高阶统计量的背景估计法在运动目标检测中的应用

利用随机变量的各阶矩的性质,构造了一种基于高阶统计量的背景估计方法,并将其应用于静态背景下的运动目标检测。文中采用多分辨率思想对程序进行优化。同时,在检测的过程中利用检测结果,采用分区域的方式对背景图像进行更新。计算机仿真实验表明,基于高阶统计量的背景估计及更新方法在应用于运动目标检测、提高背景差法在运动目标检测对背景环境变化的鲁棒性方面是有效的。     

基于高阶累积量和DNN模型的井下信号识别方法

针对矿井复杂异构的无线环境,提出一种基于高阶累积量和DNN模型的井下信号识别方法,实现了井下BPSK,QPSK,8PSK,2FSK,4FSK,8FSK,32QAM,64QAM,OFDM等数字信号的自动调制识别。分析得到9种数字信号的高阶累积量理论值,并通过傅里叶变换提高信号辨识度;分析井下小尺度衰落信道对高阶累积量的影响,推导出经过井下衰落信道后信号的高阶累积量计算表达式,根据高阶累积量理论值构造特征参数并训练DNN模型,实现信号识别。仿真分析结果表明,该方法在矿井Nakagami-m衰落信道下有出色的调制识别性能,信噪比为-5 dB时平均正确识别率为89.2%以上,信噪比为5 dB以上时平均正确识别率为100%。该方法为在特殊复杂环境下的信号识别检测提供了新思路。     

基于累积帧的自适应双闭值镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的重要组成部分。针对渐变的视频序列,提出一种基于累积帧的自适应阈值镜头边界检测方法。考虑用一个累积帧把每一帧之间的差异累积起来,放大渐变的特征变化,利用块匹配算法对运动进行估计和补偿,以减少物体运动对镜头边界检测的影响。通过分析帧亮度和饱和度与阈值的关系,用自适应双阈值提高镜头边界检测的准确性。实验结果表明,该算法可以在较小的计算强度下较好地实现对镜头渐变的检测。     

基于单声矢量传声器虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法

为解决单声矢量传声器(Acoustic vector sensor, AVS)可跟踪声目标数目少、跟踪性能差的问题,提出了基于AVS虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法.首先,引入高阶累积量预处理过程并建立高阶似然函数,不仅能够抑制高斯噪声、提高估计精度,还可通过AVS的虚拟扩展增加可跟踪目标数目.然后,在边缘化δ广义标签多伯努利(Marginalizedδ-generalized label multi-bernoulli, M δ-GLMB)滤波框架下,提出了基于累积量的增广运动模型状态的M δ-GLMB (Cumulants-based augumented motion model state M δ-GLMB, Cum-AMMS-GLMB)算法.算法引入多种运动模型,并将表征不同模型的索引标号作为目标状态的增广参数,通过各模型间的加权混合获取优于单一运动模型的跟踪性能.除此之外,算法的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现过程中,依据高阶预处理获得的归一化空间谱拟合检测概率函数,抑制了杂波向可用粒子扩展,进一步增强了高似然区域的粒子.最后,推导了...     

通信中数字调制信号自动识别算法

将信号的高阶累积量作为信号的特征参数具有很好的抗噪声性能.然而,不同调制信号提取的高阶累积量参数可能相同,造成不能完全识别.针对这种情况,引进了分形理论.提出了将信号的高阶累积量和分形维数结合共同作为识别的特征参数.这种方法不仅很好的避免了高斯噪声对调制识别产生的影响,并且解决了单一的将高阶累积量作为识别的特征参数中存...     

遥感图像小型目标的识别方法

提出使用特征提取的方法来识别遥感图像中的小目标。介绍了不变矩法和高阶累积量法两种用于目标识别方法的原理和如何构造它们的不变特征集的过程。在论述了这两种不变特征集的构造方法的基础上，对遥感图像采用多元识别方法。实验结果证明：经过图像预处理后，采用不变矩法和高阶累积量法进行多元搜索有很高的准确度。     

用高阶累积量提取高斯噪声中信号的研究

在噪声中提取信号一直是微弱信号检测及数字信号处理领域里研究的重要问题，本文介绍的最如何利用高阶累积量提取高斯噪声中的信号，可以证明了，对于高斯噪声，它的三阶或三阶以上的累积量为零，因此，通过计算高斯噪声的高阶累积量可达到抑制噪声的目的。     

靶场红外测量图像弱信号小目标检测系统的设计与实现

分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点,考虑到单帧图像处理不能兼顾对目标的可靠检测和低的虚警概率,而现有的多帧检测算法计算量大,难以实时实现,采用了将单帧和多帧检测有机结合的小目标检测技术.首先采用基于高阶统计量的目标检测算法,从单帧强噪声图像中检测出虚警率低的候选目标点;然后针对小目标运动的一致性和连续性,采用多帧高阶互相关的序列图像处理方法,得到目标运动轨迹;最后再对目标运动轨迹进行综合评判,进行航迹确认,得到真实目标的位置和轨迹.实验结果表明,该技术降低了虚警概率,提高了检测概率.     

基于累积量和主运动方向的视频烟雾检测方法

视频烟雾检测具有响应速度快、非接触等优点。但现有的视频检测方法误报率比较高。通过分析早期火灾烟雾运动规律,提出了一种适用于普通视频的烟雾检测方法。为了加快检测速度,将视频图像分割成大小相等的块,并估计每个块的运动方向。采用滑动时间窗口生成块运动方向时间序列,在此时间序列的基础上计算块的累积量和主运动方向。累积量可以反映出运动持续的程度,而主运动方向表明每个块最可能的运动方向,可以有效地抑制噪声的干扰。根据累积量和主运动方向提取出3维特征矢量,采用贝叶斯分类器进行烟雾的检测。实验结果表明,该方法鲁棒性高、速度快,能够准确地检测烟雾的出现。     

基于HOC与Fisher判别法的电力电子电路故障诊断

针对电力电子电路模型具有非线性,进行故障诊断比较困难这一问题,提出了一种基于高阶累积量与Fisher判别法的故障诊断方法。首先,利用高阶累积量(HOC)对电路可测点的响应信息进行处理,将处理得到的峰度和陡度作为故障的特征向量。再利用Fisher判别分析法对故障进行模式分类,得到最终的模式识别结果。所选实例证明了高阶累积量构造的特征向量可以区分各种故障模式,Fisher判别分析法识别故障的准确率很高。     

基于颜色和边缘信息融合的背景建模方法

提出一种颜色和边缘信息融合的背景建模方法。在像素级利用基于颜色特征的背景差方法,将像素分类为前景像素和背景像素。给出一种新的基于边缘特征的背景差方法,将边缘分类为前景边缘和背景边缘。将前景像素聚类为不同的目标区域,利用前景边缘信息识别出真实运动目标和虚假运动目标。实验表明,该方法可以有效地去除由于局部突然光照变化和背景静止目标的移动造成的虚假运动目标,提高运动目标检测的精确率。     

基于小波边缘提取的混合运动目标检测算法

常用的运动目标检测算法易受到噪声、阴影等因素的影响,检测出来的运动目标边缘比较模糊,本文因此提出 一种基于小波边缘提取的运动目标检测算法,将小波边缘检测与帧间差分法和背景差分法相结合来检测运动目标,采用 形态学滤波和连通性分析得到准确的运动目标。实验表明,该算法可以准确的将运动目标从视频图像序列中检测出来。     

一种改进的运动目标检测方法

为了克服传统背景差分法所存在的不足,提出了一种基于边缘特征和改进K-均值聚类相结合运动目标检测方法。运用改进的K-均值聚类方法建立背景模型,将其与前景图像相差后得到的二值化图像,通过前景边缘信息的鲁棒性来判别及去除存在的虚假目标。实验结果表明,该方法可以有效去除背景中突然有物体移入或移出引起的虚假运动目标,提高了运动目标检测的准确性。     

基于能量累积与顺序形态滤波的经外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题，提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法，该方法通过设置一定大小的滑动窗口，对窗口内的图象序列进行能量累积，以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的，其目标检测采用由粗到精3个步骤，即首先利用顺序形态滤波抑制背景，并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位，然后对可能存在目标的区域进行分割，通过提取目标几何特征来完成精确定位；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，实验结果表明，该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘，并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测。     

基于能量累积与顺序形态滤波的红外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题 ,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法 .该方法通过设置一定大小的滑动窗口 ,对窗口内的图象序列进行能量累积 ,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的 .其目标检测采用由粗到精 3个步骤 ,即首先利用顺序形态滤波抑制背景 ,并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位 ;然后对可能存在目标的区域进行分割 ,通过提取目标几何特征来完成精确定位 ;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标 .实验结果表明 ,该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘 ,并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测     

基于灰度直方图的运动目标特征检测算法

为提高运动目标的检测效果和指导性，提出一种基于灰度直方图分析的运动目标特征检测算法。采用视觉成像技术进行运动目标图像采集和视觉特征分析，提取运动目标的动态视觉特征量。根据运动目标边缘差分变换和空间位置关系进行运动图像的特征分离，提取运动目标图像的边缘轮廓特征量。采用统计形状模型进行运动目标图像的二值化分离，构建运动目标图像的灰度直方图。根据灰度直方图中的统计信息进行目标特征检测和动态特征提取，实现运动目标图像的视觉检测和动态识别，有效提取运动目标的关键特征，实现目标特征检测。仿真结果表明，采用该方法进行运动目标图像的特征检测性能较好，对运动目标的动态识别能力较强。     

随机边缘特征匹配在运动车辆跟踪算法中的应用

目标跟踪算法中往往需要有效的特征对目标进行跟踪识别。本文提出了随机边缘特征的概念，对其物理意义及匹配算法进行了阐述，并将其应用到运动车辆跟踪算法中。实验结果表明，该算法能够对序列图像中的多个运动车辆进行跟踪识别，对车辆的尺度、视角、光线及运动状态的变化等不利因素有较好的适应性。     

复杂背景下运动目标的改进实时检测算法

针对复杂背景下运动目标检测难度大、算法实时性差的问题,提出了一种改进的运动目标实时检测算法.融合背景差分、帧间差分和边缘检测的信息,划定目标区域提取完整的目标轮廓.针对图像光照突变的问题,改进了运行期均值背景更新策略,在背景更新时同步更新前景分割阈值.使用复杂背景下毛细管粘度计液位检测视频验证算法证明,边缘融合方法和实时阈值更新的背景更新算法能够克服背景复杂、光照变化、运动干扰等带来的影响,提高运动目标检测精度,实现实时检测.     

基于边缘方向分布和粒子滤波的视频目标跟踪

针对背景复杂的非线性视频运动目标,提出了一种基于边缘方向分布和粒子滤波技术相结合的跟踪方法。该方法利用边缘算子获取目标区域边缘方向图,采用高斯核函数建立目标区域边缘方向分布,结合粒子滤波理论,实现对非线性视频运动目标的有效跟踪。计算机仿真结果表明,该方法可对非线性、非高斯的运动目标进行有效的跟踪,且在跟踪目标区域与背景颜色接近,背景复杂的场景下,与采用灰度特征的方法相比,有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。     

面向小运动目标的压缩域跟踪方法

压缩域跟踪是直接从压缩码流中提取运动矢量和块编码模式来实现目标对象的跟踪.针对现有压缩域跟踪方法对小运动目标跟踪性能较差的问题,本文提出了一种面向小运动目标的压缩域跟踪算法.在分析现有算法不足原因的基础上,本文从起始帧掩模的获取、离群值边界的设置和预测跟踪小目标的边缘控制三个方面提升小目标跟踪的性能,并通过数据驱动的方法寻找到块编码感知的系统参数优化.所提算法在三个小目标视频序列上进行了测试,实验结果表明,与其它压缩域跟踪算法相比,本文算法可以有效地提高小运动目标跟踪的准确率和F度量.