利用先验知识的空时自适应检测方法

针对雷达空时自适应检测中非均匀杂波造成可用均匀训练样本数少的问题,研究了在自适应检测器设计过程中融合先验知识的方法．自适应检测器中的协方差矩阵通常由多个独立同高斯分布向量估计得到,由于这些向量的外积之和服从Wishart分布,所以假定Wald检测器中的协方差矩阵是随机的且服从逆Wishart先验分布,该分布的参数矩阵可根据雷达探测环境的先验知识获得．基于上述假定推导出融合先验知识的Wald准则检测器,不仅利用了训练样本中的信息,还充分利用了探测环境先验信息．仿真实验表明,小样本情况下利用先验知识的Wald检测器的检测性能优于传统的检测器．     

利用计算机声卡产生高斯白噪声的方法

为了在雷达信号处理和数据处理算法研究中产生真正的白噪声,提出了一种利用话筒、计算机声卡和Matlab软件产生高斯白噪声的方法．该方法首先采集环境噪音,然后进行白化滤波处理,使其变成白噪声,最后进行统计检验,若通过正态性和独立性检验,则作为高斯白噪声输出．实验结果表明,该方法既避免了数学方法的确定性,又不必设计专门的硬件电路;产生的白噪声能满足正态性和独立性的要求．     

An efficient approach for shadow detection based on Gaussian mixture model

An efficient approach was proposed for discriminating shadows from moving objects. In the background subtraction stage, moving objects were extracted. Then, the initial classification for moving shadow pixels and foreground object pixels was performed by using color invariant features. In the shadow model learning stage, instead of a single Gaussian distribution, it was assumed that the density function computed on the values of chromaticity difference or bright difference, can be modeled as a mixture of Gaussian consisting of two density functions. Meanwhile, the Gaussian parameter estimation was performed by using EM algorithm. The estimates were used to obtain shadow mask according to two constraints. Finally, experiments were carried out. The visual experiment results confirm the effectiveness of proposed method. Quantitative results in terms of the shadow detection rate and the shadow discrimination rate（the maximum values are 85.79% and 97.56%, respectively） show that the proposed approach achieves a satisfying result with post-processing step.     

海杂波背景下雷达目标贝叶斯检测算法

针对非高斯海杂波背景下参考单元数目较少时自适应检测器性能损失严重的问题,提出了两种基于协方差矩阵先验分布信息的自适应检测算法,将海杂波建模为复合高斯模型,纹理分量建模为一个服从广义逆高斯分布的随机变量.首先将散斑的协方差矩阵建模为一个服从复逆威沙特分布的随机矩阵,然后根据广义似然比准则设计了一种不依赖于参考单元数据的自...     

一种二维到达方向估计的ESPRIT新方法

提出了一种在高斯白噪声环境下基于L型阵列的二维到达方向估计新算法。该算法利用阵列结构的特点形成多个相关矩阵。然后构造一个特殊的大矩阵并由其特征分解获得信号子空间的估计。进而利用2-D ESPRIT方法实现二维角度估计．新算法具有估计精度高,运算量小的优点。而且能够很好地解决信号参数配对问题．     

抗噪声干扰彩色图像的边缘检测方法

首先将256×256彩色图像分成32×32像素的分块图像,对整个彩色图像有严重噪声干扰的像素进行统计分析,为了避免干扰,对有噪声影响的像素进行修复,最后对修复后的图像进行边缘检测.     

像素域基于广义高斯分布的WZ帧重构方案设计

为提高分布式视频编码系统解码WZ帧的图像质量,提出了像素域基于广义高斯分布的WZ帧重构方案. 该方案充分考虑了边信息与原始WZ帧间的相关性,以广义高斯分布作为虚拟相关信道模型,提高率失真性能;用广义高斯分布做相关噪声模型,对给定量化区间,计算边信息已知情况下WZ的条件期望作为WZ重构值;为了不过多地增加重构方案的复杂度,将广义高斯分布的形状参数固定为0.5,推导出重构WZ帧的闭式表示. 实验结果表明,基于广义高斯分布的WZ帧重构方案能有效提高率失真性能和改善重构WZ帧的图像质量.     

Turbo-BLAST系统的分组高斯近似迭代检测算法

给出了一种适用于Turbo-BLAST系统的低复杂度分组高斯近似迭代译码算法.该算法将各天线的发送信号分成两组,将其中一组信号的叠加看作干扰来检测另一组信号.为简化计算,利用随机交织的特点和中心极限定理,将干扰组的信号叠加近似为高斯分布随机变量,然后根据最大后验概率原则计算另一组信号的对数似然比.所提方法不仅可有效降低MIMO检测的计算复杂度,同时其性能也可逼近最优检测算法的性能.     

Corner detection via anisotropic Gaussian kernels information entropy on edge contours

To improve the accuracy of corner detection, a new corner detector is proposed based upon the information entropy which is derived by the anisotropic Gaussian directional derivatives (ANDDs) on edge contours of an image. Firstly, the edge map of an image is extracted by the Canny edge detector. Secondly, small gaps between contours are filled. Finally, on each contour pixel, the main direction corresponding to the maximal ANDDs at each contour pixel and its surrounding pixels are used to compute the main direction's probability density function and information entropy. Different from the traditional contour-based detectors, our detector uses the maximal intensity variation's directional information entropy on contours and surrounding pixels rather than the curvatures of the planar curves, which presents better robustness. Experimental results show that the proposed detector achieves a better corner detection performance than several state-of-the-art detectors.     

基于自适应混合高斯模型全方位视觉目标检测

针对全方位视觉传感器视野范围大的特点,提出一种基于自适应混合高斯模型的全方位视觉目标检测系统.该系统通过Hough变换检测全方位图像的中心,基于图像中心对全方位图像进行展开.对展开后的图像利用混合高斯模型进行背景建模,并自适应地更新背景模型,通过前景分割可以有效地分割出运动目标.在图像展开及混合高斯建模时,通过调整系统的采样频率可以较好地改善目标检测的实时性.实验结果表明,该系统可以在复杂环境中有效地检测运动目标,具有较强的准确性和鲁棒性.     

基于小波系数统计的非高斯噪声背景下语音流检测

在实际生活中,非高斯噪声很普遍,对信号的影响也很大,是语音信号处理中的难题.大部分强噪声信号都是非高斯的,在强噪声背景下,由于语音信号受到较大的干扰,甚至被噪声淹没,传统的基于短时的能量、过零率、相关以及平均幅度差等检测算法效果都不理想.根据小波变换的特性和语音时域信号的分布特征,提出了一种非高斯噪声背景下语音流检测算法.对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特征,提取它们的不同特征,从而进行了语音流检测.大量实验表明该算法具有较高的检出率和较低的误检率,可以消除噪声的影响实时处理语音信号.该算法有一定的创新性,在处理非高斯噪音方面很有实用性.     

应用随机共振进行海洋噪声背景下的信号检测

通过对海洋噪声特性的研究,将其理想化为一个Lorentz色噪声和若干拟周期干扰成分的混合,继而基于参数调节随机共振理论的结果对系统参数进行优化,对系统输出应用后处理方法,形成一套完整的信号处理方法.数值仿真表明,随机共振处理结果优于低通滤波器的处理结果,随机共振系统处理宽带随机干扰情况有优势.     

基于混合高斯模型的行人检测方法

针对道路交通中行人的特点,从参数更新、背景估计和前景分割三个方面改进传统的混合高斯模型,提出一种有效的行人检测万法.首先,利用基于图像分割的参数更新模型,减少将静止前景判定为背景的可能性;其次,采用前景融合时间调整机制,控制前景融入背景的时间;最后,引入均值权值的概念,优化前景分割的条件.试验结果表明,改进的算法优于传...     

基于多结构元的噪声污染灰度图像边缘检测研究

提出了具有多结构元的灰度形态学边缘检测梯度算子 ,根据图像的几何特征 ,采用多结构元对图像细节进行匹配 ,既能提取精细的边缘 ,又能很好地抑制噪声 .实验结果表明这种方法效果优于经典的边缘检测方法     

高斯求积在三维分布源法中的应用

三维分布源法广泛应用于各种海洋结构物的波浪载荷计算 .其中格林函数及其空间导数沿面元的积分和面元上流体力的计算是十分重要的 .首先阐述了基于四边形面元几何特性的二重高斯型求积公式 .接着讨论了如何应用这一公式计算三维分布源法中面元中心诱导速度和面元流体力积分 ,给出了相应的算例 .实际数值计算结果表明 ,在三维分布源法中面元诱导速度及流体力数值计算中采用 2× 2高斯积分 ,一般可以兼顾到计算精度和计算效率两方面的要求 .     

Saliency detection via object size distribution prior and image abstraction

In order to uniformly highlight the entire salient object and reduce the influence of high contrast small-size objects on saliency detection, salient object size distribution regularity and consistency of salient objects in different scales image abstraction are investigated. A multi-scale abstraction saliency detection approach based on the object size distribution prior is proposed. The method measures the color uniqueness and distribution for different super-pixel abstraction images, and guides salient object segmentation and abstraction by the object size distribution regularity. Experimental results on publicly available image databases show that the method can accurately detect salient objects. Meanwhile, it can restrain the influence of small-size high contrast objects on saliency detection and generate a uniform saliency map.     

结合三帧差分法和混合高斯模型的运动目标检测

鉴于传统的三帧差分法(TFDM)在检测结果上有检测目标不完整的问题,提出了一种将TFDM与混合高斯模型(GMM)相结合的运动目标检测方法(TFDMGMM算法)。该方法用多个GMM的加权表示每一个背景像素,再结合TFDM判别是前景还是背景。实验结果表明,与单独的TFDM和GMM算法相比,既能得到相对完整的运动目标,又能减小噪声等外部干扰带来的影响。     

A statistical approach to fit Gaussian part of full-energy peaks from Si(PIN) and SDD X-ray spectrometers

A new statistical fitting approach,named Statistical Distribution-Based Analytic(SDA)method,is proposed to fit single Gaussian-shaped Kαand KβX-ray peaks recorded by Si(PIN)and silicon drift detector(SDD).In this method,we use the discrete distribution theory to calculate standard deviation of energy resolutionσ.The calibration ofσand energy(E)for two detectors between the energy ranges of 4.5–26 keV are also completed by measuring characteristic X-ray spectra of nineteen types of pure elements.With the spectrum fraction(SF)parameter proposed in this paper,the SDA method can be used to resolve overlapping peaks.In measured spectra,the Gaussian part of X-ray peaks can be fitted by a Gaussian function with two parameters,σand SF.This new fitting approach is simpler than traditional methods and it achieves relatively good results when fitting the complex X-ray spectra of national standard alloy samples detected by Si(PIN)and SDD detectors.The2r values are obtained for each spectrum to assess fitting results,and the SDA fitting method gives a preferable fit for the SDD detector.     

基于Bayes后验概率的鲁棒性车道线检测算法

针对道路场景中常见的由阴影、地面积水、刹车印记等因素引起的车道线对比度低和车道线不明显问题,提出一种基于Bayes后验概率的鲁棒性车道线检测算法.该算法在二次曲线道路形状模型基础上,在图像平面中引入中心车道线模型描述左右车道线,结合图像信息和车道线先验概率构造后验概率函数,将车道线检测问题引申为最大后验概率问题,并在优化过程中将具有参数少、结构简单和收敛速度快等特点的粒子群优化算法与具有全局搜索特性和不易早熟等特点的免疫克隆策略相融合,提高车道线检测的鲁棒性.实验结果验证了上述算法在车道线检测过程中对阴影等不良因素的鲁棒性.     

数字图像乘性与加性水印算法比较研究

本文利用数字图像离散余弦变换系数的广义高斯分布模型,在图像嵌入水印后峰值信噪比（peaksignaltonoiseratio,PSNR）--致的条件下,以检测概率为衡量指标,理论分析了数字图像加性和乘性算法在未受到攻击时的性能,乘性算法的性能随形状参数的变大而提高,而加性算法的相关检测器性能与形状参数无关。攻击实验分析表明,除了抗滤波攻击性能较差外,加性算法在其他攻击下表现出较强的鲁棒性。