三维空间中基于Hough变换和逻辑的航迹起始

Hough变换法特别适用于杂波环境下的目标航迹起始,但目前的研究一般仅限于在二维空间中使用该方法。本文提出了一种三维空间中基于Hough变换和逻辑的航迹起始方法。其基本思想是,首先在三维空间中选择两个投影面,然后在两个投影面分别使用基于Hough变换和逻辑的航迹起始算法,最后将两个投影面上起始的航迹进行比较,进而确定三维空间中的航迹起始。仿真结果表明了这种算法在三维空间杂波环境中快速起始航迹中的有效性及优越性。

三维空间中高超声速目标修正三级Hough变换-检测前跟踪算法

针对大型相控阵雷达对于临近空间高超声速目标的检测跟踪问题,该文提出一种修正的3级Hough变换(MTS-HT)检测前跟踪算法。首先,为了解决直接进行3维Hough变换计算量大的问题,将3维点迹依次降维映射至径向距离-时间、方位角-时间和仰角-时间3个平面进行2维Hough变换;其次,为了能够在充分利用点迹能量信息的基础上尽量减小强干扰的影响,在每级Hough变换中采用非相参积累和二值积累相结合的双重积累方式进行点迹筛选;最后,通过引入运动约束以及合并相似航迹的方式进行航迹精简,从而有效降低虚假航迹数,得到按照时序关联的最终检测航迹。仿真结果表明,该算法具有较高的航迹检测概率和较低的虚假航迹检测概率,可以实现对临近空间高超声速目标的有效检测跟踪。

基于改进随机Hough变换的圆形目标检测算法

圆形目标检测在各个领域得到了广泛应用.为了提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,文章提出了一种改进随机Hough变换的圆形目标检测算法.算法首先用区域增长和RGB二值分割等算法对不同背景的图像进行二值分割和去噪处理,接着对连通域分割的特征区域用具有圆形性特征的边缘点进行候选圆的检测和验证.实验对比结果表明,本文算法可以显著提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,算法计算量小、运行速度快、鲁棒性强.

基于优化Hough变换的铆接高度差亚像素检测方法研究

针对飞机铆接高度差的检测问题,提出了一种优化的Hough变换铆接高度差亚像素检测方法。该方法首先通过空间域点运算的灰度变换法对采集的铆接孔图像进行增强处理,然后利用局部阈值分割法进行图像分割,采用Canny算法进行边缘粗提取,再利用优化的Hough变换进行亚像素级的边缘精细提取,提取出铆接孔和铆钉钉头的圆环区域,最后结合RANSAC算法进行圆拟合,利用开发算子get_current_region_z()分别提取内外圆环区域的高度平均值,再通过函数height_Z()将所得的高度平均值作差即可得到铆接表面的高度差。经试验证明,该检测方法亚像素精确定位能力强,检测结果准确率高、稳定性好,重复测量精度可达到±10μm。

一种改进的三维空间中基于随机Hough变换的航迹起始方法

针对三维空间中的强杂波环境和目标低概率截获情况,现有的顺序数据处理方法和批数据处理方法均无法做到没有虚假航迹且能准确起始正确航迹,文章提出一种改进后的基于随机Hough变换的新方法,用于三维空间中的航迹起始。在传统二维Hough变换的基础上,该方法将参数空间扩展到三维,并利用速度门限和周期时序特性进行关联。仿真结果表明,其算法能有效解决强杂波、低截获环境下的三维航迹起始问题。

基于改进Hough变换耦合密度空间聚类的车道线检测算法

为了提高车道线检测的准确性与鲁棒性,降低光照变化与背景干扰的影响,提出了一种改进的Hough变换耦合密度空间聚类的车道线检测算法。首先,建立车道线模型,将车道边界分解为一系列的小线段,借助最小二乘法来表示车道线中的线段。再利用改进的Hough变换对图像中的小线段进行检测。引入具有密度空间聚类方法(density based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN),对提取的小线段进行聚类,过滤掉图像中的冗余和噪声,同时保留车道边界的关键信息。随后,利用边缘像素的梯度方向来定义小线段的方向,使得边界同一侧的小线段具有相同的方向,而位于相反车道边界的两个小线段具有相反的方向,通过小线段的方向函数得到车道线段候选簇。最后,根据得到的小线段候选簇,利用消失点来拟合最终车道线。在Caltech数据集与实际道路中进行测试,数据表明:与当前流行的车道线检测算法相比,在光照变化、背景干扰等不良因素下,所以算法呈现出更理想的准确性与稳健,可准确识别正常车道线。

Hough变换空间中基于直线的模板匹配

现有算法精度低,且线段被完全遮挡时会出现误匹配甚至无法匹配等情况,为此提出改进的直线匹配算法。该算法在θ?匹配阶段改进搜索方法,通过删除缺失目标直线对应的模板图像直线,建立新的模板图像轮廓再进行匹配,解决直线段缺失时无法匹配问题;在ρ?匹配阶段引入RANSAC算法剔除误匹配直线对,解决误匹配问题。实验表明,该方法能解决目标直线被遮挡问题,并提高匹配精度。

多角度探测模式下结合Hough变换与SVR的墙后目标定位算法

多普勒穿墙雷达在定位墙后目标时,存在以下两个难点:(1)准确获取频率混叠区域目标瞬时频率;(2)通过获取精确的墙体参数来减小墙体对定位造成的影响。针对以上问题该文提出了一种结合Hough变换和支持向量回归-BP神经网络的目标定位算法。该文首先设计了一种多视角融合穿墙目标探测模型框架,通过获取不同视角下的目标位置来提供辅助估计墙体参数信息;其次,结合差分进化算法和切比雪夫插值多项式提出了一种目标瞬时频率曲线的高精度提取和估计算法;最后,利用估计的墙体参数信息,提出了一种基于BP神经网络的目标运动轨迹补偿算法,抑制了障碍物对目标定位结果的扭曲影响,实现了对墙后目标的精确定位。实验结果表明,相较于传统的短时傅里叶方法,该文所述方法可以准确提取时频混叠区域的目标瞬时频率曲线并减小墙体造成的影响,从而实现墙后多目标的准确定位,整体定位精度提升了约85%。

基于改进Hough变换的临近空间高超声速目标航迹起始方法

针对传统算法不能对临近空间高超声速目标进行有效航迹起始的问题,提出了一种基于改进Hough变换的快速航迹起始方法。量测数据经过Hough变换后,首先提取出参数空间中超过阀值的峰值点,形成备选积累单元位置矩阵,然后将备选积累单元位置矩阵中各列元素与本列各元素相减,并将超过距离偏差和角度偏差的点剔除,得到差值单元位置矩阵,最后对差值单元位置矩阵对应参数空间的所有点求均值,将均值作为曲线在参数空间的交点起始目标航迹。Mont Carlo仿真表明,新方法能够实现对多批临近空间高超声速目标的航迹起始,有效解决了航迹簇拥问题,具有一定工程实践意义。

n维空间随机矩阵变换的音频置乱算法

针对一维线性序列置乱方法加密参数少、特殊矩阵变换易受攻击等问题,提出一种n维空间随机矩阵变换的音频置乱算法.引入m进制转换的思想,将音频序列采样点值进行变维操作,再通过随机变换阵进行矩阵变换完成置乱.算法的音频置乱恢复无需计算最小可恢复周期,仅通过随机变换阵在Zm上的逆阵进行一性次恢复即可.实验结果表明,算法在任意n维空间均具有很好的置乱效果,置乱和恢复代价较低,鲁棒性较强,能抵抗添加高斯白噪声、滤波、任意剪切、缩放音频值等攻击.

基于Hough变换的空间点位自动检测

在图像量测及物体精确定位中,Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术,该文在提取空间立方体上分布的规则格网线,进而确定其格网点空间坐标的研究中,针对传统Hough变换直线检测中易产生过连接线(点)、不易确定直线端点和长度以及定位精度低等问题,提出了一种适用于该类问题,基于Hough变换空间直线(点)位置自动检测的新算法。实验结果表明改进的Hough变换算法有效,空间交点坐标量测中误差达到子像素级。

关于Hough变换最小化参数空间的一点讨论

Hough变换因其固有的鲁棒性在众多视觉问题中得到了广泛应用.文中探讨了当Hough变换的参数空间均匀离散化后,如果要求不同的直线对应不同的计数器,则对应的离散参数空间所需的最少计数器个数的问题.以Hough变换的标准参数(ρ,θ)空间为例进行探讨,相关方法完全可以推广到Hough变换的其他参数化形式.文中的结果从一个侧面揭示了图像均匀噪声在Hough变换参数空间分布的固有的不均匀性现象,这种不均匀性必然导致Hough变换在直线检测时直线位置和朝向的依赖性对噪声的不同敏感程度,该结果对从事Hough变换研究的相关人员具有一定的参考作用.

基于空间矩的随机Hough变换检测直线

为解决随机Hough变换中无效采样和累积问题,研究了一种基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法;利用空间矩方法进行随机采样并求取出参数空间点,将计算参数空间点的随机采样点减少到一个,最后利用随机Hough变换原理来确定真实直线;实验结果表明,基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法相对于传统的随机Hough变换具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性得到了较大的提高。

一种Hough变换航迹起始参数空间划分方法

针对Hough变换参数空间间隔尺度对发现概率的影响,分析了基于Hough变换航迹起始方法在存在正态分布的系统噪色、观测噪声和无噪声3种情况下参数空间矩形带宽度的划分对发现概率的影响,提出了可以补偿测量噪声的参数空间划分方法,仿真结果验证了此方法的有效性和可行性。

基于K-L变换的多维空间数据正态性检验方法及其应用

分析了多维数据正态性检验方法及其适用性,研究了适用于多维空间数据正态性检验的基于K-L变换的检验法和基于最小生成树的检验法,并应用蒙特卡罗方法对两种方法进行了对比实验,结果证明基于K-L变换的检验法具有检验准确度高、鲁棒性强、运算速度快等优点。应用基于K-L变换的检验法对某区域连续6年的植被指数和降雨量的差异数据进行了多维正态性检验,进而分析了该区域6年中植被指数和降雨量变化的随机性。

一种关于二维空间狭义相对论的Lorentz变换方法

本文证明：已知相对论速度变换公式，可以从相对论基本假设获得，并导出二维空间中光子运动的方向θ与θ′，分量ｙ与ｙ′，位置矢量ｒ与ｒ′。

基于改进Canny算法和Hough变换的脉冲氩弧焊坡口边缘提取研究

针对脉冲氩弧焊中被动光传感采集的图像存在光亮变换快,目标像素少,难以提取出坡口的问题,提出一种基于改进阈值选择和双阈值检测的Canny算法。通过中值滤波和双边滤波代替传统Canny算法中的高斯滤波对图像进行滤波,引入背景像素与前景像素的数量比改进Otsu算法的最大方差,计算得到了靠近坡口的梯度值的阈值,依据改进后的双阈值检测获得完整的坡口边缘信息,对边缘信息进行Hough变换提取出清晰的坡口边缘。实验结果表明,和传统Canny算法相比,改进后的Canny算法提取坡口成功率提高,获得的坡口边缘信息也更加完整。

基于改进Hough变换的消弧线圈接地配电网故障选线新方法

针对配电网在电压过零点和高阻故障时刻选线不准确的问题,提出一种适用于谐振接地系统单相接地故障的选线新方法,利用优化后的变分模态分解对各馈线零序功率进行处理,遴选出与原始零序功率相关强度最高的本征模态函数IMF(k),将IMF(k)转换为JPG格式的二维图像,再利用Hough变换检测技术,得到故障起始阶段IMF(k)的拟合直线及夹角;对各支路模态量拟合直线夹角进行比对处理,将最小综合相关系数值对应的馈线确定为故障馈线;仿真结果表明:该方法不受接地电阻、故障相角、噪声干扰、数据缺失等因素的影响,验证了所提方法的有效性。

利用空间矩和改进的Hough变换进行亚象素直线特征提取

直线特征是一种重要的图像特征,目前常用的抽取方法是Hough变换,但是它的实时性和准确性较差,因此,文章提出利用空间矩进行亚象素直线特征提取,该方法首先利用空间矩进行亚象素边缘提取,然后利用改进的Hough变换公式进行亚象素直线特征提取。试验表明,该方法具有更好的稳定性和准确性。

基于同步提取变换和脊线检测的空间锥体目标微多普勒特征提取方法

针对空间锥体目标微多普勒(micro-Doppler,m-D)提取时在m-D曲线交叉处易出现跟踪错误的问题,提出一种基于同步提取变换(synchro-extracting transform,SET)和脊线检测的m-D特征提取方法。首先,该方法利用SET技术得到能量分布更加集中的时频像,并使用Hough变换提取锥体顶部产生的正弦m-D曲线;之后基于CLEAN思想,将提取到的顶部m-D曲线从时频像中消除;最后利用基于改进疯爬算法和卡尔曼滤波的脊线检测算法提取锥体底部产生的非正弦m-D曲线。仿真结果表明,该方法可以避免m-D曲线交叉处的跟踪错误问题,正确提取m-D特征。