图象雅可比矩阵的在线Kalman滤波估计

通过分析现有图象雅可比矩阵的在线辨识方法,提出一种新的辨识思路.将雅可比矩阵的在线估计转化为系统的状态观测,并设计了相应的Kalman-Bucy滤波估计算法.以双目立体视觉反馈下的运动目标跟踪任务为例,通过仿真和实验说明了所提出方法的有效性.     

数值鲁棒的非线性滤波新方法

应用多维情形的二阶插值公式构造新型非线性滤波器。该滤波器不需非线性函数的偏导计算，便能代替常规的扩展卡尔曼滤波器，并有滤波精度高、数值计算稳定和适用范围宽等优点。仿真实例表明新滤波器具有较高的性能。     

基于小波分析的交通流量预测方法

为了更加准确地预测动态变化的交通流量，根据交通流量的特点提出了在小波分析的基础上利用离散Kalman滤波进行预测的方法。这种方法可用于动态数据预测的各个领域，如网络流量的预测、经济信息的预测以及其它非线性系统的预测。实验表明，采用这种方法可以有效地减小数据预测的误差。     

一种基于粗糙集理论的彩色图像滤波算法

粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具。它作为一种新的软计算方法，为智能信息处理提供了有效的处理技术。本文将粗糙集理论应用到彩色图像滤波中，提出了一种基于粗糙集理论的彩色图像滤波算法。实验结果显示，该算法可以有效地去除彩色图像中的椒盐噪声，并能较好地保持图像的边缘细节信息。     

高速公路交通状态的联合估计方法

提出一种有效的高速公路交通密度预测估计方法。通过分析交通模型，建立了系统的离散化状态和误差模型表达式，并采用推广Kalman滤波方法进行估计．为进一步增强数值稳定性以及提高计算效率，根据系统矩阵分块的特点，采用分块的正交化U-D分解算法实现时间更新，同时采用序列U-D分解方法进行测量更新．仿真计算和实际应用表明，该方法可以给出工程实用结果。     

利用无移动运动技术实现运动图像的显示

对于运动图像的显示，本文引入了一种无移动运动技术，这项技术的核心思想是利用一对正交的定向滤波核，并通过不断改变其相位得到一系列“运动”的图像，使图像内的物体在实际位置并不发生改变的情况下，产生视觉上的运动效果，本文将其应用于一幅BMP位图图像，并取得了很好的效果。     

离散H∞滤波系统最优范数计算的特征值算法

基于Riccati方程解的存在条件,建立了离散系统H_∞滤波问题的最优范数γopt与相关的Hamiltonian差分方程一阶特征值,以及矩阵广义特征值问题一阶特征值之间的对应关系.根据这一关系可以用求解特征值问题的算法计算最优H_∞范数.由于仅需计算一阶特征值,所以可用扩展Wittrick-Williams算法求解这一问题.     

基于形态开闭滤波二值标记和纹理特征合并的分水岭算法

为了防止分水岭算法过分割问题 ,研究了一种基于形态处理和纹理分析的图象分水岭分割方法 ,该方法是在分水岭算法的基础上 ,首先对形态梯度图象运用形态开闭滤波器组的方法来获得较好的参考图象 ,然后将提取的二值化初始分割结果作为区域标记来进行分割 .另外 ,为了获得整体目标 ,还定义了一个基于纹理特征的一致性和对比度的检验准则 ,并将其作为区域合并的根据 .该方法应用于多个视频序列初始目标分割的结果表明 ,形态滤波器组的引入很好地防止了过分割 ,并证明基于纹理特征均匀性和对比度的准则对分割区域进行进一步的纹理合并是行之有效的 .     

基于光谱匹配滤波的蚀变信息提取

从遥感图象中提取出围岩蚀变信息，一直是资源遥感应用与评价的重点与难点．在光谱一空间匹配滤波的基础上，发展了基于光谱匹配的蚀变信息提取方法．该方法在0-均值空间，以标准光谱数据库中的矿物光谱为参考光谱矢量，根据图象像元与参考光谱矢量的匹配程度，建立滤波检测器，从光谱匹配的角度进行滤波以及合理的阈值化处理，分割出蚀变信息．以新疆东天山某金矿床和西藏冈底斯某铜矿带的ETM^ 数据为例，从图象背景中提取出与各自矿化相关的蚀变信息，部分蚀变组合分布信息与矿床位置吻合，从而反映该方法通用性较好．     

一种用于数字图象传感器的彩色插值算法

由于物理结构的限制 ,单片 CCD和 CMOS彩色图象传感器在每个像素的位置上只能采集一个颜色分量 ,其余两个颜色分量只能通过插值的办法得到 .鉴于通常的线性插值方法容易使图象的边缘变得模糊 ,并可能出现较为明显的颜色失真 ,而一些新方法尽管可以得到较高质量的插值图象 ,然而运算的复杂性限制了它们的应用 .为此提出了一种在色差空间进行插值的算法 ,以代替普通颜色空间的插值 ,同时用基于有理函数的插值算子来代替普通的线性算子 ,并通过后处理来进一步提高插值图象的质量 .由于色差空间的插值考虑了不同颜色分量间的耦合性 ,并利用了有理函数插值算子固有的边缘自适应特性 ,因而得到了较好的效果 .该方法另外的一个优点是计算速度较快 .实验结果表明 ,该该算法是有效的 .