空间目标运动轨迹提取算法研究

在深入分析恒星跟踪和目标跟踪两种模式下星敏感器成像特点的基础上,针对星图中空间目标运动轨迹提取算法进行了研究,提出了基于序列图像多帧累加背景掩模帧生成的目标提取算法.主要思路为多帧累加增强目标与恒星的对比度;设置阈值以凸显目标或恒星;交叉投影法生成掩模帧,确定星点区域;质心法精确求得目标点位置.仿真结果表明,所提出的算法能够有效检测序列星图中的弱小目标,精确提取目标运动轨迹.     

一种运动背景序列星图弱小目标运动轨迹提取算法

提出了一种序列星图中目标的运动轨迹提取算法.利用交叉投影方法提取星点,确定包含星点的区域;提出一种基于自适应窗口选择PIV技术的序列星图全局运动参数估计算法,并对序列星图进行配准,滤除背景恒星;提出一种目标运动轨迹的提取箅法.实验结果表明该算法对于空间小目标(≥1 pixel)在序列图像中运动轨迹不连续的情况可以进行准确的运动轨迹提取,具有较强的鲁棒性.     

基于形态学的低信噪比图像序列目标提取方法

针对光电探测所得低信噪比图像序列中目标的检测和识别，提出了一种充分应用形态学相关理论和手段的处理方法。应用形态开运算进行有效的背景估计，通过灰度形态学Top-Hat变换实现背景对消，多帧图像的有效积累则借助点目标的形态嘭胀来达到．通过数据关联实现目标检测。详细介绍了形态操作过程的实现方法，并通过结构元素模板分解大大减少了运算量。试验结果验证了方法的高效性。     

基于形态学的低信噪比图像序列目标提取方法

针对光电探测所得低信噪比图像序列中目标的检测和识别,提出了一种充分应用形态学相关理论和手段的处理方法。应用形态开运算进行有效的背景估计,通过灰度形态学Top—Hat变换实现背景对消,多帧图像的有效积累则借助点目标的形态膨胀来达到,通过数据关联实现目标检测。详细介绍了形态操作过程的实现方法,并通过结构元素模板分解大大减少了运算量。试验结果验证了方法的高效性。     

基于星图模拟的星空目标提取

提出了一种将星图模拟技术应用于星空背景空间目标提取的方法,建立了地基光测设备的星图模拟模型,推导了光轴指向计算和星体到焦平面成像的坐标转换。利用模拟星图生成掩模,对实拍星图处理去除恒星背景。实验证明利用模拟星图能够有效去除恒星背景提取空间目标。     

基于VC++6.0的图像分析及目标移动轨迹提取

通过图像信号分析目标移动轨迹是目前比较流行的轨迹分析方法，但是传统的目标轨迹提取算法是通过腐蚀算法提取目标轮廓，然后根据目标轮廓计算目标几何中心，并通过几何中心的位置变化计算目标轨迹。此算法需要先滤除无关背景，然后通过普通阈值变化（又叫门限变化）来二值化图像，其计算量大、操作不简便，因此提出一种简化的移动目标提取算法，经过编程实现，已经取得良好的效果。     

空间弱小目标图像检测方法研究

针对背景缓慢运动的空间弱小目标图像检测问题,提出了序列图像背景配准方法及基于目标特征的空域滤波方法.通过对动态背景序列图像的背景恒星配准及背景消除,得到了目标图像.通过基于目标特征的滤波,并用质心法计算出每帧目标代替点得到轨迹投影图.最后使用Hough直线检测算法和最小二乘法提取目标轨迹.实验选择了实拍的序列图像,检测结果验证了该方法的有效性.     

基于面部几何特征点提取的人脸识别方法

文中介绍了一种通过提取特征点信息进行人脸识别的方法。在利用形态交离变换确定眼球位置的基础上,根据区域点投影曲线检测特征点,然后构造尺寸、位移、旋转不变的特征向量,并与样本库中的人脸特征向量相比计算其相似度,依据相似的程度完成识别。实践证明该方法对人脸正面图具有准确的识别率,并具有强抗干扰能力。     

一种空间弱小目标的图像检测方法

针对天基空间观测图像背景缓慢运动和目标信噪比低的特点,提出了一种滤除星空背景检测太空弱小目标及获取运动轨迹的方法。通过对动态背景序列图像的背景恒星配准及背景消除,得到了目标图像。通过基于目标特征的滤波,并用质心法计算出每帧目标代替点得到简洁的目标轨迹图像。最后使用Hough直线检测算法和最小二乘法提取目标轨迹。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于偏微分方程的遥感图像目标提取

从遥感图像中提取感兴趣的目标是遥感和地学领域的一个重要任务.先前的研究主要集中于目标提取的精度,而很少关注目标提取的效率.因此,作者提出一个基于偏微分方程的框架来进行半自动多类目标提取.首先,作者对水平集方法,非线性扩散,以及活动轮廓之间的数学关系进行了深入的探究.从探究的结果作者发现基于边缘和基于区域的偏微分方程在目标提取中同等重要,因此作者把它们概括成一个统一的框架.接着,为了使计算更加高效,作者用尺度空间滤波替换传统的曲率归一项.最后,作者通过一系列实验证明了该方法的有效性.     

基于gold码的快速捕获方法

主要讨论扩频系统中基于gold码的快速捕获方法。捕获是扩频系统中极为重要的一环,而传统的伪码捕获算法需要的资源多,计算的时间长,所需要设计的滤波器阶数高。本文采用将扩展复制重叠算法应用于伪码捕获上的方法,结合性能优良的gold码,gold码不仅具有良好的相关性,易于产生等优点,而且相比于m序列,其可用的码的条数又远远大于m序列,所以十分适合用于扩频系统。最终得到更为快速的捕获方法,且分析了其可行性并提出了一些优化改进。     

基于FPGA的多路光栅信号并行采集方法

FPGA在信号采集中时钟频率高,内部延时小,控制逻辑由硬件完成,同时可以集成外围控制、译码和接口电路,具有速度快、组织灵活等优势。在需要测量较大面积的动态变化面形并采集大量光栅尺信号时,可以使用FPGA数据采集系统对光栅信号进行采集。在保证采样精度的前提下,为了降低成本和系统复杂度,可以在采集系统中使用多路选择技术。提出了一种基于FPGA和多路选择技术的光栅信号采集方法,使用I/O口相对较少的低端FPGA,配合多路选择开关,通过内部处理,实现了多路光栅信号的采集,结果表明,该法成本低廉且能满足精度的要求。     

两级相干累加伪码捕获算法的FPGA实现

针对现场可编程门阵列(FPGA)实现的伪码捕获算法中存在逻辑资源消耗大、频率估计精度差、判决门限计算复杂等问题,首先提出利用直接II型匹配滤波器结构实现第一级相关运算,做到逻辑资源与计算时间之间的平衡;然后提出利用线性调频Z变换(CZT)代替离散傅里叶变换(DFT)实现第二级相干累加,提高了频率估计精度并减小了频谱泄露;最后通过对判决量进行统计分析,给出了判决门限的自适应设置方法,并验证了其有效性。     

基于边缘剔除的陆基高光谱图像噪声评估方法

为了准确地对陆基成像条件下高光谱图像的噪声水平进行评估, 提出了一种基于边缘剔除后残差调整的局部标准差法。首先将获取的高光谱图像分成若干个大小合适的子块, 而后利用Canny边缘检测算子检测出图像的边缘信息, 判断并剔除其中含有边缘的子块, 将剔除边缘子块后的均匀子块采用多元线性回归后求取残差的方法进行噪声估计。结果表明, 对同一幅陆基高光谱图像的不同子区域进行4×4像元与8×8像元分块, 得到的噪声总误差值分别为1.985×103与2.197×103。该噪声估计方法对陆基成像条件下高光谱图像的噪声评估具有较强的鲁棒性, 可为后续陆基高光谱图像处理与应用提供参考。     

Cross-dataset person re-identification method based on multi-pool fusion and background elimination network

The existing cross-dataset person re-identification methods were generally aimed at reducing the difference of data distribution between two datasets,which ignored the influence of background information on recognition performance.In order to solve this problem,a cross-dataset person re-ID method based on multi-pool fusion and background elimination network was proposed.To describe both global and local features and implement multiple fine-grained representations,a multi-pool fusion network was constructed.To supervise the network to extract useful foreground features,a feature-level supervised background elimination network was constructed.The final network loss function was defined as a multi-task loss,which combined both person classification loss and feature activation loss.Three person re-ID benchmarks were employed to evaluate the proposed method.Using MSMT17 as the training set,the cross-dataset mAP for Market-1501 was 35.53%,which was 9.24% higher than ResNet50.Using MSMT17 as the training set,the cross-dataset mAP for DukeMTMC-reID was 41.45%,which was 10.72% higher than ResNet50.Compared with existing methods,the proposed method shows better cross-dataset person re-ID performance.     

基于能量检测的UWB数据包联合捕获方法

针对非相干UWB系统的数据包捕获问题,提出了一种联合信号捕获、误码率性能优化与包同步字检测的捕获方案.在信号捕获后发送导频序列实时估计信噪比,并搜索积分窗口长度,以获得最低误码率.给出了数据包捕获模型的合适性能指标,分别采用串行搜索与跳K步搜索策略,结合7位与13位巴克码为包同步字进行数据包捕获,仿真结果表明,三者联合的方案能够在保持一定包捕获性能的同时获得较好的误码率性能.     

基于共有星的快速星图识别方法

提高星图识别的快速性对于提高数字天顶仪的定位效率具有重要意义。传统的数字天顶仪星图识别需要对旋转拍摄的每幅星图上所有星点单独进行识别,致使星图识别效率较低。考虑到星图间存在着共有星,对此提出了一种基于共有星的星图识别方法。首先对定位循环中间位置拍摄的两幅星图单独进行识别,然后通过建立倾斜修正模型消除了实际拍摄状态下CCD平面与水平面之间的小倾角,并在此基础上建立了星点归算模型,以此找出剩余星图与已识别星图间的共有星。实验结果表明：通过星点归算模型找出剩余星图与已识别星图间共有星后,再对新增星进行识别,大大提高了星图识别的效率。     

机器视觉系统中采集高质量图像方法的研究

为满足机器视觉系统精确检测的需要,保证所采集图像的质量,根据CCD的照度匹配原理,详细阐述了采集高质量图像的方法,包括在采集图像过程中设置图像参数和使用人工光源提高采集图像的质量。通过照明和曝光控制实验的综合验证,达到了预期提高所采集图像质量的目的。