基于规格化Hough变换的天波超视距雷达检测前跟踪算法

基于Hough变换的检测前跟踪算法非常适用于强噪声背景下小目标的检测.对于天波超视距雷达(OTHR)来说,探测目标距离可达几千公里,测量精度和雷达分辨率都很低.将基于Hough变换的检测前跟踪算法应用于天波超视距雷达的检测环境中,由于径向距和方位量测数量级相差较大,造成检测性能急剧下降,因此提出基于规格化Hough变换的检测前跟踪算法.针对高斯噪声背景中的飞机目标,仿真结果表明提出的算法具有较好的检测性能.     

两级Hough变换航迹起始算法

密集杂波环境中低信噪比目标的航迹起始是目标跟踪面临的主要困难.考虑一类具有多普勒量测的目标跟踪问题,提出了一种两级Hough变换航迹起始算法.该算法将时间信息引入Hough变换,利用多普勒与斜距的相关性构造约束条件,将三维空间的轨迹检测转化为两个二维空间的轨迹检测问题.给出了四个描述算法特性的定理,为算法参数设计提供了依据.仿真表明算法的有效性.     

一种基于Hough变换的声呐对目标航迹检测算法研究

为提高声呐对目标航迹的检测性能,从单部声呐时间融合的角度出发,提出了一种基于Hough变换的声呐信号检测算法。该算法把航迹上的观测点变换为参数空间的对应曲线,充分利用一段时间内的目标观测数据,在低信噪比下也能从背景噪声中提取目标的航迹特征,提高了声呐的检测概率,且对部分信息和数据的缺失不敏感。仿真试验证明了该算法的有效性。     

密集杂波和未知数目条件下的多目标检测算法

针对低信杂比和目标数量未知条件下的多目标检测问题,提出了一种基于Hough变换及扩展网络的检测前跟踪算法。首先采用标准Hough 变换及最小距离法生成侯选航迹,然后以每条侯选航迹为单位构成扩展网络,对侯选航迹进行杂波滤除,并利用功率均值法对侯选航迹进行二次筛选。最后通过剔除野点得到准确的航迹数及航迹参数。实验表明该方法不但实时性强,而且较好地解决了以往检测前跟踪算法在未知目标数量的条件下要求目标数量上限先验已知的问题。      

基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法

针对红外序列图像中点目标成像质量较差、跟踪困难等问题,利用Hough变换算法的抗噪性,并根据测量图像的具体特点,对算法的计算量进行了优化.通过将三维空间Hough变换降为二维,提出了一种基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法.实验结果表明,该方法对部分缺损及大小变化的目标都能够实现稳定跟踪,提高了红外目标跟踪的...     

一种用于弹道终端飞机红外图像机轴检测的算法

以制导引信一体化(GIF)为背景,利用红外成像导引头图像信息,对飞机目标姿态识别技术展开研究;在提取出飞机目标图像骨架的基础上,提出一种改进的Hough变换与最小二乘拟合相结合的算法检测出了飞机轴线。利用Hough变换鲁棒且不需启发信息的特点进行初步检测,确定直线存在的大致区域;利用最小二乘拟合法确定直线区域内特征点回归直线的精确参数;对该算法进行仿真。仿真结果表明,提出的该算法提高了飞机轴线检测的检测率和检测精度,降低了对Hough变换的分辨率要求,可以减小算法整体的空间开销。     

一种改进的随机Hough变换圆形检测算法

由于随机Hough变换在进行圆形检测时无目标的随机采样,引入了大量的无效采样与无用累积,为提高算法效率,提出一种改进的随机Hough变换圆形检测算法.该算法利用圆的几何特性确定圆心的位置,减少了Hough变换在参数空间中累加器的无效累积;通过两次阈值的比较,大大减小产生虚假圆的可能性;另外,用带图像数字量化误差补偿的圆方程进行候选圆的判定,并结合圆周长与像素点的关系使得圆的确认更加合理.经验证,该算法能实现对圆的快速检测.     

三维空间中高超声速目标修正三级Hough变换-检测前跟踪算法

针对大型相控阵雷达对于临近空间高超声速目标的检测跟踪问题,该文提出一种修正的3级Hough变换(MTS-HT)检测前跟踪算法。首先,为了解决直接进行3维Hough变换计算量大的问题,将3维点迹依次降维映射至径向距离-时间、方位角-时间和仰角-时间3个平面进行2维Hough变换;其次,为了能够在充分利用点迹能量信息的基础上尽量减小强干扰的影响,在每级Hough变换中采用非相参积累和二值积累相结合的双重积累方式进行点迹筛选;最后,通过引入运动约束以及合并相似航迹的方式进行航迹精简,从而有效降低虚假航迹数,得到按照时序关联的最终检测航迹。仿真结果表明,该算法具有较高的航迹检测概率和较低的虚假航迹检测概率,可以实现对临近空间高超声速目标的有效检测跟踪。     

检测前跟踪算法性能评估指标体系

针对传统性能评估指标难以有效评估检测前跟踪(TBD)算法性能的问题,构建了TBD算法性能评估通用流程,并从单帧检测和虚警、航迹检测和虚警及计算资源3个方面,建立了一套基于单目标模型的性能评估指标体系。在此基础上,比较了Hough变换和递推贝叶斯滤波2种典型TBD算法的性能,仿真结果验证了该指标体系的有效性。     

基于Hough变换与目标主轴提取的SAR图像目标方位角估计方法

该文提出了一种基于Hough变换与目标主轴提取的SAR图像目标方位角估计方法。针对传统基于Hough变换估计方法的不足,在估计过程中引入目标的主轴信息指导方位角的估计。利用基于马尔可夫随机场(MRF)的图像分割提取准确的目标成像轮廓。在此基础上,基于Hough变换检测目标轮廓的直边,基于轮廓特征点检测获得目标主轴的大致方向,结合Hough变换检测结果与目标主轴信息获得最终的方位角估计。实验结果验证了该文方法的有效性。     

基于机器视觉的机械指针式仪表的读数识别方法

机械式指针仪表在工业生产实践中应用广泛,及时、准确地识别指针仪表指示信息是实现设备运行状态监测的重要手段之一。应用数字图像处理技术,本文提出了一种新的指针式仪表信息的自动识别方法。主要的步骤包括,使用轮廓跟踪法实现表盘与指针的区域分割,并进行了图像的预处理;利用图像变换算法进行指针方位的检测,获得指针的直线位置参数;最后,在已有信息的基础上,确定刻度线距关系及仪表最大量程,实现指针式仪表信息的自动读数识别。实验表明,本文所提出的自动读数识别方法准确、可靠且读数效率高。     

基于形状上下文的公共场所行人检测系统

交通规划中对于慢行交通对象流量的检测精度要求越来越高。虽然引入了一些基于智能监控的手段,但是在取得检测结果的速度和精度上仍然有较大的提高余地。为此论文提出了一种基于视频监控和图像识别的公共行人数量检测手段,利用形状上下文和广义Hough变换技术来提高检测结果的准确度和速度。测试结果表明,该检测方法优于传统的基于SIFT特征的检测方法,在大多数中低人流密度的场景下有较高的精度。另外该方法使用的样本数量较少,训练时间也较短,适用于需要进行实时处理的场合。     

应用于人卫激光测距光尖图像处理方法研究

介绍了一种基于人卫激光测距望远镜寻找激光光尖的新型检测方法和实施效果。通过实拍的激光光尖图像,采用高斯滤波等方法对图像进行预处理,再对降噪滤波后的图像提取边缘,输出二值图像,利用霍夫直线变换,对在CCD靶面成像的激光位置进行标定。基本达到了在肉眼识别不清的情况下检测出激光光尖,并精确计算出光尖的坐标。通过质心算法计算出的卫星星点质心坐标,可以确定光尖与星点质心的偏差量,从而控制望远镜的转动消除偏差,达到无人值守的科研目标。     

一种基于场景分析的建筑图像水平自适应调整方法

建筑图像是一类经常会在电视节目中出现的内容.摄像机非水平位置拍摄建筑物会影响建筑图像画面的美感.建筑类自然场景图像倾斜自动调整,其技术核心在于如何检测出图像拍摄时的水平倾斜角.针对建筑图像的自适应水平调整要求,基于成角透视原理,利用建筑的轮廓线,通过边缘检测及霍夫变换提取出主要偏向水平直线的参数,基于直线参数方程得到平行线的透视消失点,再利用建筑物的两个水平消失点估计得到成像倾角,最后通过图像旋转变换得到调整后的图像,相关实验结果验证了所提方法的有效性.     

A parameterized hough transform approach for estimating the support of the wideband spreading function of a distributed object

A multidimensional Hough transform is used in conjunction with continuous wavelet transforms to aid in solving a parameterized inverse problem. The inverse problem under consideration is the characterization of distributed scatterers by means of active wideband remote sensing. Wavelet transforms are used to obtain estimates of distributed scatterers in the delay/scale plane. From a noisy wavelet transform estimate, the Hough transform is used to estimate a support region which is directly related to the physical parameters describing the distributed object.     

基于HT-MDCFT的高速机动目标运动参数估计

针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题,将Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合,提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用Hough变换,从距离像图像中提取目标运动轨迹特征,校正距离走动并解速度模糊;然后利用MDCFT校正多普勒频率徙动,估计目标运动参数;最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明,该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法,其抗噪声能力提升了约17.6 dB;即使雷达回波输入信噪比低至-35 dB,该方法仍可精确估计目标运动参数,充分聚焦目标回波能量。     

低信噪比下基于收敛映射Hough变换的激光目标检测算法研究

分析了经典Hough变换(HT)在参数空间映射方法存在无效映射及批处理投票缺乏实时性等问题, 提出了依据空中目标速度约束条件选取样本进行收敛映射和在线投票的改进HT检测算法。仿真实验结果表明, 改进目标航迹检测算法在信噪比(SNR)大于0.8 dB时都具有较好的效果, 算法目标捕获时间因信噪比不同而不同。信噪比大时可以迅速捕获目标, 信噪比低时则以时间换取检测概率。     

泊车辅助系统中的车位线自动检测与识别

针对目前泊车辅助系统中的车位线识别问题,建立了基于360°全景鸟瞰图像的全自动车位线检测与识别模型,考虑到光照对图像处理结果的影响,先对图像进行了预处理,然后采用一种基于中值的自适应Canny边缘检测技术,并通过Hough变换,再根据车位线特征的先验知识对Hough变换结果进行限制和优化,实现了车位线的识别。同时对实际采集到的图像进行验证,结果识别率达到94.2%,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于对称点搜索的一维RHT在椭圆检测中的应用

为了降低传统椭圆检测方法对于边缘梯度精度和椭圆完整性的过高要求,有效地提取出图像中的多个未知椭圆,该文提出了一种基于对称点搜索的仅需要一维参数空间累加阵列的快速椭圆检测方法。该方法充分利用椭圆的对称性,借助随机获取的对称点组确定候选椭圆的3个待定参数,并引入基于椭圆生成和膨胀匹配的候选椭圆确认方法用于克服椭圆形变对候选椭圆确认造成的影响。实验结果表明该文算法与基于RHT的其他具有代表性的椭圆检测方法相比具有检测速度快,精度高,抵抗椭圆的部分缺失和形变能力强等优点。     

基于霍夫变换的高速微弱目标检测算法

该文针对高速微弱目标检测提出一种快速的目标参数估计方法,首先分析了高速目标回波脉冲间距离单元走动的影响因素,指出回波间距离走动与积累时间近似为直线;其次利用霍夫变换(HT)可对直线进行检测的特点,分析了HT参数和目标初始距离和径向速度的关系,提出了一种并行HT(PHT)方法,该方法利用并行叠加原理能够提高HT运算速度,满足实时性的要求;最后给出了算法实现流程和仿真实例,仿真结果证明了算法的有效性。