融合时空上下文的复杂背景下多运动目标检测

针对目标进、出视场和被部分遮挡情况下检测率低的问题,提出一种联合时空上下文的多运动目标检测算法STC-MMTD。首先,利用时间上下文信息,基于前后向运动历史图提取候选目标区域;然后,利用空间上下文信息和目标表观信息,通过基于稀疏编码的CRF模型计算目标置信度图;最后,计算候选目标区域的目标置信度,检测出多运动目标。实验结果表明,所提算法具有良好的检测性能,在保证较高定位精度的同时,查全率、查准率和F测度均高于其他多目标检测算法的。

前视扫描声呐成像径向误差分析和补偿

该文提出了一种基于运动补偿的前视扫描声呐成像方法:采用后向映射,将扇形成像区域的直角坐标系转换成极坐标系,在极坐标系进行2维插值,提取幅度并转成图像格式。通过建立载体运动模型,分析载体运动,将载体运动影响转换为图像域移动,对前视声呐图像进行实时运动补偿,消除径向误差。分析了“深海勇士”号前视声呐数据,其单幅图像最大径向误差近似达到工作距离的19%。通过仿真和实验验证所提算法补偿了由载体运动造成的图像的径向误差,能准确表示目标信息。