然后,本文探索了利用该表达结合扩展的自相似显著性框架得到时空显著性检测器。在多个极端动态背景和摄像头运动的图像序列中,利用本文提出的算法进行了背景减除实验。广泛的定性与定量实验结果表明本文方法快速且高效。在检测精度与计算代价平衡性方面,本文算法与最先进算法具有一定竞争力。

能量方向保护原理和特性研究

本文论述了基于故障分量能量函数的超高速方向保护原理。并提出了实用的自适应方向判据，以解决系统振荡引起的不平衡量的影响和无穷大电源系统中保护灵敏度不足的问题。本文提出的原理在理论上解决了行波保护的故障方向持续时间短和基波故障分量保护模型的误差等缺陷，使保护的动作速度和安全性都得到了提高。

能量方向保护的实现和试验

本文介绍了数字式能量方向保护装置及其动模试验结果。并论述了能量方向元件的递归算法和用以快速切除线路中近端严重故障的距离保护原理。

全方向振动能量收集系统

为解决微电子设备的能源供给问题,设计了一种全方向振动能量收集系统。该系统中的振动能量收集装置将外界任意方向的振动能量转化为电能,并通过基于LTC3588-1和LTC4071的能量收集电路,一方面将振动能量收集装置输出的电能转化为稳定的直流电压输出供负载使用,另一方面将剩余的收集能量储存在电池中,当能量不足时通过电池放电给负载供能。仿真结果验证了该系统的有效性和可行性。

能量方向保护原理的分析

对基于故障分量能量函数的超高速方向保护原理进行了研究，探讨了超高速保护的研究思路与方法。认为超高速保护的原理全部用集中参数等值电路来分析不适宜，因为实际的电网用集中参数等值电路不能较好地分析它在故障初期的动态行为。在高压线路超高速保护的研究中，采用时域分析与频域分析相结合的分析方法较好，系统模型则应适当考虑电力系统非线性的影响。

改进能量方向保护及其在特高压输电线路上的应用

针对能量方向保护在故障后2～10ms时间段内不能正确判断故障方向这一问题,提出一种改进的能量方向保护方法,该方法在故障后的整个时段内均可准确判断故障方向。当故障分量模量电压幅值不为零时,利用该模量的故障分量能量函数均可准确判断故障方向。理论研究表明,当背侧系统含特高压输电线路或特高压输电线路带并联补偿电抗器时,改进算法均可有效改善能量方向保护的性能,提高了保护的动作速度与准确性。仿真实验验证了所得结论。

用于特高压输电线保护的能量方向元件

传统能量方向元件在特高压线路中不能正确判别故障方向,同时当线路出口发生故障时由于系统内阻很小而导致有功能量方向元件也不能做出正确的判断。提出了一种应用于特高压长距离输电线路的故障分量式能量方向元件,并且提出了相应的方向纵联保护原理,用贝瑞隆算法加以实现;从而使保护的可靠性大大提高;分析了保护判据及其动作特性。通过数字仿真证明了所提方向元件原理和保护判据的正确性和可靠性,该元件具有不受系统暂态过程、过渡电阻、串补电容等因素影响的特性,而且其灵敏度不受故障类型及故障位置等因素的影响,同时动作速度也较快,不大于20ms。