基于随机共振的任意大频率微弱信号检测方法研究

通用非线性随机共振系统(参数a=1,b=1)在检测微弱信号时受小频率参数和弱信号幅度的约束,给实际应用带来了很大困难.针对这一情况,提出了一种能够检测大频率微弱信号的随机共振检测方法,通过调整系数k改变非线性参数6,使输入弱信号满足共振幅度要求;调整系数R改变非线性参数a、6,将共振频率提高R倍,从而实现了大频率微弱信号的随机共振.通过理论分析和数值仿真,研究了系数k和R的调整方法、步长等,构建了一种可实现的大频率微弱信号检测方法.     

边缘特性筛选与多判定机制下的车牌定位方法

针对复杂背景下的车牌定位,利用目标区域的边缘梯度特性筛选出车牌边缘;选取合适的结构元素做数学形态学填充,得到车牌候选区域;融合车牌灰度纹理特征与颜色特征通过多判定机制剔除伪车牌区域,实现车牌的准确定位;通过实验对大量实拍的复杂背景下的车辆图像进行测试。结果表明,该方法准确率高、速度快,克服了传统算法对拍摄环境、光照条件、颜色、角度等较为敏感的问题,具有良好的定位效果。     

基于滤波合成的关键显著性目标检测方法

针对显著性目标检测过程中的背景干扰问题,提出了一种基于滤波合成的关键显著性目标检测算法。该算法将局部指导滤波与改进的差分高斯(DoG）滤波方法相结合,使显著性目标更加凸显;然后,利用得到的显著性图确定关键点集合,通过调整因子得到更符合视觉机制的显著性检测结果。实验表明,所提算法优于现有显著性检测方法。与局部对比度(LC)方法、谱残差(SR)方法、基于直方图对比度(HC)方法、区域对比度(RC)方法、基于调频(FT)的方法等相比,背景与干扰目标得到有效抑制,同时具有更高的精度和更好的召回率。     

基于成像导引/激光测距的起爆控制算法

为解决传统侧向引信对付高速小目标存在炸点滞后问题,以成像导引头加装前视激光测距仪的制导引信一体化(Guidance Integrated Fusing,GIF)系统(简称成像GIF系统)为背景,提出基于成像导引/激光测距的起爆控制算法.该算法利用成像GIF探测系统提供的目标图像、跟踪角度、弹目距离信息,建立的基于图像处理、信息融合、数字滤波条件下的引战配合起爆控制预测算法模型,将传统的引信延迟起爆变为炸点预测起爆.仿真分析表明:该算法可有效地实现全方位、高速度和多目标类型等复杂交会条件下对目标的有效毁伤,适用于对付高速小目标.     

相干信源DOA估计修正ESPRIT算法研究

针对相干信源DOA估计提出了一种修正ESPRIT算法,利用时域白噪声信号在不同时刻是不相关的性质,通过对在虚拟平移天线阵列过程中所得阵列的输出数据协方差矩阵进行修正,可减小白噪声的影响.该算法对独立源和相干信源的DOA估计有较高的分辨率,计算量较小,即使在低信噪比、低快拍数和小阵元数的条件下,仍具有很小的估计误差.能较准确地进行相干源的DOA估计.仿真结果验证了修正ESPRIT算法的正确性和有效性.     

基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法

基于决策的非对称裁剪中值滤波方法(MDBUTMF)能有效复原被高密度椒盐噪声污染的彩色图像,然而该方法采用固定大小的滤波窗口并利用均值替代中心像素,因此导致算法鲁棒性较低,对部分图像滤波失效.针对该问题,提出了一种基于自适应窗口的裁剪中值滤波方法,通过增加对单色区域的判断,有效解决了已有算法对单色区域滤波失效的问题,使得新方法具有较高的鲁棒性和实用性;并采用自适应窗口解决了MDBUTMF采用单一3× 3窗口易导致滤波效果差的问题.实验数据表明,与经典的多种矢量以及标量的中值滤波方法相比,提出的裁剪中值滤波方法不仅具有较高的PSNR,而且具有较低的MAE和NCD,在抑制椒盐噪声的同时能有效保护图像的色调和细节.     

基于变换域Wyner-Ziv视频编码的相关噪声模型

在Wyner-Ziv(WZ)视频编码中,原始WZ帧数据和边信息(Side information,SI)间相关噪声模型是影响缡码效率的关键因素.现有文献通常认为边信息和当前解码WZ帧的概率分布近似符合零均值拉普拉斯分布.本文详细研究了变换域WE帧与相应边信息的残差系数的分布关系,发现其残差变换后直流系数带统计分布相比零均值拉普拉斯分布存在一定偏差,且系数带的相关噪声分布随时间和空间变换.根据变换域残差系数的分布特征,提出了一种基于变换域的相关噪声分布模型及自适应参数估计算法,利用帧内插时前向和后向运动补偿帧变换残差,在解码端估计系数带的分布参数.实验结果表明该算法有效提高了WZ视频编码的编码效率.     

情感表现下的三维人脸颜色建模技术 *

为了提高三维人脸面部表情的真实感 ,研究并提出了一种基于 GPU的人脸颜色参数模型。该模型使用了 MPEG-4中定义的人脸特征点 ,划分了每个特征点的作用范围 ,通过改变特征点的颜色值带动该点周边影响范围内点的颜色改变 ,并采用帧间插值算法实现了颜色的平滑过渡。仿真实验表明 ,该模型达到了较为逼真的人脸表情动画效果。     

一种基于模糊决策的开关矢量中值滤波方法

针对现有的彩色图像脉冲噪声去除方法没有区分滑动窗口中的像素是否为噪声像素而导致滤波效果差的问题, 提出一种基于模糊决策的开关矢量中值滤波方法。该方法首先利用开关条件判断像素是否被污染, 针对被污染的像素, 通过模糊数学理论构造适合脉冲噪声去除的隶属函数; 然后计算滑动窗口内所有像素的模糊隶属度, 并根据置信区间去除疑似噪声像素以优化滑动窗口的取值空间; 最后对优化后的滑动窗口应用矢量中值滤波(VMF)以去除噪声像素。与现有方法相比, 新的方法去除了滑动窗口中心像素的邻域疑似噪声, 从而有效提升了滤波效果。实验验证了该方法的高鲁棒性和实用性。