重采样和曲面拟合的图像匹配方法

模式识别中的目标匹配和定位是一个传统问题,但是大多数经典算法其定位精度都是象素级的.图像的亚象元匹配算法,可以突破物理分辨率的限制,把匹配和定位精度从象素级提高到亚象元级,从而满足大规模集成电路制造、摄影测量、工业检测和目标检测等应用对精度的要求.将重采样方法和曲面拟合法有机结合的图像亚象元匹配方法,既有重采样方法精度高的优势,同时通过曲面拟合法加快了计算速度,减少了所需时间.实验结果证明了这种基于重采样和曲面拟合的图像亚象元匹配算法的有效性.     

软件无线电接收机多速率信号的多段处理方法研究

在软件无线电数字接收机中，为了支持多种速率的信号处理，通常采用分数倍重采样，在硬件实现时，非常耗时和耗资源，这也成为软件无线电数字接收机的难点。在分析传统实现模型的基础上，提出一种基于整数倍重采样的新方法，即按照一定的分段方法，实现多速率的多段动态处理，可以避免分数倍重采样，节省运算时间和硬件资源。通过Matlab仿真证明，该方法性能良好，实用可行，可以用于数字接收机的多速率处理系统，在其工程实现上有较大的参考意义。     

改进重采样的高斯粒子滤波定位技术

针对粒子滤波算法中仍然存在的样本匮乏现象,在高斯滤波的基础上,提出了一种改进重采样的高斯粒子滤波(IR-GHPF)算法.经过新的重采样后的粒子包含了更多相邻粒子的状态信息,提高了粒子的多样性.将此算法应用于无线定位系统中,仿真结果表明,该算法在NLOS环境下仍然具有较高的估计精度,其定位性能优于粒子滤波算法和高斯粒子滤波算法.     

基于条件生成对抗网络的不平衡学习研究

对于不平衡数据的分类,不平衡率并不是影响分类效果的唯一因素,类别间的重叠、正类样本的分离以及噪音样本的存在等均会对分类效果造成影响.针对具有类别重叠的不平衡数据集,提出基于CGAN模型的重抽样方法(RECGAN).该方法结合负类样本的欠抽样和正类样本的过抽样,既能够提高重叠区域正类样本的识别度,又可以克服以往均从样本点...     

基于粒子群优化的Unscented粒子滤波算法

针对Unscented粒子滤波(UPF)算法中的粒子退化及重采样引起的粒子枯竭等问题,利用粒子群优化算法使粒子通过比较其当前值与最优粒子的适应度值调整自身速度,向高似然域移动,寻找最优位置,并对重采样过程进行优化,以缓解粒子的退化及枯竭问题。实验结果证明,该算法提高了UPF算法的状态估计精度。     

一种改进的遗传算法的三维人脸建模方法

采用网格重采样算法提取人脸特征实现了真实人脸与原型三维人脸之间的精确对应,在此基础上,提出了基于改进的方向自学习遗传算法的模型匹配算法,该算法在局部搜索中引入方向信息,提高了算法的收敛速度和重建精度,实验结果表明:新算法可有效实现真实人脸与原型三维人脸之间的精确对应,减少了优化参数,提高了模型重建精度和速度,缩短了模型...     

基于立体图像对的体视显示新算法研究与实现

研究了由带有视差的图像对恢复摄像机矩阵和空间物体的三维几何形状这一多视图三维重构问题,结合Hartley和Rorther等人提出的基于无穷远平面诱导的单应进行射影重构算法,提出了根据图像间的对应关系确定插补图像像素的位置和灰度的新算法,通过这种新算法输出符合双眼特性的体视图像,试验证明插补后体视图像效果较好,速度快。     

单站目标被动跟踪的滤波器方法研究

为了实现对单站目标的被动跟踪,分析并比较了扩展Kalman滤波器和粒子滤波器在非线性估计方面的性能,并且针对粒子滤波器存在的粒子退化现象,引入改进的重采样算法和基于无迹变换的滤波算法.仿真实验分别比较了几种滤波器在目标做匀速、匀加速、变加速情况下距离和速度滤波的均方根误差,结果表明粒子滤波器滤波性能优于扩展的Kalman滤波器,改进的重采样算法和基于无迹变换的粒子滤波器可以有效改善估计精度.     

TDFA:一种生成空间影像金字塔的方法

目的 降采样滤波是生成空间金字塔影像数据的主要手段,但目前没有一种客观指标来鉴别滤波器的降采样效果,因为至少需要空间金字塔的两层原始信号才能计算滤波器的降采样峰值信噪比(PSNR)。为解决此难题,本文建立一种研究路线:先基于视频影像数据评选确定一个性能优秀的降采样滤波器,然后验证该滤波器降采样生成遥感金字塔的主观目视效果,提出一种沿图像纹理方向滤波的降采样方法TDFA(texture direction filtering approach),可生成高质量的空间影像金字塔。方法 本文把降采样与升采样结合提出一种重采样滤波对偶RSFP(re-sampling filter pair),作为当前层金字塔数据的一个逼近,用来评价降采样滤波器效果。基于RSFP评价手段,筛选出一种基于纹理滤波的金字塔生成方法TDFA:对每个8×8块,TDFA在直流、水平、135°、垂直和45°等5个方向中搜索确定图像的一个纹理方向,用一个3阶滤波器沿纹理方向实施降采样,效果优于目前最好的最邻近插值方法,无任何伪彩、锯齿、块效应或马赛克。结果 利用大量影像数据实验,同几个典型滤波器的降采样效果对比,TDFA提升平均PSNR的范围,对拉格朗日滤波器是7.29~8.44 dB;对双线性滤波器是6.26~7.40 dB;对AVS的1/4插值滤波器是5.80~6.84 dB;对最邻近插值是4.51~5.70 dB。结论 本文提出的纹理滤波降采样算法可以生成质量优于现有最好水平的遥感金字塔影像,也可以生成高质量的多层视频流媒体数据。所提出的重采样滤波对偶RSFP可以输出当前层的高精度预测,用于可伸缩视频编码处理。     

邻域迭代重采样粒子滤波的纯方位目标跟踪

为了解决粒子滤波的非线性全局优化问题,基于重采样的思想是移除权重小的粒子,增加权重大的粒子数量,提出利用邻域搜索重采样的粒子滤波（NIRPF）进行目标跟踪。首先,预测粒子,并利用重要序列采样（SIS）给粒子赋权值;然后,在搜索后验概率密度的高概率区过程,更新单个粒子位置,利用高斯-邻域搜索迭代地加权所有粒子;最后,进行当前状态的估计。纯方位目标跟踪问题涉及两个静态观察器和非机动和机动两类目标。蒙特卡罗仿真结果验证了提出方法的有效性,与均方根容积卡尔曼滤波、容积粒子滤波和随机搜索的粒子滤波相比,提出的方法拥有更快的初始收敛速度,非机动目标和机动目标的根均方误差（RMSE）和时间根均方差（RTAMS）的评估更优。