机动目标跟踪中数据互联新方法

为解决机动目标跟踪过程中的数据互联问题,该文提出了一种数据互联新方法。与概率数据互联滤波器不同,在进行数据互联时,该方法假定目标当前转弯率在某一范围内取值,这样其预测中心不再是一个点,而是一线段。在计算测量的权重系数时,采用的是测量距该线段的距离。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,该方法降低了航迹丢失率,提高了状态估计的精度。     

图像插值方法对互信息局部极值的影响分析

多模态图像配准中常使用互信息作为配准度量,互信息中的联合概率密度函数一般是利用图像灰度对的统计值来代替的,而图像插值可能产生新的灰度对,造成互信息出现局部极值。该文利用一维信号从理论上分析了线性和最近邻两种插值方法对互信息的影响。理论分析表明,线性插值造成互信息局部极值的可能性较小,而最近邻插值会使互信息出现周期性局部极值。试验结果证实了该文的结论。分析结果对基于互信息的多模态图像配准具有理论参考价值。     

支撑矢量预选取的双色Voronoi图方法

支撑矢量机是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,在支撑矢量机中,支撑矢量的选取相当困难,成为其应用的瓶颈问题。该文利用Voronoi图在特征空间特有的构造特性,提出了一种预先选取支撑矢量的新方法双色Voronoi图方法。该方法针对数据在空间的分布特性,在训练支撑矢量机以前,利用样本数据的双色Voronoi图确定候选的支撑矢量,然后在这些预选的矢量上进行学习。试验证明了该方法的有效性及可行性。     

应用聚类和分形实现复杂背景下的扩展目标分割

将K-均值聚类方法与分形理论相结合,提出了一种分两个阶段对扩展目标进行分割的方法.在预分割阶段,运用粗糙集理论求取初始聚类中心,在K-均值聚类分割和区域连通的基础上,检测图像边缘并进行边界跟踪,对于获得的目标和背景团块根据扩展目标特性确定目标潜在区域.在进一步分割阶段,给出图像分维数随尺度变化的函数,利用自适应阈值,根据分形理论的尺度不变性进一步抑制预分割结果中的自然背景,并运用形态学开运算消除背景粘连.实验表明该方法能有效并可靠地实现复杂背景下扩展目标的精确分割,分割出的扩展目标轮廓细节保持良好.     

基于边缘信息的多光谱高分辨图像融合方法

针对多光谱图像和高分辨图像的融合问题,提出了一种基于边缘信息的新的图像融合方法,该方法根据高分辨图像中的边缘强度,对多光谱图像在IHS变换中的强度信息进行了调整,得到的光谱强度同时反映了高分辨图像的细节信息和多光谱图像的光谱信息.实验结果表明,该方法的融合效果优于传统的IHS变换法和小波变换方法.     

被动传感器网基于模糊综合贴近度的航迹起始

提出了适用于被动传感器网数据关联的模糊数学模型,定义了模糊综合贴近度,基于模糊综合贴近度提出了模糊航迹起始算法.研究了最速下降法中搜索起始点选取、候选目标初始状态估计、目标检测、多义性处理等问题.模糊航迹起始算法的优点是不必已知杂波特性及目标探测概率.仿真实验结果表明,该算法能有效实现航迹起始.     

投影阴影模型的统计参数学习方法

在特定的视频监控环境下,运动目标的投影阴影具有特定的统计模型.提出一种投影阴影模型的统计参数学习方法,该方法利用卡方检验验证了投影阴影的概率分布模型,分析了光照模型下阴影覆盖前后像素点的亮度变化特征,通过统计运动区域象素的光照变化比率直方图,确定了该环境下的投影阴影模型参数,进而检测运动区域中的投影阴影.实验证明用方法得到的投影阴影模型参数比较稳定,能有效检测运动目标的投影阴影.     

盘香取放及焚香一体化的包装结构设计

目的 研究并解决盘香和香炉外出携带不便,以及盘香拆封后不易保存等问题.方法 通过对现有盘香包装的调研,基于盘香自身的形状和人们的使用习惯,分析盘香包装的新需求,运用三维设计软件,对盘香包装进行结构设计,得出一款盘香取放以及焚香一体化的包装.结果 该包装结构可将盘香取出后在三层盖的中间层进行焚香,实现了盘香取放和焚香的一体化,保证了剩余盘香的密封性.结论 该包装盒外出携带方便、可重复使用、绿色环保、实用性强,为盘香包装的设计研究提供新的设计思路.     

被动传感器系统分层快速关联算法

被动传感器系统的核心问题是测量数据关联问题.在被动传感器系统中,多维分配算法是一种有效的关联算法,但多维分配本身是一个NP-hard问题并且建立候选分配树需耗费大量时间.为解决被动传感器系统中测量数据快速关联问题,本文提出了分层快速关联算法.该算法通过统计量检验减少候选关联,分层搜索寻找正确关联.仿真实验结果表明,分层快速关联算法是一种有效的关联算法,正确关联率高于拉格朗日松驰算法.