一种自适应尺度的MSR图像增强方法

针对传统多尺度Retinex增强算法不能有效增强图像不同尺度的细节特征问题,提出了一种自适应尺度的MSR增强算法,利用HSI空间中的亮度分量方差值自适应确定滤波器尺寸,在增大图像对比度、突出图像细节特征的同时保持了图像色彩的稳定性,对光照不均匀图像取得了较好的增强效果。     

梯度策略自适应差分进化算法

差分进化算法是一种有效求解全局优化问题的方法,为进一步提高求解精度,加快求解过程,文中提出一种梯度策略自适应差分进化算法。该算法是在差分进化算法中加入梯度下降法,使其不仅有较好的全局搜索能力,且具有传统优化方法的快速局部搜索能力,因此具有较高搜索精度和较快的搜索过程。通过对CEC2005测试集中的1～14号测试函数进行仿真实验,并与SaDE,NSDE以及CMAES等算法实验结果进行了对比,结果表明了该算法的有效性。     

基于自适应尺度的Mean—shift跟踪算法

针对传统Mean—shift跟踪算法不能解决目标跟踪中的目标特征大小变化问题,在此通过对Mean-shift算法的深入研究,提出了基于自适应尺度的Mean—shift目标跟踪算法。通过引用尺度空间理论,改变尺度空间中的选择参数,调整追踪窗口的大小来解决跟踪时自适应目标大小特征变化的问题。计算机仿真实验表明,基于自适应尺度的Mean—shift跟踪算法的跟踪所取得的效果明显优于传统方法的目标跟踪方法。     

自适应光学技术在大气光通信系统中的应用进展

大气光通信中大气湍流引起的相位噪声和光强起伏噪声会严重影响通信系统的通信质量,自适应光学补偿可在一定程度上解决问题.常规自适应光学技术对于解决上行链路、下行链路中的湍流扰动问题得到了理论和实验验证.强闪烁现象的存在使得常规自适应光学技术在水平链路中的应用受限,不使用波前传感器的自适应光学技术则为这一问题的解决提供了可能方案.随机并行梯度下降算法是该类自适应光学技术中一种较有应用前途的控制算法.     

空间光波前畸变校正中SPGD方法的自适应优化

为了提高传统随机并行梯度下降 (Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD) 算法校正波前畸变的性能,提出了一种基于AdaBelief优化器的新型SPGD优化算法。该算法将深度学习中AdaBelief优化器的一阶动量和二阶动量集成到SPGD算法中以提高算法的收敛速度,并使得算法能够自适应地调整增益系数。 此外,对实际增益系数进行自适应动态裁剪以避免因实际增益系数出现极端值而造成的震荡。仿真结果表明:在37单元变形镜 (Deformable Mirror, DM)下,新型SPGD优化算法能够对不同湍流强度下的波前畸变实现有效校正,不同波前畸变经过校正后的斯特列尔比(Strehl ratio, SR)分别提升至0.83、0.47和0.31。此外,该算法在不同湍流强度下的SR仅仅需要149、229和230次迭代达到阈值,与传统SPGD算法及其他优化算法相比有更快的收敛速度,且在稳定性和参数调节方面也具有一定的优越性。     

动态群时延的自适应补偿算法

为了补偿数据传输中的动态群时延,提出了一种简单有效的基带自适应的补偿算法。该算法基于一种并行全数字接收机结构,采用梯度下降算法迭代的最小化恒模算法的代价函数,完成对群时延补偿器系数的更新。仿真结果表明,该算法可以对群时延进行有效的自适应补偿,将关闭的眼图成功的打开。     

基于Mean Shift的变尺度快速运动目标自适应跟踪算法

为了实现对变尺度快速运动目标的良好跟踪,在对传统Mean Shift跟踪算法改进的基础上,提出了一种运动目标自适应跟踪算法。该算法首先采用目标区域的像素点空域加权后的彩色图像作为初始帧目标模板,目标的真实位置利用Mean Shift算法迭代求得,从而实现对快速运动目标的空间定位,然后将相邻帧的目标采用尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征匹配,根据目标的缩放因子实时更新下一帧的核带宽,修正算法跟踪窗口的尺寸,以适应目标尺度的变化,从而实现对快速运动目标的尺度定位。最后,通过实验表明,与传统的Mean Shift跟踪算法相比,该算法的跟踪准确率达到97%以上,能够实现对变尺度快速运动目标的精确跟踪。     

基于随机并行梯度下降算法的湍流像差校正仿真

随机并行梯度下降(SPGD)算法可不依赖波前探测直接优化系统性能指标来校正畸变波前.建立了基于随机并行梯度下降算法控制的61单元湍流校正仿真模型,实现了通过该算法控制倾斜镜和变形镜对湍流引起的像差的校正.结果发现,该算法能够找到补偿湍流像差所需的倾斜镜和变形镜的最优面形.采用SPGD算法控制,倾斜镜校正后,远场光斑质心...     

基于SPGD算法的激光大气传输湍流效应校正的初步研究

随机并行梯度下降算法(SPGD)是近年来广泛发展的一种无模型优化控制算法,它具有速度快、无需信标光等优点,得以运用于自适应光学系统中.利用相位屏法数值模拟激光大气传输过程,以61单元变形镜为校正器,采用SPGD算法对激光大气传输湍流效应进行了初步校正研究,研究表明: SPGD算法可以用在自适应光学系统中用于校正激光大气传输湍流效应引起的畸变,且不同参数如扰动幅度值、增益系数的选取对校正效果有一定影响,文中给出了不同传输情况下的仿真计算结果.     

一种尺度自适应的粒子滤波跟踪算法

针对复杂背景下目标发生旋转、遮挡、尺度变化和摄像机运动时不能实时跟踪到目标的问题,将最佳核窗宽方法和信息量度量方法相结合,用于粒子滤波框架中.各个粒子通过均值偏移来搜索峰值,同时加入了相应的遮挡策略.实验结果表明,该算法在目标发生旋转、遮挡后仍能很好地跟踪到目标.同时跟踪窗能随目标尺度的大小变化作相应调整,大大提高了算法的实时性和稳健性.     

基于Mean Shift的自适应尺度变化跟踪算法研究

在实时跟踪系统中,要求在跟踪过程中跟踪窗口的大小实时地适应运动目标的外观变化,这对应着Meanshift 的尺度变化.针对跟踪这种尺度变化的问题,在跟踪框内检测角点并进行匹配,将所有得到的匹配角点对建立仿射模型,并采用最小二乘法求解得到尺度变化系数,进而更新跟踪框尺度,使得Meanshift算法可自适应地变化尺度并跟踪到大小不断变化的目标.实验结果表明,提出的算法具有较好的准确性、鲁棒性和实时性.     

尺度自适应CBWH跟踪算法研究

传统Mean Shift跟踪算法存在固定核窗宽导致目标尺度定位和空间定位不准确的问题。本文在背景加权的均值漂移算法(corrected background-weighted histogram ,CBWH Mean Shift)精确的目标定位基础之上,在RGB颜色空间下使用目标背景加权模型生成目标显著特征的颜色概率图,对其进行阈值分割和图像处理后获取二值图像,以此计算不变矩来调整下一帧的跟踪窗口,并在满足一定条件时及时更新背景加权模型以适应复杂背景下的跟踪任务。实验结果表明,上述方法能够自适应地更新核函数的带宽,提高了算法跟踪尺度变化目标的准确性和鲁棒性。      

神经网络在视觉多目标跟踪中的应用

近些年来,神经网络在多目标跟踪中的研究越来越深入,包括特征提取及外观、运动模型建立等.相比于传统多目标跟踪中人工提取特征及设计目标相似性函数,神经网络在多目标跟踪中的引入具有极大的优势,引起国内外学者的广泛关注.本文分析了神经网络在多目标跟踪中的发展趋势,对卷积神经网络、孪生神经网络、循环神经网络在多目标跟踪中的应用做了简要介绍,体现了神经网络在多目标跟踪技术中广阔的发展前景.     

自适应SICKF及在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波（CKF) 估计精度在系统状态或参数突变时下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)思想,提出了一种自适应SICKF(ASICKF)方法。在SICKF获得高估计精度的同时引入STF条件,根据系统输出残差获得自适应渐消因子,将其引入系统输出协方差均方根阵和互协方差阵中对滤波增益进行实时修正,强迫系统输出残差序列始终正交,从而使SICKF算法具备强跟踪能力。为验证所提ASICKF算法性能,利用数值仿真将其应用于存在突变情况的目标跟踪问题中。仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时仍能保持较高的估计精度,算法稳定性和适应能力较好。     

基于中值移位的粒子滤波多目标跟踪算法

针对传统粒子滤波多目标跟踪过程中的发散问题,提出了一种基于中值移位的粒子滤波多目标跟踪算法。该算法采用具有优良特性的中值移位方法对重要性重采样后的中间结果进行聚类分析,得到相应的粒子子群,从而获得各个目标的最优状态估计,提高滤波精度,并对目标的进出场景和遮挡问题进行有效处理。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复...     

一种在复杂光照条件下的人脸跟踪算法

针对光照以及人脸的尺度变换、遮挡等问题,提出一种基于多尺度韦伯脸与实时压缩在复杂光照情况下的跟踪算法.对实时压缩跟踪方法的理论模型的认真分析与研究,提出采用光照预处理方法来提高复杂光照情况下跟踪过程中目标信息的采集精准度.在目标检测跟踪过程中,与经典的实时压缩跟踪算法相比,基于多尺度韦伯脸与实时压缩的人脸跟踪算法在复杂光照情况下跟踪性能得到明显提升,能较好应对人脸尺度变换及局部遮挡的情况.     

减少光照影响的自适应Gamma矫正方法

在图像处理中,图像质量往往受到光照的严重影响,这给有效利用图像底层信息造成了很大的困难.为了有效弱化光照影响,本文提出了一个自适应的Gamma矫正方法.首先,我们把图像的像素值区间转换到角度值区间;然后,建立了Gamma值区间与角度值区间的非线性映射关系;最后,利用非线性Gamma矫正方法解决了Gamma值与像素值之间的对应关系.实验证明本文提出的Gamma矫正方法能有效改善图像中的光照条件,提高图像质量.