一种红外弱小目标检测方法

提出了一种红外弱小目标检测算法,该算法通过“区域最小化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背景、目标与背景对比度比较低的空背景,是背景预测算法的一个重要扩展,针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的。     

红外弱小目标的单帧捕获

提出了基于背景预测的单帧检测弱小目标改进算法.该算法采用改进的最大值背景预测算法.为了能同时检测点目标和小目标,预测背景的四个预测窗的位置与目标点之间保持一定的距离,保证预测窗中的像素能准确反映当前像素灰度中的背景灰度信息.为了保证单帧的较低的虚警率,同时结合多方向多极梯度算法,对背景预测初步检测出来的可能目标点进一步检测,以排除绝大多数的虚假目标.经实验证明,该算法在单帧图像上能很好的检测出弱小目标来,并能满足实时性的要求.     

红外小目标的分类背景预测与图像分块技术

基于复杂天空背景下红外小目标的特性分析,提出了一种利用分类背景预测与图像分块技术进行红外小目标检测的有效算法。该算法以背景预测理论为基础,通过边缘检测技术、最大均值和局部最相似分类背景预测技术获得较为准确的图像背景,进而采用统计分割算法从残差图像中提取出较为精确的目标位置。其中,通过图像分块处理,提高了算法计算效率。最后,选取了三组具有代表性的红外序列对算法的性能进行了检验。实验结果表明,所提出预测算法在检测准确性、鲁棒性以及计算效率上都具有明显的优越性。     

同质背景预测用于红外弱小目标检测

背景预测是红外弱小目标检测中抑制背景的主要方法之一.提出了一种同质背景预测算法,在分析空背景下不同背景成分图像灰度特征模型的基础上,首先对图像进行边缘检测,将图像划分为不同灰度性质的区域,然后使用边缘检测结果调制预测权值矩阵.仿真结果表明,该算法对背景杂波具有很好的抑制效果,能够有效保护图像细节,明显降低异质区域像素灰度对预测的不利影响,显著改善低信噪比条件下弱小目标的检测性能.     

一种基于区域背景预测的红外弱小目标检测方法

提出了一种基于区域均值化背景模型的背景预测算法，用于红外弱小目标检测，算法通过“区域均值化背景模型”，来减小背景起伏对背景预测的影响，从而实现对背景更准确的预测，达到提高弱小目标检测性能的目的，算法适用于强对比度云层的空背景、具有人造干扰物的背景和空地背景的红外图像中，具有较强的抗噪音特性，是背景预测算法的一个重要扩展，针对实际红外图像的试验仿真表明，提出的算法是有效的。     

自适应背景预测技术在红外弱小目标检测中的应用

文章总结了自适应背景预测技术在红外弱小目标检测领域的典型应用,分析了线性和非线性自适应算法的优缺点。对传统的LMS自适应背景预测算法进行了改进。改进的算法利用连续帧中目标的运动特性,通过迭代得到滤波器最佳权值向量。试验结果说明,改进后的算法有效抑制了由云层边缘产生的虚警,提高了处理非平稳、非线性杂波背景和低信噪比图像的能力．     

窗口大小和权值模板对固定权值背景预测算法的影响

固定权值背景预测是一种结构简单、处理速度较高的红外弱小目标检测算法.但因滤波效果不及自适应权值滤波器而限制了其应用.文章从算法的运算耗时和信噪比增益两方面,深入研究了固定权值背景预测算法.比较分析了不同大小预测窗口和各种权系数模板对小目标检测效果的影响,通过理论分析和实验确定了最佳预测窗口和最优固定权系数模板组成的滤波器,对常规的算法进行了改进.并通过计算机仿真验证了上述分析的合理性.     

基于多向梯度背景预测的红外目标检测算法

为解决复杂空中背景下红外弱小目标的检测,提出一种新的基于多向梯度的背景预测方法。该方法根据云层边缘区域、平缓背景区域及弱小目标所呈现的不同梯度特点,采取不同方法分别进行预测;基本保留云层边缘区域和平缓背景区域的点,而对弱小目标区域采用邻域低灰度值点进行预测。然后经过背景消除和阈值分割,将弱小目标检测出来。仿真结果表明,该算法对复杂空中背景预测有很高的准确性,能够更加有效地抑制云层边缘引起的虚警,将红外弱小目标点检测出来。     

弱小目标检测预处理算法对比研究

针对弱小目标检测与处理问题,对比研究了帧问差分法、背景预测法和小波分析法三种典型的弱小目标检测预处理算法.理论分析和实验验证表明,背景预测法的综合性能较好,只是在时间复杂度上较差,如果硬件资源允许,则是首选的算法;小波分析法在检测精度和抑制噪声方面较差,但其运算速度较快,如果对检测精度要求不高,则是首选的算法;帧间差分法检测率较低,综合性能最差,较少使用.研究为弱小目标检测预处理算法的选择提供了依据,为弱小目标检测预处理算法的研究和设计提供了重要的参考,具有重要的现实意义.     

基于Prewitt 算子的自适应弱小目标检测

针对工业现场中复杂背景下镁熔液弱小目标实时检测的难题,从图像识别的角度提出了基于Prewitt算子的自适应背景预测算法。该算法首先使用Prewitt算子对原始图像进行处理从而计算出图像最大灰度差,其次根据最大灰度差与每个像素点的灰度差的差异选择背景预测模型进行处理得到背景预测图像,然后用原始图像减去背景预测图像得到残差图像,接着对残差图像作帧差运算以及阈值分割运算得到二值图像,最后使用形态学运算获取最终的目标,并将该算法与最小一乘法的检测性能进行对比。Matlab仿真结果表明,该算法不仅可检测到弱小目标,并且检测到的目标点面积增大了60%,检测时间减少了96.92%,为图像处理技术应用于工业现场实时检测镁熔液中弱小目标奠定了基础。     

基于遗传灰色GM(1,1,ρ)模型的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,本文根据短时交通流量的数据特征,结合灰色模型在短时预测方面的优势,利用遗传算法根据已知数据优化灰色新陈代谢GM(1,1,ρ)模型的背景值参数ρ,对实时采集的交通流量数据进行仿真分析,实验结果验证了该模型的准确性、实时性和有效性。     

网点选址数据挖掘算法研究

网点选址预测模型是网点选址的核心模型,如何分析现有的数据库,从中得出数据的本质特征和事物规律或模式,依此来预测同类事物未来如何发展。就解决网点选址所需的数据挖掘算法和相关模型的建立,任何一种挖掘分析模型都是以数据挖掘的算法作为支撑的,算法在数据挖掘过程中的应用也是网点选址模型的重要一环,将介绍网点选址每种模型可能会用到的算法。     

基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测

为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法（VMPSO）,并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF（VMPSO-RBF）神经网络算法,并且来训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与RBF神经网络方法和PSO-RBF神经网络方法相比较,该文提出的方法预测精度更高,收敛速...     

基于VMPSO-BP神经网络的话务量预测

为了更快速、准确地预测移动话务量,提出了速度变异的粒子群算法（VMPSO）,并与BP算法相结合,形成速度变异的粒子群—BP（VMPSO-BP）神经网络算法,用以训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与传统BP神经网络方法和PSO-BP神经网络方法相比较,并且通过实验数据的分析以及对预测结果地比较,速度变异的粒子群—神经网络预测方法精度更高,收敛速度更快,从而更好地实现了对移动话务量地预测。     

一种具有预测能力的三维图像分割方法

在充分分析三维图像特点的基础上,提出了一种新的三维图像分割方案。该方案在改进的主动轮廓模型的基础上融入了预测算法。三维图像中物体的轮廓沿着空间轴或时间轴的位移和形变是连续的,该算法根据这一特性,利用前几幅图的分割结果来预测当前图像中物体轮廓的位置和形状,弥补了主动轮廓模型搜索范围小的缺点。对医学解剖图像的试验结果表明,这种方法能显著提高分割的准确性和速度。     

支持向量机在交通量预测中的应用

交通量预测对于区域交通规划有重要意义。提出一种基于支持向量机理论的交通量预测方法。该方法以统计学习理论为基础，通过和BP神经网络进行比较的实验，证明其在交通量预测中的有效性。     

天线隔离度及其测试方法分析

天线之间的耦合是无线电系统间电磁干扰的主要传输途径。天线隔离度是实现电磁兼容预测的重要参数。分析了预测天线隔离度的算法,给出了实际测试天线隔离度的方法,提出了改善天线隔离度的有效措施。     

INFRARED SMALL TARGET DETECTION ALGORITHM BASED ON SELF-ADAPTIVE BACKGROUND FORECAST

A background forecast filter is presented to detect a small target under an infrared (IR) nature scene. By calculating the correlation of image pixels, the background around the small target could be forecasted. Subtracting the forecast background from original scene, the small targets would become outstanding. Experimental results show that the algorithm proposed has better performance with respect to probability of detection and less computation complexity.     

不需双端检测的声回波对消算法研究

声回波对消中双端对讲情况下的近端话音对自适应算法有很大影响。为避免双端话音检测,在滤波型LMS算法基础上,用远端信号和误差输出信号的和代替远端信号去激励预测误差滤波器,降低近端话音的影响。另为进一步提高算法抗近端干扰的能力,做了变步长的改进,首先将步长反比于输出信号预测误差的短时功率,其次将步长正比于预测误差的互相关系数。实验表明,文中提出的两算法在近端话音出现时表现出较好的性能,其中第二种有更好的稳态失调。     

复杂环境下电波传播损耗的测试与仿真

确定性的电波传播特性预测方法为通信装备内场仿真测试中所需的通信链路传播损耗计算提供了一条高效准确的途径。采用外场实地测试和基于射线追踪算法的确定性电波传播损耗预测软件,仿真2种手段对真实环境下某条特定通信链路的传播损耗进行了预测,给出了测试和仿真结果,分析了误差来源,表明了采用基于射线追踪算法的确定性电波传播损耗预测方法对复杂环境下通信链路传播损耗计算的可行性。