基于互相关函数的孤立词端点检测算法

提出了基于互相关函数的检测元音的端点检测算法。在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差,在高信噪比情况下,准确地确定语音的端点并不困难,然而在低信噪比情况下,一些常规的端点检测方法,例如基于能量的端点检测方法就不能有效地工作。本文利用互相关函数检测元音的端点,然后根据元音和辅音的能量比一般相对稳定的特点确定出实际语音端点。实验结果表明,本方法可以在不同信噪比下提高端点检测的准确率。     

基于场景几何信息的显著性目标检测方法综述

显著性目标检测在图像和视频压缩、伪装物体检测、医学图像分割等领域具有重要作用.随着深度传感器和光场技术的广泛应用,深度图像和光场数据等场景几何信息开始应用于显著性目标检测,可提升模型在复杂场景下的性能,由此学者们提出一系列基于场景几何信息的显著性目标检测方法.文中旨在分析总结经典的基于场景几何信息的显著性目标检测方法.首先,介绍方法的基本框架及评估标准.然后,围绕多模态特征融合、多模态信息优化、网络模型轻量化三方面,分类概述和分析经典的RGB-D显著性目标检测方法和光场显著性目标检测方法.同时,详细介绍基于场景几何信息的显著性目标检测方法的工作进展.最后,讨论方法目前存在的问题,展望未来的研究方向.     

互相关检测技术及其电路实现

分析了基于互相关技术检测微弱信号的原理,利用相敏检波原理设计了一种实用的互相关检测电路。该电路适用于周期信号和非周期信号测量,且能充分抑制噪声。     

基于互相关的虚拟粒子图像示踪方法

针对复杂流场中示踪粒子跟随性差、追踪困难等问题,提出一种新的虚拟粒子图像示踪方法,用于进行复杂流场分析。通过选定特定区域的图像作为虚拟示踪粒子,利用互相关算法追踪这些粒子的运动,以生动地表征粒子在图像内的运动情况。实验结果表明,采用该方法在流场进行示踪时,2帧图像间的误差大约在10-2像素量级,精度较高,适应性较好。     

基于FPGA的信号互相关运算器研究

本文采用ALTERA公司FPGA作为算法处理器件,实现了互相关算法,取得了很好的效果。本文根据相关算法的运算原理并考虑了模块与外部的交互性,在FPGA中配置设计了互相关运算模块、并串转换模块以及双口RAM等4个模块。详细介绍了各个模块的功能,并给出仿真分析图。     

SAR图像舰船目标检测的信息几何方法

目的 舰船目标检测是合成孔径雷达（SAR）图像在海事监测领域中的一项重要应用。由于海面微波散射的复杂性,SAR图像中海杂波分布具有非均匀性、非平稳性等特点,传统的基于恒虚警率（CFAR）的SAR图像舰船检测算法难以适应复杂多变的海杂波环境,无法实现实时有效的智能检测任务。鉴于此,本文提出了基于信息几何的SAR图像船舰目标检测方法,旨在分析统计流形及其在参数空间中的几何结构,探讨信息几何在SAR图像目标检测应用中的切入点,从新的角度提升该应用领域的理论与技术水平。方法 首先,运用威布尔分布族对SAR图像中的海杂波进行统计建模,利用最大似然方法估计SAR图像局部邻域像素的分布参数,并将不同参数下的统计分布作为威布尔流形上的不同点;其次,融合高斯分布的费歇耳度量来构造威布尔流形空间中概率分布之间的测度,实现目标与背景区域的差异性表征;最后,利用最大类间方差法,实现SAR图像舰船目标检测。结果 实验和分析表明,相比于传统的基于恒虚警率的检测算法,信息几何方法可以有效地区分舰船目标和海杂波背景,降低虚警率,实现舰船目标显著性表示与检测。结论 由于舰船目标的复杂后向散射特性,如何有效地表征这一差异,是统计类检测算法的关键所在。本文依据信息几何理论,将概率分布族的参数空间视为微分流形,在参数流形上构造合适的黎曼度量,对SAR图像中各像素局部邻域进行测度表征,可以显著性表示目标与背景杂波之间的统计差异,实现舰船目标检测。     

基于SAR图像目标检测的优化CFAR检测器算法研究

在目前的SAR目标检测中CFAR检测器被广泛的应用,而对相同或不同分辨率的图像,优化的CFAR检测器可以作为无偏检测。本文对优化的CFAR．检测器进行了研究。     

SAR图像序列目标检测方法

提出一种合成孔径雷达（SAR）图像序列目标检测方法,采用最大后验概率准则完成第1帧SAR图像的目标提取,同时获得所需参数向量。在此基础上,对图像进行目标检测,利用前一帧图像的目标检测信息和参数向量,实现后一帧图像的目标检测,并对SAR图像杂波数据的参数向量进行修正。仿真实验结果说明,该方法具有良好的目标分割性能。     

基于快速归一化互相关函数的运动车辆阴影检测算法

视频检测是智能交通系统中一种重要的检测手段,但是运动车辆阴影的存在严重影响了检测效果。为了减少阴影对检测系统中交通参数计算的影响,采用了一种快速归一化的互相关函数(FNCC)直接对灰度视频图像检测运动阴影。通过引入三个加总表(sum-table)和设定阴影检测区使传统归一化互相关函数（NCC）算法的复杂度大大降低。实验表明该算法可以实时有效地检测出运动车辆的阴影。     

基于相关和小波分析的激光水下目标检测研究

在激光水下目标探测中,由于海水这一特殊的环境,目标反射回来的回波信号中存在大量的散斑噪声,不利于目标检测。该文利用局部相关特性建立起一种信号的广义空间相关模型,再利用三重相关峰值检测原理和通过对信号的二进小波变换,利用小波变换的局部模极大值在不同尺度下的传播特性,对目标进行检测和定位。实验表明这种基于背景相关分析和小波的目标检测定位方法在激光水下目标探测中可有效检测和定位目标。     

基于互信息多步骤优化的医学图像配准

提出了一种新的基于互信息(Mutual Information, MI)的多步骤优化的配准方法。计算输入图像的梯度值，减少了图像的内在信息而使轮廓更为清晰。设计了多步骤的配准框架，优化了配准的收敛过程，使用完整的图像进行有限次的传统配准方法的微调，以实现高精度。为了验证该方法的有效性，分别使用单模、多模和时间序列的方法对临床医学数据进行了实验，与传统的MI配准方法相比，基于互信息的多步骤优化的配准方法具有更高的有效性和精确度。     

基于目标检测的SAR图像变化检测方法

SAR图像变化检测有着广阔的应用前景,但目前的方法普遍以精确的配准为前提,使其适用范围受到限制。针对人造目标在SAR图像上的特点,提出了一种基于目标检测的SAR图像变化检测方法。通过图像中的人造目标之间相对位置关系的相似程度确定图像的变化情况,以此来降低对图像配准精度的要求。实验表明该方法在很宽的配准精度范围内都可获得较满意的结果。     

基于小波分解和互信息的图像配准方法

根据小波分解和互信息测度的原理,提出一种快速的图像配准方法。首先,对原图像进行小波分解,在保证配准精度下对分解图像进行灰度压缩,以减少配准参数的计算量,并利用最大互信息准则和下降单纯形的搜索策略找到最优配准参数实现图像配准。实验结果表明,这种图像配准方法能在保证配准精度条件下,提高配准的速度。     

基于ITK的Mattes互信息医学图像配准研究

近年来非刚性医学图像配准在临床上的需求越来越明显,而使用互信息的方法已经受到许多学者的关注。本文较为详细的介绍了医学图像分割与配准算法工具包在VS2008中的安装和使用,基于该工具包完成了2D-2DMRI脑部图像的Mat-tes互信息配准,对互信息算法及其实现做了研究,并提出了使用图像金字塔算法策略联合互信息测度进行配准的方案。实验表明,与没有使用联合策略的配准方法相比,该方案在配准鲁棒性没有受到明显影响的同时,提高了配准速度和精度。     

基于统计与结构信息的SAR图像水上目标检测

设计了基于图像分析理论,根据SAR图像特点形成水上目标轮廓的检测算法。该算法的实现分为3步：(1)基于数理统计的目标检测方法,形成目标区域;(2)用加权统计滤波算子和去除孤立点算法消除噪声,规范需要检测的水上目标;(3)提取目标轮廓。系统在不同的SAR图像上,取得了良好的检测结果。     

基于主分量和独立成分分析的多光谱目标检测

不同材料的物体具有不同的光谱特性, 基于这一原理, 可以利用多光谱图像数据对不同的目标进行检测。对于具有相似或相同外形特征( 颜色和形状) 的物体, 利用全色图像一般达不到检测与识别的目的; 利用传统的多光谱目标检测方法, 则因计算量较大, 识别精度低等, 达不到满意的效果。提出了一种基于主分量与独立成分分析相结合的多光谱目标检测的新方法。通过对多光谱图像数据进行主分量分析, 可以降低多光谱的维数, 去掉冗余成份, 保留其主要信息; 对降维后的数据再进行独立成分分析, 提取各种目标的光谱特性, 实现目标的检测与识别。将这两种方法有机的结合起来, 发挥各自的优点, 实现对多光谱图像目标快速的检测与识别。以真假树叶( 真树叶和塑料树叶) 为例, 验证了该方法的有效性和正确性。     

基于互信息的RBF神经网络结构优化设计

以设计最小RBF网络结构为着眼点,提出了一种基于互信息的RBF神经网络结构优化算法.该算法用k近邻统计法估计隐节点输出矩阵与输出节点输出矩阵之间的互信息,获得每个隐节点与输出节点之间的相关性度量,删除相关性最小的隐节点,进而达到优化网络结构的目的.该算法具有自恢复机制,在简化网络结构的同时能有效保证网络的信息处理能力.在人工数据集和真实基准数据集上的仿真实验验证了该算法的有效性与稳定性.     

基于交互信息量和联合熵的镜头检测算法

镜头检测在视频检索中起着关键作用。文章提出了一种基于信息论的镜头检测方法,该方法使用相邻帧间的交互信息量检测突变,使用相邻帧间的联合熵检测淡入/淡出镜头。试验表明:该方法简单、有效,且识别的准确率较高。     

基于混合互信息的医学图像配准

通常的互信息测度是基于Shannon熵的,对Renyi熵进行分析,根据某些参数下的Renyi熵可以消除局部极值、而Shannon熵对于局部极值具有很强吸引域的特点,提出一种使用Renyi熵和Shannon熵的混合互信息测度,将两种测度分别用于不同的搜索阶段,首先使用全局搜索算法寻找基于Renyi熵的归一化互信息测度的局部极值,再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优以找到全局最优解,在局部优化阶段使用基于Shannon熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验表明,这种配准算法比单纯使用Shannon熵能够取得更准确的配准结果,而且求解速度得到提高。