改进的“最近邻”航迹相关算法研究

从经典算法的改造出发,提出了改进的"最近邻"算法。传统的"最近邻"算法利用了Kalman等滤波算法中目标位置信息的预测值进行相关,而改进算法借用了"最近邻"算法的基本原理,利用了雷达回波参数的径向多普勒速度信息,对目标下一时刻的位置进行预测,然后进行相关处理。通过仿真对两种算法进行了比较,仿真结果表明该算法处理结果明显优于传统的"最近邻"算法。

红外焦平面阵列非均匀校正算法的研究

为解决固定图案噪声污染的红外焦平面图像序列的非均匀校正问题 ,文中采用时域高通滤波算法完成固定图案噪声污染图像的预处理 ,给出固定图案噪声初值 ,并结合传统的红外焦平面迭代非均匀校正算法 ,有效地解决了较高强度固定图案噪声污染图像的非均匀校正问题。与采用黑体基准获取固定图案噪声初值的方法相比 ,该算法降低了成像系统的机械复杂性 ,提高了算法的应用范围。

基于Snake模型的快速目标检测算法的研究与仿真

该文提出了一种基于Snake模型的快速目标检测算法 ,可以实现图象全空域有效搜索。为了能够在实时图象处理系统中获得应用 ,该算法主要针对简单离散Snake模型进行改进。利用图象区域分割 ,并设置适当的目标判别方法 ,经有限次迭代之后能够有效地收敛到目标 ,并且对处于相邻图象块中的同一目标能进行自动合并。仿真结果表明

基于边缘模型的数字图像后处理方法研究

基于边缘模型重建的数字图像后处理算法可以改善高倍压缩图像的主观和客观质量。文章通过对压缩图像退化原因以及现有的基于边缘模型的后处理算法的分析和讨论,提出了一种新的基于边缘模型的后处理算法及今后数字图像后处理算法的研究方向。

复杂背景下目标模板更新算法研究

在匹配跟踪算法中,模板更新策略是跟踪成败的关键。从复杂背景下的目标跟踪出发,指出固定模板和逐帧模板更新的不足之处,介绍几种性能较好的模板更新策略,并在此基础上提出改进的模板更新方法。同时,为了更好地克服背景光照带来的影响,对普通最小平均绝对差值函数MAD(M in imum Absolute D ifference)方法进行了改进。仿真实验结果表明,该算法能克服诸如烟尘干扰、背景光照变化、地貌起伏等不利因素,能在复杂背景中稳定和精确地进行目标跟踪。

基于背景差分的动目标检测算法研究

提出一种新的基于背景差分的动目标检测算法。综合利用序列图像的时、空域信息提取目标。用中值法建立初始背景,并采用一种自适应的背景更新策略。实验结果表明,该算法简单,鲁棒性好,能够解决全局光照缓变和突变的问题,在复杂环境中也能准确地检测出运动目标。

基于粒子滤波模型目标跟踪算法研究

本文基于视频图像中目标的基本特征——灰度特征,提出了一种基于粒子滤波模型实现目标跟踪的方法。文中介绍了粒子滤波模型的原理,并且在该原理的基础上,提出了目标跟踪的算法框架。详细闸述了实现该算法具体的流程,给出了视频序列图像的实时仿真结果。基于粒子滤波模型的目标跟踪算法,不但在非线性非高斯状态下,能够对目标进行有效跟踪,还可以消除由光照变化以及部分遮挡造成的影响,具有较强的鲁棒性。

基于FBRM的自适应码率控制算法

针对EBCOT中MQ占用大量编码时间和资源,提出了一种基于码率反馈MQ自适应率控制算法。根据小波子带特性自适应地选择Coding Pass进入MQ算术编码器,先进入码流的Coding Pass反馈控制未进入MQ的CodingPass,查找截断点,舍弃对最终码流无贡献的Coding Pass的码段。从而提升了整个EBCOT编码效率。算法几乎对整个图像压缩质量无影响,同时还大幅度地提高了整个EBCOT的编码效率。试验结果表明,文中算法有效地减少了EBCOT中MQ的计算量和存储量,易于硬件实现。

基于码率预分配自适应控制算法

在对图像熵研究的基础上,提出了一种码率预分配算法。算法通过特殊选取的模板,在对码块独立进行有效比特平面熵估计的同时,通过熵估计的总和控制码率预分配。算术编码器根据预分配的码率控制编码深度和优化截取。此算法可以有效减少算术编码时间、提高编码效率,有利于硬件实现。

基于JPEG2000实时压缩率控制的FPGA实现

提出一种JPEG2000高速实时图像压缩硬件实现的率控制方案。该方案采用多路T1编码器,在每个通道编码结束时计算所有编码块到该通道为止的累计压缩字节数,当目标比特率小于某个通道的累计字节数时,若该通道比最低通道高,则把该通道设置为最低通道,从而渐进升高最低编码通道,避免编码那些产生被丢弃码流的通道,提高了编码效率,节省了存储空间。经FPGA仿真验证,该实时压缩系统每秒能处理250帧512×512的灰度图像。

JPEG2000算术编码的研究及其FPGA设计

讨论JPEG2000标准中算术编码器的硬件实现问题,提出一种适合静止图像实时处理的FPGA设计,并对其作仿真验证。该设计使用VHDL语言进行描述,并以X ilinx VertexⅡ系列中的xc2v250-6 fg256器件为基础,在ise6.1完成综合,用Modelsim5.7进行后仿真。综合器件最高工作时钟103MHz。分析表明,该设计能满足JPEG2000框架下灰度图静态压缩的实时处理要求。

基于S5933的高速数据采集卡控制设计

讨论基于 S593 3的高速数据采集卡控制逻辑的实现方案。由于要求数据传输率比较高 ,所以使用 S593 3内部 FIFO的 DMA传输 ,使传输达到 PCI局部总线的 3 2位 3 3 MHz;使用 CPL D控制数据的传输使得板卡的成本比较低 ,控制起来相对比较简单 ,由于 CPL D内各个模块之间是并行操作的 ,这使传输速度能够达到 PCI局部总线的速度。

基于S5933的高速数据采集卡控制设计

本文讨论的是基于S5933的高速数据采集卡控制逻辑的实现方案,由于要求数据传输率比较高,所以使用S5933内部FIFO的DMA传输使传输达到PCI局部总线的32位33MHz。使用CPLD控制数据的传输使得板卡的成本比较低,控制起来相对比较简单,而CPLD内各个模块之间是并行操作的,使得传输速度能够达到PCI局部总线的速度。

基于非参数统计的云层背景描述与红外弱小目标检测

针对复杂云层背景下的红外弱小目标检测问题,提出了一种新的基于非参数统计的云层边缘纹理描述方法,并利用该方法构造出针对云层边缘的陷波滤波器.由于云层对阳光的漫反射特性,它的边缘区域成像时呈现出稳定的逐级过渡的纹理特征,而利用非参数统计中的秩分析方法可以较好地描述这种过渡纹理.首先,定义理想云层边缘纹理的秩统计量.然后,获取分析图像与理想云层边缘纹理秩统计量的相关曲面.最后,对秩相关曲面进行变换,构造出针对云层边缘区域的陷波滤波图像.将陷波滤波图像与高通滤波图像相乘,实现对残留云层边缘的抑制.实验结果表明,在没有对背景噪声的统计分布做任何假设的情况下,利用该方法能够对背景中的强云边缘进行有效抑制.

一种改进的红外图像归一化互相关匹配算法

分析了传统归一化互相关算法在红外空中目标匹配定位时失效的原因,提出一种改进的红外图像归一化互相关匹配算法.该方法将模板和匹配区域之间的纹理相关计算看作一个最优化问题,寻求使图像纹理相关匹配鲁棒性最好的相关基准值,用图像的相关基准函数替代传统方法中的区域均值部分,构造了一种适用于的红外目标匹配的归一化相关算法.实验结果表明,该相关匹配算法对模板中背景部分的变化和非均匀性亮度变化有良好的抗干扰能力,较好地解决了恶劣环境下红外对空目标跟踪中匹配定位出错的问题.

基于模糊分类的弱小目标检测方法

为了实现对红外云层背景下的弱小目标检测,提出了一种新的基于模糊分类的红外弱小目标检测方法。该方法直接从待分类图像中提取出不同的类别区域,使得分类模板准确地体现当前图像的不同类别,从而得到图像的准确类别以实现弱小目标检测。首先,对红外天空背景弱小目标图像进行分析,将图像中的3类物体:净空、云及弱小目标细分为11个类别区域;其次,定义了类别特征矢量并基于此提出了类别核的定义,然后,根据类别核的定义从待检测图像中提取出11类区域的类别核;最后,根据模糊分类理论,定义了类别相似系数和类别贴近度,通过类别核对图像进行分类和类别归并,保留弱小目标类别完成检测。实验结果表明,该方法可对信噪比大于1.0的天空背景红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确分类,实现了对低信噪比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测。

基于复杂度的自适应门限弱小目标检测方法

针对红外弱小目标检测问题,提出了一种基于图像复杂度的自适应门限目标检测方法.讨论了天空中四类不同区域的图像信息熵.图像信息熵虽然较好地表达了图像的平均信息量,但对图像的突变点不敏感.将它改进得到图像方差加权信息熵,其较好地反映了图像的复杂度特征.将图像方差加权信息熵作为图像复杂度的定量描述,用两种特定的分析模板对图像复杂度进行分析.在目标区域中,两种分析模板得到的复杂度差异较大,而非目标区域的两种复杂度则基本没有差异.算法获取两种分析模板下的复杂度图像,再对两种复杂度图像做差,得到复杂度差值图像.对差值图像建立指数模型得到自适应分割门限完成目标检测.实验结果表明,该方法对低信杂比的红外云层背景弱小目标图像具有良好的检测效果.

一种新的宽基线图像匹配方法

在宽基线图像匹配中,图像存在3维视角、尺度、旋转和灰度差异.为此,构造了一种新的基于局部二值模式直方图傅里叶特征的特征描述符,并通过对传统宽基线图像匹配算法框架中不同部分算法的对比分析,提出了一种新的宽基线图像匹配方法.首先,提取基准图像和实时图像中具有尺度和仿射不变性的最稳定极值区域,并利用新的特征描述符对这些区域进行图像旋转和灰度不变性描述;然后,根据近邻欧氏距离比值准则提取两图像中匹配的最稳定极值特征区域对;最后,利用顺序抽样一致性算法剔除误匹配特征区域对,估计两图像的外极几何关系,得到匹配结果.仿真结果表明,新算法能够适应待匹配图像间较大的3维视角、尺度、旋转和灰度差异,实现稳定的宽基线图像匹配.

基于快速鲁棒性特征的景象匹配

针对光电成像制导景象匹配中图像产生较大几何形变的问题,提出了一种基于快速鲁棒性特征(speeded up robust feature,SURF)的景象匹配算法。SURF提取的图像特征具有尺度和旋转不变性,对灰度不敏感,并能快速运算。算法首先利用仿射变换对基准图像进行3D视角补偿,模拟基准图像在不同视角下的成像,以减小基准图像和实时图像间的视角差异,分别提取两图像的SURF特征,然后根据最小欧氏距离准则提取两图像间匹配的SURF特征点对,根据该特征点对估计基础矩阵,得到两图像的投影关系。仿真结果表明,该算法能够适应光电成像制导中图像的几何形变,实现稳定的景象匹配。

混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法

提出了一种基于混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法,可以用于解决参数漂移为非线性的问题.该方法首先根据给定状态空间模型的特点,使用无迹卡尔曼滤波技术和传统卡尔曼滤波技术分别处理非线性的状态转移模型和线性的观测模型,然后把估计结果用于非均匀校正.使用仿真的一维和二维数据验证算法性能,实验结果表明,所提算法扩展了传统卡尔曼滤波算法的使用范围,并且与扩展卡尔曼滤波算法相比,具有较高的稳定性和估计精度.