基于自适应双边滤波的太赫兹图像去噪算法

针对太赫兹反射扫描成像中介质不均匀及激光器抖动造成图像边缘分辨率较差、噪声严重和图像质量差的问题进行研究,提出了自适应双边滤波算法对太赫兹反射扫描图像进行去噪复原的方法。依据图像整体的高斯噪声分布,利用主成分分析(PCA)的方法估计最优图像噪声方差,达到由噪声方差自适应设置双边滤波的最优亮度标准差。实现提高去噪能力的同时更好的保留图像边缘特征,不必像传统双边滤波算法根据经验设置参数。实验结果表明,算法在峰值信噪比方面提高1.5963d B和结构相似度提高0.06,均优于传统双边滤波。     

一种基于ResNet网络特征的视觉目标跟踪算法

针对复杂场景下目标容易丢失的问题,提出了一种基于深度残差网络（ResNet）特征的尺度自适应视觉目标跟踪算法.首先,通过ResNet提取图像感兴趣区域的多层深度特征,考虑到修正线性单元（ReLU）激活函数对目标特征的抑制作用,在ReLU函数之前选取用于提取目标特征的卷积层;然后,在提取的多层特征上分别构建基于核相关滤波的位置滤波器,并对得到的多个响应图进行加权融合,选取响应值最大的点即为目标中心位置.目标位置确定后,对目标进行多个尺度采样,分别提取不同尺度图像的方向梯度直方图（fHOG）特征,在此基础上构建尺度相关滤波器,从而实现对目标尺度的准确估计.在视频集OTB100中与其他6种相关算法进行了比较,实验结果表明,所提算法取得了较高的跟踪成功率和精确度,能够较好地适应目标的尺度变化、背景干扰等复杂场景.     

基于边缘增强的正则化超分辨率图像重建

针对双边全变差正则化算法边缘区域重建图像效果不理想问题,提出一种基于边缘增强的正则化超分辨率图像重建算法。该算法在构造初始图像时,对样条插值后的图像先进行非局部均值滤波预处理,然后进行拉普拉斯锐化处理;采用L1范数度量数据保真项和正则项,并从自适应的角度确定正则化参数,从而增强算法的稳健性。实验结果表明,与样条插值算法、双边全变差算法相比,该算法能更好地增强重建图像的边缘信息。     

多尺度动静态联合彩色图像滤波处理

为在彩色图像降噪时有效保留图像边缘信息,给出一种动态和静态相结合的引导滤波算法。由静态引导滤波得到权重函数,利用动态引导滤波从正则化输入图像中得到邻域像素加权函数,将两者相乘,生成邻接矩阵;将邻接矩阵每列元素相加,置于对角线位置,构成度矩阵;用度矩阵与邻接矩阵做差,构造动态拉普拉斯特征矩阵,以此作为正则项,在平滑图像的同时保持边缘,实现图像多尺度动静态滤波。针对6幅彩色图像的测试结果表明,所给算法可有效获取不同尺度结构图像,且滤波后图像边缘较为光滑。     

分层特征移动机器人行人跟踪

利用行人头肩或者颜色特征,实现行人外层初定位;在初定位区域上,应用改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配实现对目标的精确定位.根据SIFT特征确定目标尺寸,解决行人尺度变化问题;将SIFT特征模板库更新机制引入特征保留优先级,解决行人短暂遮挡和形变的问题.为解决传统Cam-Shift算法的椭圆核函数自适应问题,将SIFT特征尺度变化与Epanechnikov函数融合,构成自适应带宽核函数,克服背景对目标的干扰.外层粗定位结果限制了Harris算子的检测范围,提高了SIFT特征匹配的实时性.实验结果证明,所提出移动机器人行人跟踪算法可以在目标尺度变化、短暂遮挡以及形变情况下实现行人跟踪.     

一种改进的非锐化掩模深度图像增强算法

针对深度图像平滑过程中会模糊细节的缺点,提出了自适应的非锐化掩模深度图像增强算法.首先将深度图对应的彩色图像作为联合双边滤波的引导图,利用彩色图像相关特征修复了深度图像的缺失和毛糙,然后将双边滤波后的深度图像与高斯滤波后的深度图像作差,提取出不含噪声的高频部分,克服了经典非锐化掩模算法放大高频噪声的缺点,最后根据边缘以及细节的模糊程度,自适应地调节叠加到图像上的高频部分.实验结果表明,设计的算法有效地增强了深度图像细节,抑制了平坦区域的噪声,并填补了边缘缺失,较好地改善了深度图像的质量.     

基于多尺度自适应小波阈值的SAR图像降噪

为了抑制合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像系统所固有的相干斑噪声,提出一种小波域的多尺度自适应阈值滤波算法.本算法基于BayesShrink阈值,利用多尺度小波系数的局部统计量估计参数和阈值,并结合空域增强Lee算法的思想,平滑均匀区域,保留斑点发育不完全区域.实验结果表明,相对于传统的空域滤波算法、小波软阈值去噪算法和BayesShrink软阈值算法,本算法等效视数(equivalent number of looks,ENL)和边缘保持指数最高,能有效抑制斑点噪声,并且很好地保存了边缘细节。     

一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。     

基于背景预测的红外弱小目标检测新算法

针对复杂背景中弱小目标检测难的问题,提出一种改进的双边滤波背景预测算法．该算法在双边滤波中引入梯度算子,自适应地对背景进行预测,将原始图像与预测图像相减可以抑制背景细节、增强目标信息,同时利用梯度的统计特性减少算法的计算量,提高了弱小目标检测性能．仿真和实验表明,与双边滤波的检测算法相比,该算法能够更加有效地从复杂背景中检测弱小目标．     

基于ＢＦ－ＷＳ的肝脏ＣＴ图像自动分割

由于血液的流动以及肝脏收缩与舒张,在腹部ＣＴ图像中存在一定量的噪声,会产生局部梯 度极大值区域、弱边界、伪影等不良现象,加之腹部内器官分布紧密且灰度值接近,使得肝脏分割尤 为困难．为此,首先采用改进的双边滤波算法,自适应的对腹部ＣＴ图像进行平滑滤波处理;其次, 将自适应双边滤波算法和标记控制的分水岭算法有机融合起来,采用基于中值的多阈值最大类间 方差算法提取肝脏标记,并运用分水岭分割算法进行精确分割;最后,分析对比不同的肝脏分割方 法,表明该方法能够更有效地去除噪声,保留目标边界,提高肝脏分割的准确率．     

基于均值漂移的非线性尺度空间滤波

为解决均值漂移滤波核带宽的选择问题,分析了均值漂移和尺度空间滤波的关系,指出当采用正态核函数时,均值漂移是一种基于高斯尺度空间滤波的聚类方法。由此提出了一种基于均值漂移的非线性尺度空间滤波方法,其性能仅取决于空域的核带宽的选择,在每个采样点处根据信号的局部特征自适应选取幅度域的核带宽。该方法克服了均值漂移滤波存在块状效应的缺点。实验结果表明,该方法的整体性能优于均值漂移滤波、高斯滤波和中值滤波。     

多轴转向车辆侧向动力学分析

利用拉格朗日分析力学体系,推导了考虑转向系统刚度、轮胎侧偏刚度和转向助力等因素的线性多轴转向车辆的三自由度普适动力学方程.利用两轴车辆动力学方程验证了多轴转向车辆动力学方程的正确性和普适性.基于上述普适方程,给出了车辆稳态圆周行驶的评价参数.探讨了采用质心零侧偏角控制策略的多轴转向车辆转向特性.分析了影响多轴转向车辆转向性能的因素.通过仿真分析、理论推导和试验相结合的方法验证了所推结论的正确性.为多轴转向车辆的设计和转向性能评价提供了理论依据.     

一种基于逆Bilateral滤波的边缘提取方法

为了增强图像中边缘的响应,进而获得具有鲁棒性的边缘提取算法,提出了一种逆Bilateral滤波的图像预处理方法,将图像中的边缘很好地显现出来,在此基础上添加策略进行边缘提取.Bilateral滤波器能够进行边缘保持,鉴于其在低频和高频的良好响应,给出新的含义,构造逆Bilateral滤波器进行边缘增强处理,然后在梯度模图像上,采用自适应阈值获得和非最大抑制策略,提取图像中的边缘.实验证明,逆向思维的应用能够提高光照不一致的条件下的边缘提取效果,以及增强对噪声的低敏感性。     

一种非参数回归图像去噪方法

为了在图像去噪时进一步提高信噪比从而增强去噪效果,提出了一种空域自适应的高稳定性去噪滤波器。将数值分析中的非参数回归模型应用于图像去噪处理,推导了基于该方法的算法模型。在双边核的基础上,提出一种自适应的Steer核滤波方法,该算法根据边缘的方向可以调整模板的方向和曲率,做到了完全白适应。最后,在相同条件下实现该算法与Nadaraya—Waatson Kernel Regression算法、Bilateral Kernel Regression算法的Madab实验比较,实验结果表明,基于非参数同归模型的去噪算法具有良好的去噪效果,与其他算法相比,可以得到更高的信噪比。     

Gauss小波变换像空间的再生核函数

针对经常用于边界检测并且使用效果非常好的Gauss小波,给出了其小波变换像空间的再生核具体表达式.并且当固定尺度因子时,利用再生核空间理论,对Gauss小波变换像空间做了具体描述,为进一步研究一般的小波变换像空间提供了理论基础.     

Contour tracking using weighted structure tensor based variational level set

A novel contour tracking method using weighted structure tensor based variational level set is proposed in this paper.The image is first converted to weighted structure tensor field by extracting apositive definite symmetric covariance matrix for each pixel.Then,a level set method is employed to represent object contour implicitly which separates the image domain into two areas each modeled by tensor field based Gaussian mixture model separately.By solving agradient flow equation of energy functional with respect to the level set,the object contour will converge to its real profile in the newly arrived frame.Experimental results on several video sequences demonstrate the better performance of our method than the other two contour tracking algorithms.     

基于改进颜色张量的照度不变轮廓检测

针对传统视觉低级特征检测中存在的忽略利用颜色信息来区分亮度相同而颜色不同的特征、忽略利用照度信息来剔除对特征检测的干扰和单一类型的边缘或角点检测不符合人类感观上对轮廓边界的完整描述等问题,文中提出了一种新的基于改进颜色张量的照度不变轮廓特征检测方法。该方法先利用一种新的非线性滤波器改进基于高斯内核的颜色张量,增强具有相反方向颜色通道的信息,再结合照度准不变模型得到改进的照度准不变颜色张量,排除照度信息,然后应用由张量技术实质派生出的边缘和角点测度进行联合特征检测,最终得到照度准不变轮廓特征。同时,文中还从理论上建立了改进的颜色张量和张量选举这一流行的模式识别技术之间的联系。实验结果证实了文中方法的有效性和鲁棒性。     

核模糊谱聚类LOF降噪方法研究

为解决核模糊相似性度量谱聚类算法的样本点降噪问题,优化聚类效果和稳定性,本文从分析异常点分布特性出发,引入局部异常因子（LOF）算法,提出聚类中心候选对象的概念,过滤数据集的噪声数据,从而优化初始聚类中心的计算,突出正常样本点在聚类中心调整中的影响力,使聚类算法更易于得出准确的聚类结果. 同时提出一种局部过滤因子以修正相似性度量的方法,该方法通过放大正常数据之间的权值、缩小正常数据与噪声数据间的权值,使优化后的核模糊谱聚类算法大大降低对异常点的敏感度. 算法有效性实验和算法稳定性实验表明：该方法对相似性度量修正的有效性使核模糊谱聚类算法更为稳定和鲁棒.     

Multi-objective optimization of active steering system with force and displacement coupled control

A novel active steering system with force and displacement coupled control (the novel AFS system) was introduced, which has functions of both the active steering and electric power steering. Based on the model of the novel AFS system and the vehicle three-degree of freedom system, the concept and quantitative formulas of the novel AFS system steering performance were proposed. The steering road feel and steering portability were set as the optimizing targets with the steering stability and steering portability as the constraint conditions. According to the features of constrained optimization of multi-variable function, a multi-variable genetic algorithm for the system parameter optimization was designed. The simulation results show that based on parametric optimization of the multi-objective genetic algorithm, the novel AFS system can improve the steering road feel, steering portability and steering stability, thus the optimization method can provide a theoretical basis for the design and optimization of the novel AFS system.     

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．