面向目标检测的稀疏表示方法研究进展

目标检测作为图像理解的一个基础而重要的课题深受国内外学者的重视,在军事和民用中具有广泛应用.应用背景的多样性和复杂性使得传统目标检测算法难以克服复杂背景、噪声干扰、光照变化以及非刚体形变、遮挡、弱特征、尺度、视角和姿态变化等因素的影响.近些年来发展起来的稀疏表示方法为图像处理及目标检测研究提供了新的思路,本文概述了稀疏表示基本概念和理论研究进展,综述了稀疏表示方法在目标特征学习、目标分类器和滤波器设计以及多源信息融合目标检测等目标检测领域中的国内外重要研究进展,并展望了稀疏表示方法在目标检测领域的发展方向.     

一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法

提出了一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法.首先进行角点特征提取,按照提出的基于矩特征的局部范围内匹配角点的策略,完成了序列图像的角点匹配;然后,按照本文提出的光流聚类准则完成了两个图像目标的聚类.仿真实验表明,本文算法在减少计算量的同时可提高跟踪精度,且可克服目标做小角度旋转时的失跟问题.     

基于鲁棒最小二乘支持向量机的气动参数拟合

最小二乘支持向量机（LS－SVM）比标准支持向量机具有更高的计算效率,但是却散失了标准支持向量机的稀疏特性,而且当考虑异常值或者误差变量的高斯假设不成立时,会导致不稳健的估计结果。为了克服这两个缺点,在飞行器的气动参数拟合计算中引入了一种鲁棒最小二乘支持向量机（RLS－SVM）,该方法通过加权的支持向量机来获得鲁棒估计,并通过对支持值谱进行剪枝最终得到稀疏解。仿真结果表明：RLS－SVM方法简单,学习速度快,拟合精度高,鲁棒性强,是一种在飞行器轨迹计算中值得推广和采用的方法。     

受限工作模式下航迹融合多目标跟踪算法研究

针对实际目标跟踪系统中，传感器工作常常受到限制，以满足跟踪精度和隐蔽性双重 要求的工程应用问题．研究了杂波环境下，采用红外(主传感器)始终工作、雷达(辅传感器) 间歇工作的特殊传感器工作模式，红外\雷达双传感器航迹融合多目标跟踪算法及实现．仿 真表明可以达到跟踪精度与隐蔽能力兼顾的系统要求．     

模糊控制在除氧系统中的应用

除氧系统具有多输入、多输出、大滞后、时变性、非线性等一系列特点,除氧器的温度和压力相互影响,是一种强耦合系统,其精确数学模型难以建立。为了达到除氧目的,必须保证温度和压力的恒定,而常规的基于PID算法的控制器很难保证运行指标。提出了一种基于模糊控制理论的设计方法,采用M at-lab对设计的系统进行仿真,结果表明:模糊控制效果优于传统的PID控制。     

基于MSSTO与NSCT变换的可见光与红外图像增强融合

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.     

基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法*

现有的融合算法不能很好地区分噪声和视觉上有意义的特征信息,针对此问题提出了一种基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法.首先利用二进小波分解后高频系数的局部模极大值得到各尺度的图像边缘,然后利用小波系数的模极大值抑制噪声,结合子带关联和尺度相关的融合准则对去噪后的边缘进行融合,最后基于边缘重构图像.算法在抑制噪声的同时更好地保护了边缘特征信息,同时减少了计算量.理论分析和实验结果表明了算法的有效性.     

三视场星敏感器的多级星图识别算法

为解决现有三视场星图识别算法效率慢、识别正确率低的问题,提出了一种面向三视场星敏感器的多级星图识别算法:第一阶段利用单一可调参数的广义回归神经网络分别识别三幅单视场星图;第二阶段利用星库中存储的星间角距信息检验导航星识别结果,再以正确识别的导航星信息计算星敏感器的3个视轴指向;第三阶段利用视轴指向辅助未识别与识别错误的导航星完成识别与校正;最终,以三视场内正确识别的导航星精确估计飞行器姿态信息。仿真结果表明,当星点质心定位误差的标准差达到0.07像素时,该星图识别算法对实验样本的识别正确率仍高达98.9%,而识别时间仅为8.464 5 ms。同时,由于提供求解姿态的星点信息较多且分布更广泛,飞行器的三轴姿态估计精度也随之提高。三视场星敏感器估计的飞行器偏航、俯仰、和滚转轴姿态精度分别为1.205 8″,1.086 7″以及1.201 8″。     

高速计算机开发系统仿真器的研制

本文介绍了一个高速计算机软硬件开发系统仿真器的设计,仿真器是地对高速计算机的总线式仿真器,它接收来自宿主机的命令并解释执行,监视和控制目标机的运行,是对不具有开发手段的高速计算机进行软硬件调试的必要备工具。     

基于Dempster-Shafer证据理论的匹配区多特征适配性分析方法

匹配区的适配性分析在景象匹配视觉导航中至关重要。目前已有很多匹配区适配性分析特征指标,但都只能片面说明匹配区的适配性。试图将多种特征指标进行综合,解决不同特征指标对适配性分析的冲突性,提出一种特征指标适配置信度和不确定置信度的度量方法,利用Dempster-Shafer (D-S)证据理论对置信度进行融合,得出匹配区适配综合置信度,实验验证了该算法的有效性。