基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法

针对低信噪比复杂背景红外图像弱小目标检测虚警率高的问题,提出一种基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法.该算法采用改进的局部区域差分算子提取显著图,根据注意力转移机制设计搜索策略,利用目标移动速度实时更新搜索范围,对多帧连续的显著图进行滤波跟踪,实现对红外图像弱小目标检测.实验结果表明,文中算法在对弱小目标进行有效检测的同时降低虚警率,提高了图像的检测效率.     

多红外传感器观测系统跟踪精度分析

针对多红外传感器观测系统的配置问题,本文首先采用扩展卡尔曼滤波与集中式融合相结合的算法进行被动目标跟踪,给出了算法的克拉美-劳下限,在此基础上分析比较了防区内对不同目标航迹的跟踪性能,给出了跟踪精度的几何分布,分析了系统参数对跟踪精度的影响,给出了提高系统性能的措施.     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰，并对去除背景后的图像进行分割，然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真，实验结果表明了该方法的有效性。     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于模糊粗糙集的新闻视频镜头边界检测方法

镜头边界检测是实现基于内容的视频检索的一个重要步骤.为了将视频分割成镜头,现有的方法大都是首先提取大量的特征然后构造相异性测度函数.然而,太多的特征就会降低算法的效率.因此,有必要对镜头边界检测的规则进行特征约简.本文将粗糙集中的属性重要性和模糊粗糙集中的分类精度相结合定义了模糊粗糙算子,并构造了相异度检测函数.最后给出了镜头边界检测的一般性规则.由于本文检测方案的自适应性,因此适合于各种类型的新闻视频.用来自中央电视台的3个多小时的新闻视频所做的镜头边界检测实验获得了95.4%的查全率和96.1%的准确率.     

改进的PSVM及其在非平衡数据分类中的应用

标准近似支持向量机(PSVM)没有考虑非平衡分布数据的分类问题，为此，在PSVM的基础上，将优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵，提出了一种改进的PSVM算法。该方法利用引入的对角阵对正负样本分别分配不同的惩罚因子，由于其任意性，使得该算法可以解决由多种因素引起的分布不平衡的分类问题，稳健性较好。利用实值免疫克隆算法实现了模型参数的自动选择，进一步提高了算法的泛化性能。实验结果表明新算法对于处理分布不平衡数据的分类问题相当有效。     

信息安全风险管理系统的设计与实现

嵌入式设备随着应用领域的扩展呈现出多样性以及复杂性,而嵌入式实时系统普遍不具有良好的设备驱动体系结构,造成驱动开发困难、可移植性差.该文给出了一种嵌入式实时操作系统下的驱动框架,支持各种设备及总线接口,设计了一种快速的设备中断机制,符合嵌入式实时系统的强实时、高可靠的特点,能够满足开发各种嵌入式系统.     

基于高阶累积量的目标机动检测新方法

机动检测是多模型目标跟踪中的一个关键问题.在卡尔曼滤波中,当目标机动被噪声淹没时,传统的机动检测算法将失效,多分辨方法虽然能够有效地抑制噪声,可靠检测机动,但由于计算复杂导致严重的检测延迟,从而限制了它的应用.本文提出一种基于三阶累积量的机动检测新算法,它有效地克服了上述二者的缺陷.由于高阶累积量能够抑制高斯噪声,因此在三阶累积量域易于检测机动.同时通过采用逐点更新法,可实时进行机动检测.仿真结果表明,该算法优于传统算法和多分辨方法,特别是在低信噪比的情况下.     

视频关键帧提取的可能性C-模式聚类算法

提出一种视频关键帧提取方法，以可能性C-模式聚类为基础，选用主色调和次色调描述视频图像的特征，从而无需镜头分割即可直接提取视频的关键帧．实验表明，该方法能够根据视频内容的复杂度有效地提取出最具代表性的关键帧，且具有较高的鲁棒性．     

一种基于小波的分层和多分辨的镜头边界检测方法

提出一种基于小波的分层和多分辨的镜头边界检测方法．在小波域上结合范数理论直接用小波系数构造相异性函数，并根据突变过渡检测中阚值难以确定的问题及渐变过渡易与运动等影响相混淆的特点，给出了方差比的自动阚值确定方法以及切比雪夫二次搜索策略，有效地克服了闪光和运动等的影响．用实际视频片段所做的仿真结果表明，该方法无论是突变镜头检测还是检测渐变镜头，检测率均高达98％和90％以上．