基于支持向量机的红外小目标分割和聚类方法研究

目标图像的分割与聚类是检测和识别红外小目标过程的预处理部分。通过映射最小二乘向量机对原始红外图像中每一像素的局部区域作灰度曲面最佳拟合,在拟合曲面上进行灰度极大值像素点位置估计,再通过聚类分析提取出可能的小目标。并以混合核函数为例导出了极值点估计所需的二阶方向导数算子。对模拟和实际的海空红外图像进行了实验验证。研究表明,基于支持向量机的小目标分割和聚类算法具有较强的适应性。     

基于多尺度小波核LS-SVM的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测提出了一种新的算法.算法首先对图像进行均值滤波处理以减少噪声点,然后利用基于多尺度小波核函数的最小二乘向量机对图像进行局部灰度曲面拟合,再通过二阶方向导数算子计算出其特征图像并将连续几帧特征图像融合,最后采用对比度分割方法确认目标位置.仿真实验表明,该方法不仅具有良好的适应性和检测效果,而且具有较强的时效性.     

基于最小二乘支持向量机的图像边缘检测研究

本文研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行曲面拟合,通过采用多项式核函数、高斯核函数推导出图像的梯度和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位.通过实验获取了不同核函数的最佳卷积核的大小,同时采用遗传算法对不同核函数的参数进行寻优以获得最佳的边缘检测性能.通过与Canny方法的实验比较,验证了本文提出的边缘检测方法是有效的.     

基于向量机的边缘检测算法优化研究

该文利用最小二乘向量机(LSSvM)对原始图像每一像素的邻域作灰度曲面的最佳拟合,并以径向基核函数为例导出了图像的梯度算子和零交叉算子。通过梯度和零交叉的综合,实现了边缘的定位和检测,提出了利用边缘检测性能指标来优化参数的方法。确定了高斯LSsVM的参数(σ2,γ)为(7,1),用所选参数进行了图像边缘检测实验。结果表明,基于支持向量机的边缘检测算法可靠性好、效率高。     

基于MFCC和二乘向量机的话者识别系统

讨论了以二次等式约束条件为基础的一种改进的向量机即最小二乘向量机(LSSVM)算法,用其对话者进行识别,并与传统的支持向量机(SVM)进行了识别比较。实验中,采用美尔倒谱系数(MFCC)作为话者语音特征参数。实验表明,基于LSSVM的话者识别比传统的SVM话者识别计算复杂度小,训练时间短,效率更高;同时,识别率也有一定的提高,对话者识别有很强的适应性。     

基于核向量机的模式分类及其实验测试

文中使用一种新的SVM变种--核向量机来对大样本数据集进行训练建模,进而求解模式分类问题.CVM算法是将核函数转换为最小包围球问题进行求解,可以解决任何线性或非线性分类问题.测试结果表明,核向量机可以快速对大样本数据进行分类并能产生较少的支持向量.     

基于改进的支持向量机的开关磁阻电机的模型建立

开关磁阻电机具有结构简单、工作可靠、运行效率高等优点。但开关磁阻电机的磁路高度饱和、非线性化,很难建立准确的数学模型,难以实现高精度控制。在研究开关磁阻电机的电磁与转矩特性的基础上,结合支持向量机算法在解决小样本、非线性、高维数、局部极小值问题上的优势,建立了径向基函数核函数的支持向量机的开关磁阻电机的数学模型,通过仿真与传统BP神经网络算法对比,证明该算法具有较高的性能,实验平台检测的数据表明,所构建的开关磁阻电机模型是可行的,证明了模型的正确性和有效性。     

基于最小二乘直线拟合的小目标检测

根据图像序列中小目标自身特点,以及小目标在场景中运动轨迹特点,提出一种弱小目标检测的方法.采用多帧图像积累的方法得到小目标在较短时间内的运动轨迹,由改进后的最小二乘直线拟合法对运动轨迹进行拟合.再运用拟合直线判断目标点,最终检测出小目标.理论分析和实验结果都表明,该方法能有效检测出复杂背景下运动的小目标.     

基于支持向量机的多特征目标抗干扰检测技术

针对箔条干扰时目标与干扰难以区分的问题,设计了一种基于多特征向量的分类算法.该算法首先对目标和箔条的特征进行分析,而后选择并构造了一组具有较高区分度的极化特征识别量,最后采用支持向量机(SVM)方法,通过对特征样本进行训练,获得了较好的分类结果.实验表明,所提算法具有较强的抗箔条干扰能力,且检测正确率可达90%以上.     

基于向量小波多尺度纹理分析的红外小目标检测

向量小波具有一般标量小波所不具备的许多优点.以背景纹理分析为基础,首先利用向量小波对不同尺度下各通道图像进行分解,然后利用能量法提取其局部纹理特征,并计算各点的特征向量与中心向量间的距离,即可得到一个相关的多尺度距离像,根据该距离像进行直方图统计,从而实现目标的检测.实验表明,本方法对小目标的检测取得了较好的效果,检测率高,且能较精确地检测出小目标的位置.尤其是本方法所具有的运行速度快,耗时少的特性更突出地体现了其独特魅力.     

红外小目标检测的快速并行算法

利用平均灰度绝对差最大测度（ＡＧＡＤＭ）估计目标背景的不相似性,提出了一种红外小目标检测算法,分析了预处理前后图像信噪比增益与目标大小的关系,进而建立了检测概率和信噪比增益的关系,理论上证明了该算法具有优越的性能。接着,在分析了ＭＰＰ并行计算机体系结构的基础上,提出了两种基于ＭＰＰ的小目标检测并行快速实现算法。理论分析表明,基于ＭＰＰ的ＡＧＡＤＭ小目标检测并行快速实现算法运算时间复杂性为Ｏ（Ｌ２ｉ／Ｎ）。     

基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

新的红外图像小目标检测方法

在分析了海空背景下舰船目标红外图像特征的基础上．提出了一种基于背景粗糙度估计的红外图像小目标自适应检测算法,该算法利用LOG算子检测目标的大致轮廓,确定目标的中心点作为区域生长的种子点,可以看作是为后续处理压缩数据量的一种方法。它可以减少运算量,提高检测速度,抑制对不必要的种子点的区域生长,提高目标的检测概率。     

基于小波变换的自适应多模红外小目标检测

小波变换是一种有效的红外小目标检测方法。然而,在不同的子带、不同方向上,信号和噪声所呈现的特性不同,采用单一的阈值往往无法得到一个令人满意的检测结果。针对这一情况,提出了一种基于小波变换的自适应多模红外小目标检测算法。该算法可以根据不同尺度和方向上噪声的分布自动调整阈值,使得检测结果更加有效。其中分别采用了自适应Bayes Shrink阈值和广义交叉验证阈值处理每个子带的小波系数,接着再利用处理后的系数重构小波图像,最后通过一个简单的全局阈值分割得到红外小目标。实验结果表明,与对照方法相比,所提出的算法具有更好的检测性能和鲁棒性。     

基于粗糙集的红外弱小目标检测方法

提出了利用粗糙集理论处理不完整信息的能力对红外弱小目标的运动轨迹进行辨识的检测方法。首先利用形态学滤波算法,分离出每帧图像中候选目标并提取其特征属性。把提取到的特征属性作为条件属性,把每帧图像中候选目标作为个体,构成知识决策系统。通过对决策表进行约简,得到决策系统的最小决策算法,并利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹一致性来实现小目标的识别。实验表明,该方法能够有效解决目标跟踪过程中目标短暂丢失以及重现的问题,实现弱小目标的稳健检测和跟踪。     

红外探测系统线性小目标检测算法研究

通过对红外探测系统成像过程及特点的详细分析,提出了快速线性特征检测算法以及线性目标矩形特征检测算法,用于线性小目标的检测,并给出了算法流程和实验结果.该算法作为辅助算法应用到了低空红外探测系统中,取得了良好的效果.     

基于红外偏振的特征提取与小目标检测方法

针对红外目标探测所面临的杂波干扰问题,提出了一种基于红外偏振的特征提取与小目标检测方法。首先,利用人工目标和自然背景偏振特性的差异,建立了目标与背景的红外偏振信息模型,分析了其中强度信息和偏振信息的构成以及目标偏振信息的提取与增强办法。然后,将斯托克斯矢量、部分偏振光分解、变偏振理论相结合实现了目标偏振特征的提取与背景杂波抑制及随机噪声消除,进而实现了红外小目标的检测。仿真数据实验结果及与现有方法的对比证明了该方法的有效性和可靠性。该方法可用于对抗红外伪装隐身及红外诱饵技术,提升红外目标的探测能力,富有应用价值。     

一种改进的红外弱小目标快速检测方法

针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

时空联合红外小目标检测算法的设计与实现

针对小目标检测方法受信噪比影响较大的情况,本文提出了一种时空联合小目标检测方法,通过使用目标的灰度特征,梯度特征,运动特征实现对小目标的检测,并在FPGA平台上完成了硬件实现.实验结果表明,本文提出的算法检测准确性较高,实时性较好,能够实现对红外小目标的实时检测.