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1.
在森林烟火检测中,为减少烟火虚警率,需在监控图像中自动分割出森林区域.在森林区域分割过程中,首先将天空与森林区域分割开,以消除天空飞行物及云彩等的变化对烟火目标的干扰.针对这一问题,提出了一种新的基于Mumford-Shah泛函模型和曲线演化原理的天际线识别算法并将其应用到森林烟大识别系统中.这种算法不仅能有效地检测出具有较小梯度图像的天际线目标,而且还可直接给出天际线的曲线表示.实验数据显示算法具有良好的有效性和自适应性.  相似文献
2.
偏微分方程的图像降噪算法是一种简单有效的方法.在降噪的同时有效地保持图像的重要特征,如边缘、角点、细节等是一个重要问题.将图像的几何特征与偏微分方程的降噪算法结合起来,将图像看成三维空间的二维平面.基于高斯曲率能够有效地保持图像的重要特征,提出了一种基于高斯曲率的图像降噪的改进算法,该算法能够得到一个稳态的非平凡解,从而能够避免中止时间的选取.最后的仿真实验表明,本文算法的有效性.  相似文献
3.
特定目标的检测与识别是自动目标识别的关键技术之一。作为典型地面目标,机场跑道的识别.一直是自动目标识别领域人们感兴趣的研究课题。针对机场的跑道成像是线状结构和高灰度值的特征。提出了一种基于多尺度线状目标强化的机场跑道识别算法。实验结果表明,在复杂背景下,此方法在将机场跑道目标强化出来的同时,能够很好地抑制其他非线状特征目标,起到真正的强化作用。因此,在复杂背景下,此方法较基于边缘的机场跑道识别算法具有更好的识别性能。  相似文献
4.
目标的加速度估计在自适应目标跟踪算法中具有十分重要的作用。文中通过推导多普勒速度观测量和笛卡尔坐标系下加速度的关系,利用多个多普勒雷达的观测量,将目标的加速度估计转换为一个线性加权最小二乘问题。同理,此方法可以推广到目标速度估计问题中。通过仿真实验表明,文中方法能准确及时的估计出目标的加速度和速度。  相似文献
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