改进随机Hough变换的中心检测

针对复杂背景下干扰因素多,圆的形态不规则,传统随机Hough变换圆检测速度慢,检测精度低的问题,提出一种复杂背景下的不规则圆检测方法。该方法首先通过连通区域标记算法,获得目标圆的感兴趣区域(region of interest, ROI),然后对圆的边缘点进行分区采样,提高随机采样的有效性;确定圆心位置后,取圆心的8邻域像素为圆心分别做圆,从而提高不规则圆的检测精度。通过对热保护器校准点的中心检测结果表明,提出的方法可在复杂背景下实现圆的精确检出,检测速度更快,检测精度更高。     

基于小波分析的激光扫描回波信号处理

基于直接探测技术,建立了一套实验系统.试验采用激光直接探测方式,振镜在X、Y方向分别以不同的频率振动,当激光经过振镜反射后,就以X、Y方向对物体表面进行二维扫描,使用光电二极管(PIN)来探测从目标返回的能量,探测的信号经过滤波器后,按照摆动频率分开,根据反射回来的激光能量的变化,进而判断扫描物体的边缘轮廓.利用小波变换检测回波信号,可以确定回波信号的奇异点,进而确定被探测目标的边缘.     

基于局部运动模糊图像的测速方法

针对在静止背景中运动的目标对所拍摄图像造成的局部运动模糊,建立了运动速度与图像上运动模糊尺度、目标距离以及曝光时间等相机参数间的对应关系,提出了一种局部运动模糊点扩展函数的参数辨识算法.目标运动方向信息由傅里叶频谱和Radon变换得到.当运动模糊方向调整为水平后,经图像分割,改造的Prewitt算子进行边缘检测,二值图像与边缘图像对应区域上各行进行自相关三个步骤,运动尺度由统计信息确定,并在此基础上完成目标速度的测量.实验结果表明,本文算法对形体较为复杂目标的局部运动模糊参数辨识具有良好的效果,实验测得的运动速度与实际平均速度的误差都在7%以内,有利于自动完成,具有较好的实时性.     

基于形态学的海面背景红外点目标检测方法

采用行均值相减方法抑制温度场的非线性影响,校正红外图像模糊,增强点目标;利用Top-Hat算子形态滤波,抑制背景并保留高亮区;选择结构元素进行腐蚀和膨胀运算,去除虚警点获得目标候选点;搜索局部极大值,确定阈值并结合图像帧间的相关性分离出目标。实验表明,该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的红外点目标。     

基于方向控制算子的基因芯片图像自动网格化

网格划分是基因芯片图像处理的关键步骤。提出一种新的基因芯片网格划分方法。此方法采用方向控制算子来检测边缘。检测时动态自动确定下一个待测像素点的位置,保证样点边缘的连续性。算子只扫描样点的边界像素,这样就避免了遍历图像的所有像素。另外,还能够排除样点中孤岛的影响。检测的同时存储边缘像素的坐标,可以实现基因芯片图像样点的定位与区域范围的确定,继而实现网格划分。     

自然纹理背景的目标提取

针对自然纹理背景,提出一种基于多尺度小波特征融合的人造目标检测方法。在小波变换域,纹理背景和目标区域的多级小波系数具有不同的能量分布,能量特征可作为简单、有效的空间特征来检测目标。由于小波函数具有良好的局域性特点,不同尺度下用它检测出的边缘特征点移位不会超过1个像素。融合边缘特征和能量特征进行人造目标检测,可有效地保证目标边界的定位精度,达到较好的鲁棒性和准确性。实验结果证明,该方法对纹理背景下人造目标面积探测的误差率小于5％,目标探测概率大于94．1％。     

基于自适应梯度倒数滤波红外弱小目标场景背景抑制

由于红外弱小目标尺度小、能量弱,所以抑制背景以增强目标使后期检测跟踪性能得到保障是关键的目标检测技术环节.为了提高梯度倒数滤波算法对杂波纹理的抑制能力,减少差分图像中残留纹理对目标的干扰,本文提出了自适应梯度倒数滤波算法(AGRF).AGRF算法通过分析背景区域、杂波边缘纹理、目标的分布特性和统计数字特征来确定邻域像素...     

复杂背景下的红外目标自动跟踪算法

提出了一种非线性边缘检测和Mean Shift方法相结合的红外目标检测与跟踪算法.采用双窗口算子的非线性边缘检测算法具有计算量小、速度快、图像质量好等优点.在边缘检测后的二值图像基础上,利用改进的Mean Shift跟踪算法实施目标跟踪.该跟踪算法融合了计算目标区域局部标准差的信息;利用灰度值和局部标准差的概率密度函数来描述目标;同时选择核函数级联方式进行目标密度估计,从而弥补了仅用灰度信息描述目标特征的不足.实验结果表明,该跟踪算法检测出的复杂背景下红外目标边缘清晰,并且能够准确地对目标实施自动跟踪.     

基于抛物线拟合的十字激光图像屋脊边缘检测

针对工程测量中对十字激光图像交点和倾角检测精度要求较高特点,提出了一种十字激光图像亚像素屋脊边缘检测方法.在十字亮条有用区域内,首先利用局域亮度极大方法检测亮条像素级屋脊边缘点;然后提取像素级边缘点水平或垂直方向上一定范围内的像素点亮度进行抛物线拟合,计算亚像素边缘点坐标;最后利用最小二乘法拟合出两条直线,计算十字交点及横亮线倾角.对距离光源4.5 m处连续拍摄的50幅图像(图像分辨率为640pixels × 480 pixels,光靶分辨率为0.082 7 mm/pixei)进行了处理,十字交点x方向标准差为0.013 4 mm,y方向标准差为0.015 8 mm,横亮条水平方向倾角标准差为1.950',精度明显优于像素级边缘点.该方法应用于导轨直线度和扭曲度检测仪中,取得了很好的效果.     

多层次分割实现微小尺寸实时测量

针对灰度图像多个斜坡状边缘目标的微小尺寸实时检测,提出了两次阈值分割的检测算法。预分割提取目标并确定其过渡区。而后分割是在过渡区搜索目标真实边缘,实现尺寸测量。实验表明,这种两次阈值分割算法对 0.5mm 以下目标测量优势明显,精度优于 0.001mm,并降低了噪声对真实边缘点数目的影响。在实时性能上,测量平均时间为 60ms,比拟合算法缩短了 40%,保证了检测系统下位机 2000 packages/h 的处理速率。     

一种改进的图像序列运动小目标检测方法

针对目标背景运动的情况,在随机哈夫变换运动检测方法(MDRHT)的基础上,提出了基于中心偏移的哈夫变换运动检测方法(Center-Biased MDHT)。它利用图像中显著的边界信息,有效地估计图像序列帧间图像背景的整体运动;利用图像背景运动的一致性,预先设定帧间位移的阈值,减少了预处理阶段的计算量;对前后两帧相邻图像进行差分处理,充分利用小目标在差分图像中成对出现的特点,达到了在目标检测阶段减少计算量的目的。     

提高小型跟踪测量电视系统探测距离的方法

介绍一种实际使用的小型跟踪测量电视系统 ,它通过提高光学系统透过率和增强图象对比度 ,以及采用数字背景拟合自适应电平检测的方法 ,达到远距离探测目标的任务。     

水下混沌背景中的瞬态声信号检测法研究

水下瞬态声信号中蕴含着目标的特征信息,但其突发性强、持续时间短致使检测难度很大。为解决瞬态信号检测的问题,提出了混沌背景中瞬态冲击信号的RBF神经网络检测法。建立了混沌背景噪声的一步预测模型,通过预测误差的变化来检测瞬态信号。分别以Lorenz系统和Logistic系统作为混沌背景噪声进行了仿真,证明检测方法的有效性,并在Lorenz系统背景检测中加入白噪声来检验该方法抗白噪声干扰的能力,结果表明该方法对白噪声敏感;在理论研究的基础上通过对外场试验数据的处理验证了该方法的有效性,并在实际测量数据中加入混沌背景噪声,通过改变信噪比检验了该方法在不同信噪比情况下的性能。     

Localization Algorithm of Indoor Wi-Fi Access Points Based on Signal Strength Relative Relationship and Region Division

Precise localization techniques for indoor Wi-Fi access points (APs) have important application in the security inspection. However, due to the interference of environment factors such as multipath propagation and NLOS (Non-Line-of-Sight), the existing methods for localization indoor Wi-Fi access points based on RSS ranging tend to have lower accuracy as the RSS (Received Signal Strength) is difficult to accurately measure. Therefore, the localization algorithm of indoor Wi-Fi access points based on the signal strength relative relationship and region division is proposed in this paper. The algorithm hierarchically divide the room where the target Wi-Fi AP is located, on the region division line, a modified signal collection device is used to measure RSS in two directions of each reference point. All RSS values are compared and the region where the RSS value has the relative largest signal strength is located as next candidate region. The location coordinate of the target Wi-Fi AP is obtained when the localization region of the target Wi-Fi AP is successively approximated until the candidate region is smaller than the accuracy threshold. There are 360 experiments carried out in this paper with 8 types of Wi-Fi APs including fixed APs and portable APs. The experimental results show that the average localization error of the proposed localization algorithm is 0.30 meters, and the minimum localization error is 0.16 meters, which is significantly higher than the localization accuracy of the existing typical indoor Wi-Fi access point localization methods.     

点元表示的参数曲面相切判断与计算

提出了一种基于点元的参数曲面求切新算法,该算法先对曲面进行离散点元采样,通过层次包围盒测试,建立法向包围锥,对判断为可能相切的区域,根据精度自适应动态重采样点元,最后进行求切运算。实验表明,通过对曲面可能相切区域分析检测,能够针对曲面相切的情况在可控误差范围内有效求出切点,算法稳定可靠且易于交互。     

一种新型非接触位姿检测系统研究

提出一种基于位置敏感探测器(简称PSD)多光束同步检测技术的位姿检测新方法,采用两个二维PSD从不同角度同时测量出目标物体上多个特征点的二维坐标,然后通过坐标变换计算得到各点的三维空间坐标;根据位姿变化前后的各点空间坐标,采用比较简单的算法计算出目标物体的位姿参数.通过算例验证该方法是可行的;由初步的实验获得目标物体的位姿参数,最大平移误差为1.0574mm,最大旋转误差为0.2851rad,需要通过多种途径进一步提高系统的检测精度.     

一种基于色彩处理的被动声呐宽带目标检测显示方法

针对被动声呐传统宽带能量检测方式难以解决强干扰存在时的弱目标检测问题,着眼于目标、干扰及背景噪声频谱特征差异,提出了一种划分子带,利用颜色合成理论进行宽带融合检测的显示方法。针对弱目标存在稳定线谱或在部分频点能量相对较强的情况,可有效提升对弱目标的检测能力,并增强不同目标方位历程的区分度。     

OLED显示屏表面缺陷自动检测方法

目的 为了解决OLED显示屏表面周期性纹理背景和缺陷边界模糊、对比度低的特征导致其表面缺陷检测困难的问题,开展OLED显示屏表面缺陷自动检测方法研究.方法 对OLED显示屏图像进行奇异值分解,选择前2个较大的奇异值重构图像纹理背景,对原图像和重构图像进行差分运算,获得残差图像.将残差图像像素随机赋予初始隶属度值,采用模糊C均值聚类法获得像素最终隶属度值.根据隶属度大小,将残差图像像素聚成2类,并从残差图像中准确地分割缺陷.结果 选取较大的2个奇异值可以有效地重构OLED显示屏的周期性纹理背景;模糊C均值聚类法分割缺陷获得的区域灰度一致性(U)平均值为0.9846.结论 基于奇异值分解的背景重构方法可以有效地检测OLED显示屏表面缺陷;与分水岭法和Otsu方法相比,模糊C均值聚类可以准确地分割模糊边界的缺陷区域.     

红外探测技术对多目标弹道参数的测量

在对多目标探测所用传感器的选择、目标提取和数据处理等三方面技术问题进行分析论证的基础上,提出了一种新的多、弱、小、暗目标近地弹道参数测量方法。采用红外热像仪合理布站,对运动的多个目标进行空间定位;采集多目标近地区域的下落图像,拟合出相应的轨迹,然后根据多条轨迹得到诸如目标空间坐标、轨迹、速度等弹道参数。这种方法可用于测量靶场落点和近地轨迹等;尤其是在对子母弹子弹群的近地弹道参数及落点的测量中,通过后期处理,可快速精确地报出各子弹的落点坐标。