车载红外图像的行人检测与跟踪技术

针对车载红外图像的特点,采用基于区域估计的帧差法实现车载红外图像中的行人检测,再通过行人的几何特征和运动速率特征进行行人的识别,最后运用轮廓矩匹配算法进行行人的跟踪。实验结果表明所采用的方法具有较好的行人检测及跟踪效果。     

基于形态学和小波变换的心电信号去噪算法

在处理心电信号采集过程中混入的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等噪声的过程中,小波变换取得了广泛的应用。针对小波算法的缺陷及不足,提出了一种基于数学形态学和小波阈值的混合算法。该算法利用非线性形态学滤波器滤除基线漂移,将获得的含高频噪声心电信号通过小波阈值算法进行处理,最后获得无噪声的ECG（心电）信号。采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了验证,实现了三种主要干扰的滤除,本算法效果良好,为后续特征点的识别奠定了基础。     

基于经验模态分解与改进自适应阈值的边缘检测

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)是一种新的自适应的信号分解方法。文中利用二维经验模式分解的算法,通过过滤过程得到固有内模函数,然后利用多尺度分析提取不同尺度下的边缘,并与改进的自适应阈值方法结合对图像进行降噪处理。通过仿真实验,结果表明这种方法不仅能准确地检测出图像边缘,而且还有效地抑制了噪声,其性能优于传统的边缘检测算法。