基于图像拼接和帧间差分输电线路图像分割方法

针对无人机载红外摄像仪拍摄的输电线路红外图像易于受背景信息干扰且不易于分割出输电线信息,提出了一种基于图像拼接和帧间差分相结合的算法,来实现输电线分割定位信息.采用基于SIFT的图像配准算法来实现图像拼接,再将得到的两幅图像的重合部分进行帧间差分,初步实现了输电线的分割;采用Canny算法,对分割得到的输电线进行边缘检测,采用霍夫变换检测出分割出来的输电线,最终对输电线定位.     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

基于示样储频的自适应瞄频噪声干扰设计

传统瞄频噪声干扰在单一时刻仅能干扰一个雷达工作频点。针对在无瞬时测频引导条件下,传统瞄频噪声干扰对频率捷变、自适应跳频等雷达干扰能力受限的问题,文中提出了一种基于示样脉冲数字储频的自适应瞄频噪声干扰,利用示样脉冲存储截获雷达信号前沿样本,运用窄带噪声对截获的雷达起始频率样本进行时域“乘积冶调制,在不测频条件下,实现收发分时体制干扰机对脉间频率捷变雷达及自适应跳频雷达的自动瞄频干扰,数字仿真结果证明了干扰的有效性。     

基于帧差与统计法的运动目标背景图像提取算法

针对一般背景提取算法运算复杂、实时性差等缺点,提出了一种新的基于帧间差分与选择性统计相结合的背景提取算法.通过帧间差分和统计,对图像进行分块选取,削弱了运动物体和噪声对于像素分布的影响.实验表明,上述算法所取得的背景效果良好,并可快速有效地对背景进行提取和更新.     

大载波频偏下DTMB系统联合同步策略

提出一种大载波频偏下的联合同步策略,帧同步采用差分相关法,载波频偏估计采用精度可调的基于自相关的相干频率估计算法.仿真结果表明,在高斯和多径信道下,该策略用于地面数字电视国标系统均具有较好的性能.     

基于同步脉冲光源的抗环境红外FTIR多点触摸算法

多点触摸技术已应用在生活的诸多方面，带来了人机交互上的巨大便利。在多种新型的基于视觉的多点触摸技术中FTIR 技术是极具潜力的优势技术，但是该技术会受环境红外噪声干扰，不能有效识别日光环境下的手指触点信号。针对环境红外噪声干扰的问题，提出了一种基于同步脉冲光源的相邻帧差算法（SPLA）使得FTIR 技术具有良好的抗环境红外噪声的特点，可在日光环境中有效识别手指触点。同时还构建了嵌入同步脉冲光源的多点触摸硬件平台，实现了SPLA 算法，并进行了大量的触摸实验。实验结果表明，相比于传统的背景差算法，SPLA 算法的触点对比度提高了将近3.5倍，可以准确地识别出触摸点。鉴于硬件实现的通用性，SPLA 算法还可应用到其他多点触摸平台，具有较强的可移植性。     

基于循环相关的相干信源角度估计

针对同频干扰和相干信号同时存在的复杂环境,提出了一种相干信源阵列天线DOA估计算法。该算法将阵列输出应用于线性预测(Linear Prediction, LP)模型,利用期望信号的循环平稳性计算其循环相关函数。同时对LP模型中循环相关协方差矩阵进行无偏估计,实现感兴趣的相干信号的高分辨角度估计。在同频干扰和低信噪比的复杂环境下,将所提算法与其他方法进行仿真比较,仿真结果表明了该算法的有效性。     

对LFM雷达的N阶SSC盲移频干扰算法

当线性调频雷达的调频斜率捷变或采用不同调频斜率的频率分集时,传统的移频干扰由于无法在同一个距离门上实现脉冲积累而失效。提出了一种N阶频谱扩展-压缩(SSC Spectrum Spread and Compression)移频干扰算法,首先对接收信号及其延迟分别进行N倍和N-1倍频谱扩展,然后用后者对前者进行脉冲压缩,可产生前移、拖后假目标干扰和压制干扰。该算法对频率捷变和频率分集具有自适应性,是一种盲干扰算法。仿真结果与理论分析一致。     

共享谱多基地雷达直达波抑制算法

基于自适应波束形成技术的传统多基地脉冲压缩算法无法有效的抑制共享谱雷达间的强直达波.本文对多基地自适应脉冲压缩算法进行改进,并联合自适应波束形成技术,提出了一种新型的互干扰抑制算法.该算法利用强直达波的时延和功率信息,分别为每个距离单元设计一个自适应滤波器代替传统的匹配滤波,并根据线性约束最小方差准则设计自适应波束形成器,实现同频互干扰和强直达波的抑制.仿真结果表明,本文提出的算法可以同时抑制同频互干扰和强直达波,并有效改善信噪比.     

外腔调谐激光泵浦的差频中红外宽调谐激光光谱系统

室温工作的连续可调谐相干光源在痕量气体检测技术中有着重要的应用价值,非线性差频方法是获得室温工作的中红外相干光源的有效途径,是对传统激光光源的重要补充.报道了一种基于差频方法的室温工作宽调谐中红外激光光谱系统,使用两台近红外半导体激光器作为种子光源,采用PPLN晶体作为非线性混频器件,结合准相位匹配技术实现了3.2～3.7μm中红外相干光源输出,最大差频输出功率约为1μW,对CH4基频吸收谱线的光谱检测表明,系统能够满足在中红外光谱区对气体成分进行高分辨、高灵敏、快速吸收检测的需要.     

基于ADSP-BF561的视频跟踪系统的研究与实现

设计了基于ADSP-BF561的视频跟踪系统,通过控制摄像机姿态实现对运动目标的自动识别和跟踪。系统采用三帧间差分法与图像分割相结合进行目标识别,利用卡尔曼滤波算法进行目标定位,辅以云台运动控制算法完成目标跟踪。经室内测试,该系统能对运动目标进行有效识别与跟踪,且具有一定的实时性及稳定性。     

降低船用连续波雷达虚警概率的海杂波抑制方法

为了解决海杂波引起的船用连续波雷达虚警概率增大,以及海杂波抑制算法工程应用难度大的问题,提出了一种工程实用的海杂波抑制方法。首先,通过双参数删除型CFAR检测算法和统计检测算法进行二次检测;然后,依据邻近帧之间目标回波相关性较强和片状海杂波相关性较弱的特点进行帧间处理。仿真和海上实验均表明,应用该方法的船用连续波雷达可以降低不同强度的海杂波背景下的虚警概率。     

基于变采样率的多假设预测分块视频压缩感知

现有的分块视频压缩感知通常对所有图像块均采用相同的测量矩阵进行测量,这种平均分配采样率的测量方式忽略了视频中不同区域的结构复杂度和变化程度不同的事实。针对这一问题,该文根据视频帧间相关性的分布特点提出了一种自适应分配采样率的变采样率压缩感知方法。将图像块按照帧间相关性的大小分类并分配不同的采样率,重构过程采用变采样率多假设预测算法以充分利用帧间相关性。实验结果表明该文算法能够在低采样率下重构出高质量的视频图像,而且这种变采样率测量的方式有利于提高运动剧烈区域的重构质量。     

基于雾线先验的时空关联约束视频去雾算法

现有视频去雾算法由于缺少对视频结构关联约束和帧间一致性分析,容易导致连续帧去雾结果在颜色和亮度上存在突变,同时去雾后的前景目标边缘区域也容易出现退化现象。针对上述问题,该文提出一种基于雾线先验的时空关联约束视频去雾算法,通过引入每帧图像在空间邻域中具有的结构关联性和时间邻域中具有的连续一致性,提高视频去雾算法的求解准确性和鲁棒性。算法首先使用暗通道先验估计每帧图像的大气光向量,并结合雾线先验求取初始透射率图。然后引入加权最小二乘边缘保持平滑滤波器对初始透射率图进行空间平滑,消除奇异点和噪声对估计结果的影响。进一步利用相机参数刻画连续帧间透射率图的时序变化规律,对独立求取的每帧透射率图进行时序关联修正。最后根据雾图模型获得最终的视频去雾结果。定性和定量的对比实验结果表明,该算法下视频去雾结果的帧间过渡更加自然,同时对每一帧图像的色彩还原更加准确,图像边缘的细节信息显示也更加丰富。     

HOS运动目标分割算法在视频监控中的应用

为了提高视频监控中运动目标分割的速度和准确度,研究并实现了一种基于高阶统计量HOS(HigherOrder Statistics)的分割算法.首先根据HOS假设检验处理帧差图,判定像素点是否属于运动区域,阈值通过灰度共生矩阵获得,考虑了背景纹理的慢变化.然后,用矩形框聚类法大致确定运动目标的范围,在该范围内使用形态运算法和首尾扫描法去除空洞.最后,使用模板相与法获得帧图像的运动目标模板,从原图像中分割运动区域.算法采用了由粗到精的分析策略,实验表明,是一种快速稳健的算法.     

运动补偿预测残差稀疏重构的分布式压缩视频传感

针对低复杂度视频编码需求,基于压缩传感(CS：Compressive Sensing)理论,提出了一种分布式压缩视频传感算法。低复杂度的编码器独立随机投影关键帧和CS帧,采集压缩视频数据;在解码端进行运动补偿预测以利用帧间相关性,对预测残差稀疏重构实现CS帧重建。仿真测试表明,与现有的三种压缩视频传感算法相比,所提算法重建的视频质量更好,适合无线视频监控及无线视频传感网络等应用。     

运动补偿预测残差稀疏重构的压缩视频传感

针对低复杂度视频编码需求,基于压缩传感(Compressive Sensing,CS)理论,提出了一种分布式压缩视频传感算法。低复杂度的编码器独立随机投影关键帧和CS帧,采集压缩视频数据;在解码端进行运动补偿预测以利用帧间相关性,对预测残差稀疏重构实现CS帧重建。仿真测试表明,与现有的3种压缩视频传感算法相比,所提算法重建的视频质量更好,适合无线视频监控及无线视频传感网络等应用。     

基于粒子滤波的视频图像目标遮挡算法研究

基于粒子滤波的视频图像目标遮挡算法是当前的一个热门研究领域.在对于视频图像目标跟踪方面,综合运用了多种算法进行检测和跟踪,详细分析光流法、帧间差分法、背景差分法和视频图像目标特征的提取,并在最后对帧间差分的算法进行了改进.通过实验证明,采用基于粒子滤波的视频图像目标遮挡算法能够更加有效地解决对跟踪目标的准确判断.     

采用Kalman_BP神经网络的视频序列多目标检测与跟踪

针对在复杂环境下多目标检测与跟踪实时性差和准确率低的问题,提出了一种基于神经网络修正均方误差估计的卡尔曼滤波跟踪方法,实现视频序列的多目标跟踪。在该方法中,首先通过帧间差分法准确提取出背景,并结合背景消减法实现多目标的检测,应用形态学滤波对检测结果进行优化;然后利用Kalman_BP神经网络预测滤波器对运动目标的位置进行预测。BP神经网络的引入,主要是降低由于模型变化以及噪声等引起的Kalman滤波器的估计误差,使Kalman滤波器的预测结果更加精准;最后,通过对不同的目标贴上标签,实现目标快速匹配,根据相邻帧间同一目标形心位置以及外接矩形的一致性,建立目标链,实现多目标跟踪。实验结果表明,该算法不仅能够快速稳定地对不同场景中的目标进行跟踪,而且能够统计目标数目和显示目标的运动轨迹,与粒子滤波等方法相比跟踪更加平稳,提高了跟踪的可靠性。