直扩系统GSC接收机的性能研究

提出了用GSC接收机的可变处理增益系统,并分析了各种可能业务在不同的概率的情况下,双速率及三速率可变处理增益系统在Nakagami信道下的性能。     

基于运动窗生成的时空视频分割

本文提出了一种基于运动窗生成的时空视频分割方法.首先通过检测运动变化区域而生成运动窗,然后只对视频图像在运动窗内的部分进行时空视频分割,从而大大减少了运算量,提高了运算速度.此外,在空间分割中,本文提出了一种符合人眼视觉特性的逐级划分的空间分割方法;最后根据运动相似性将区域合并,完成视频分割.实验结果表明,本文的方法运算速度快并能有效地进行空间分割,最后能取得较好的视频分割结果.     

基于视频内容的MPEG视频VBR业务流量模型

视频业务流量模型是网络性能仿真的一个重要前置环节,但由于视频内容的千差万别,使得很难建立统一的视频业务流量模型。本文根据MPEG视频图像内容的纹理及运动复杂度,通过3×3 Kohonen自组织神经网络对视频序列进行划分,将其分割为一段段近似平稳的“视频片段”。然后,用半马尔可夫随机过程描述“视频片段”间的转移概率及其持续时间分布规律,用AR模型描述“视频片段”内部过程,从而建立了一种通用MPEG视频业务流量模型。     

一种视频对象分割技术的研究与实现

本文提出一种可以从复杂场景中分割出视频对象的方法.首先对视频图像进行全局运动估计和补偿校正,并将相邻两帧进行差分检测.然后利用Neyman-Pearson准则从差分图像中提取运动区域,根据提取的运动区域研究了一种在序列图像差分域中进行区域生长的算法,获得了视频对象的二值化分割模板.最后利用运动检测算法剔除由于噪声导致的标记块.实验结果表明,本文所述方法能够有效的分割出视频对象.     

强噪声背景红外微弱动目标集成检测

微弱运动目标检测一直是红外成像识别、跟踪领域中的重要课题.我们提出了一种新的基于强复杂噪声背景的红外微弱运动目标集成检测算法.针对复杂噪声,提出一种新的基于邻域梯度累积平方误差最小原则的自适应滤波算法.该算法,对各种加性、乘性噪声的滤波性能优异且均衡,适合对复杂噪声进行滤波.针对微小目标检测,我们提出一种基于运动平台的微小目标运动场集成检测算法.该算法,改变传统微小目标检测算法,要求提前对运动背景进行精确全域运动估计及补偿的模式,而只对图像运动场进行估计及补偿,提高了算法的可实现性.     

基于摄像机的车辆测速仪

由于基于单一摄像机的图像采集处理系统,不能获取图像空间距离与真实空间距离的映射关系,故尚未发现有基于这类系统的测速系统.本文利用城市道路中普遍存在的车道线标志,估计出这种映射关系.并且分析了传统光流方程算法的适用性,提出了一种以矩阵条件数为约束条件,以关联域匹配为预补偿的改进光流方程算法,从而使光流方程分析技术的可靠性得到保证.并在此基础上,提出了一种新的基于单一摄像机的车辆测速系统,它能在不附加其它测速或测距系统的情况下独立完成车辆的速度检测,并且能同时对多车辆进行测速.     

多尺度形态重构的微弱弹道轨迹检测

本文提出了一种多尺度形态重构的微弱弹道轨迹检测方法.该方法先用形态学灰值重构算法对序列图像进行背景估计并作二值化处理,提取出序列图像中的可疑目标.然后根据炮弹的凝聚特性对二值图像进行多尺度形态二值重构,消除二值图像中的大量虚警目标,最后根据炮弹的运动特性进行多帧数据融合检测弹道轨迹.仿真实验表明该方法能稳定检测出序列图像中的微弱弹道轨迹.     

一种基于马尔可夫随机场的运动目标检测算法

本文提出了一种基于马尔可夫随机场的运动目标检测算法.针对传统时间分割使用主观固定阁值的缺点,使用马尔可夫随机场模型对差分图像建模,并提出了一种新的模型阶次选择算法,以及一种可以加速收敛过程的随机场迭代算法.采用期望最大算法获取高斯分布参数并检测运动变化区域,利用形态学运算修正时间分割模板;空间分割部分提出了基于人眼视觉特征的改进分水岭算法,有效地解决了过分割问题;最后对时、空间分割结果进行信息融合处理,从而得到完整的运动目标.仿真实验结果证明了本文算法可以有效地分割视频运动目标.     

弱小运动目标空时增强检测的仿真研究

提出了一种序列图像中弱小运动目标空时增强检测技术并进行了计算机仿真研究.目标被假设为在单帧图像上具有一定尺寸,利用二维空域模板对目标能量进行增强并作二值化处理.根据目标最大速度条件,在二值化后的图像序列中搜索可能目标轨迹,并与预定义的轨迹表(track table)进行匹配从而获得检测结果.该技术最大的优势在于同时在空域和时域对目标作增强处理,大大改善了信噪比,十分有利于实时实现.理论分析和大量仿真实验表明该技术在5帧图像集成时能稳定检测SCNR=2dB、大小超过3×3的弱小运动目标.     

敏感图像高维特征模糊测度与快速遗传检测

所谓敏感图像是指由文字及数字组成,带有明确指示意义的图像,其对于图像的分析与理解具有十分重要的意义。本文研究了敏感图像颜色,纹理及形状的高维识别特征模型及其检测分割准则,建立了敏感图像检测的单目标规划方程。提出了区域目标颜色与彩色纹理模糊测度,并将颜色与纹理信息进行融合,建立了敏感图像高维特征模糊测度函数。提出了敏感图像快速检测分割的遗传算法,设计了种群的初始化方法,选择了相应的适应度函数,提高了遗传算法的搜索效率。实验表明：所研究的理论与技术具有较好的参考价值。