基于灰度—梯度共生矩阵模型的最大熵阈值处理算法

阈值法是图像分割的一种重要方法，在图像处理与识别中广为应用。本文提出了基于灰度-梯度共生矩阵模型和是大熵原理的灰度图像的自动阈值化技术，该方法不仅利用了图像的灰度信息，而且也利用了图像的梯度信息。该方法通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量。仿真结果显示该算法比一维熵方法效果更佳。     

高功率微波短脉冲雷达接收机保护装置设计

探讨现代技术条件下军用雷达接收机保护技术发展的新需求、高功率微波短脉冲雷达接收机保护装置的组成原则和在实验的基础上空间隔离设计与接收机前端限幅控制电路的设计方法以及高功率微波短脉冲雷达接收机保护装置的系统结构；对接收机前端限幅控制电路的性能进行了实验分析，采用常断PIN开关限幅控制电路是解决雷达接收机响应速度指示问题的一个有效途径。     

基于IDSQ的自适应动态协同自组织算法

在无线传感器网络中传感器节点相互协同完成感知任务,以传感器量测的信息效用与获取量测的能量消耗来折中地选择参与节点,但用户对服务质量(QoS)的需求并没有在节点选择时得以体现.为此,提出一种自适应动态协同自组织算法(A-DCS).该算法能根据用户给定的精度需求,自适应地选择簇首,确定参与感知任务的簇成员顺序和个数,并计算相应的能量消耗.以目标跟踪为应用背景的仿真结果表明,在跟踪精度和能量消耗2个指标下,该算法优于信息驱动传感器查询(IDSQ)和动态协同自组织(DCS).     

基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法

针对Dempster-shafer (DS)理论直接对高冲突证据合成时会有融合结果不合理的问题,本文提出了一种加权证据合成法.在多个证据融合时,该方法综合利用证据距离和矛盾因子表示证据冲突.并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,基于此又分别采用两种适用于不同情况的方法对证据基本置信指派函数修正,然后用DS规则合成.算例实验表明了本文方法对高冲突证据融合的有效性,并且其融合结果还具有良好的收敛性.     

基于进化采样的粒子滤波算法

在粒子滤波算法中, 重采样的引入有效地改善粒子退化现象, 但同时也导致了粒子多样性减弱问题的产生. 本文给出了一种基于进化采样的改进粒子滤波算法. 该算法在重采样过程后, 首先根据马尔可夫链蒙特卡罗(Markov-Chain-Monte-Carlo, MCMC) 技术和遗传算法中的模拟二进制交叉原理生成候选粒子, 并利用适应度函数完成对于其权重的度量. 然后结合当前时刻的重采样粒子构建候选粒子集, 进而提升了重采样后粒子的多样性, 最终依据粒子自身的权重实现粒子的优选. 仿真结果表明: 该算法可有效地提高     

新的AdaBoost算法评价体系

工程实际中,往往通过对比两个AdaBoost算法在相同弱分类器数量条件下的错分率来比较算法性能,这样就忽略了在弱分类器数量增加时,错分率的波动会造成对比不准确的问题。为此,分别针对分类器性能的分类准确率、收敛速度和稳定性,提出了稳态错分率、调节规模、振荡度三个量化指标,构成了一个相对完备的评价体系。实验表明,该评价体系能更全面反映AdaBoost的分类效果。     

无线传感器网络中基于信息收益的多目标跟踪

目标跟踪是无线传感器网络应用的一个很重要的研究领域,节点有限的通信能力、处理能力、存储能力限制了传统跟踪算法的使用.为了提高网络的信息感知能力和降低能量消耗,提出基于信息收益的加权质心多目标跟踪算法,算法通过信息收益函数选取并唤醒节点对目标感知,通过传感器属性信息解模糊,并利用加权质心算法实现了多目标跟踪.仿真结果表明,与Bayes滤波协同多目标跟踪算法相比,算法虽精度略低,但时间复杂度低、失跟率低、实时性高,总体性能优于前者.     

基于自适应混合高斯模型的时空背景建模

提出了一种基于自适应混合髙斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像素在时空域上的分布信息, 改善了传统的混合髙斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点. 首先利用混合髙斯模型学习每个像素在时间域上的分布, 构造了基于像素的时间域背景模型, 在此基础上, 通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的髙斯成分在空间上的分布, 构造了基于像素的空间域背景模型; 在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果. 为了提高本文时空背景建模的效率, 提出了一种新的混合高斯模型髙斯成分个数的自适应选择策略, 并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算. 通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较, 实验结果验证了本文算法的有效性.     

图像矩特征匹配的快速算法(英文)

针对图像匹配过程中矩特征计算量大的问题,从矩特征求解特点出发,提出了一种快速的矩特征匹配算法.该算法利用匹配过程中相邻待匹配子图间的相关性,通过设置十个和表,使得每个待匹配子图低阶矩的计算只需很少的几次加乘运算,大大降低了矩特征的计算复杂度,缩短了匹配耗时.同时,由于所提算法矩特征的计算是基于图像灰度值的精确计算,且匹配过程采用遍历搜索策略,因此其匹配精度与传统遍历搜索的匹配精度相当.仿真结果验证了所提算法的有效性.