一个基于DSP与图像处理的水表读识系统

设计了一种基于DSP芯片与图像处理技术的水表自动读识系统,该系统是由以数字信号处理器(DSP)为核心的图像采集与处理硬件系统和图像数字识别软件系统组成.硬件系统由摄像头、数字视频变换器、数字信号处理器(DSP)和复杂可编程控制器件(CPLD)等组成.软件系统自动地提取并分割图像中的数字,然后采用神经网络方法、识别出这些数字.本系统具有结构简单,采集速度高,将人工抄表改造成自动处理,提高工作效率等优点,具有较高的实际应用价值.     

运动捕获系统中多摄像机布局优化方法

分析运动捕获系统的特点,建立多摄像机及场景目标的表示模型,依据摄像机透视投影模型分别建立了多摄像机最大覆盖约束、空间点定位精度约束、以及空间点受遮挡影响的数学表示模型,综合这些约束条件构建运动捕获系统多摄像机布局优化问题的最小化优化目标函数.利用粒子群优化算法对问题进行求解,基于实际系统配置参数的验证实验表明了方法的有效性.     

基于正交试验的运动目标跟踪算法性能评价

针对目前运动目标跟踪算法性能评价中测试数据量大、试验次数多以及未充分考虑多因素组合场景下的算法性能表现等问题,提出一种基于正交试验的运动目标跟踪算法性能评价方法。分析影响算法性能的因素和水平,构建正交试验数据集,通过该数据集测试算法性能并利用极差分析法分析数据结果,以得到各影响因素间的强弱关系以及算法性能表现较好时的因素水平组合方式。分析结果表明,该方法能够全面、有效地评估运动目标跟踪算法的性能,减少测试次数和数据量,并为其他图像处理算法的性能评估提供参考。     

基于子空间的稳健自适应波束形成方法

波束形成器在声纳平台轻微震动或干扰移动的情况下出现零陷致使其工作性能下降,为此提出一种基于子空间的具有自动扩宽干扰抑制零陷的稳健波束形成方法,利用子空间投影和数据协方差矩阵非对角元加载来形成波束形成器的权向量,使波束形成器具有子空间波束形成器对系统误差的稳健性,同时可自动地在干扰方位形成展宽的干扰抑制零陷,从而使波束形成器有效地抑制干扰而稳健地工作.实验仿真的结果验证了该方法的正确性和有效性.     

声被动测向的多小孔径基阵联合宽带降序估计方法

提出了一种基于多个小孔径子阵的宽带声定位方法,并应用于低空多目标的无源定向中.该方法将目标源辐射的低频宽带噪声通过相干处理,然后构造近似的降秩估计器对目标进行方位估计,有效地解决了通常单个小孔径基阵难以满足的多目标分辨和定向精度要求.由于所构造的估计器不需要各子阵之间的位置信息,从而避免了伪峰和位置估计误差对方位估计的影响.仿真和实验结果表明,该方法提高了定向精度,给出了稳定的信号方位估计,能较好地实现大气声定位中对近距离多目标的分辨.     

基于评价因子及灰色关联分析的检测结果自动评价方法

文章针对视频中运动目标检测结果的自动评价问题,提出了一种基于评价因子及灰色关联分析的评价方法.文中首先建立评价因子的数学描述,获得当前检测结果的多个定量的评价分量;然后通过灰色关联分析,实现对不同检测结果的定量、综合评价.实验初步验证了方法的有效性.     

红外运动目标的灰度分层检测算法

为了减少复杂背景下红外序列图像运动目标检测中的漏检与误检,采用了基于灰度分层的瞬时帧差检测算法。该算法根据红外图像的特点,使用自适应门限将当前帧图像分为两层,采用基于区域的像素间差分代替传统的基于空间坐标的像素间差分,通过对高灰度层检测时得到的高置信度的检测结果去引导对低灰度层的检测。实验表明,该算法可对多类多个运动目标进行有效检测,且具有较高的实时性与鲁棒性。     

基于Bresenham画线算法的图像快速-高精度旋转算法

采用Bresenham画线算法增量定位的思想,提出一种基于Bresenham算法的图像旋转快速算法.该算法减少了图像旋转中大量的浮点运算以及取整运算,可以在保证旋转质量的前提下,大幅度地提高图像旋转的效率.实验结果表明,该算法使得平均处理速度提高了将近4倍,并且方便了硬件实现.     

一种红外图像目标定位的方法

针对红外热像仪定标和红外图像特征点提取难的缺点,提出一种借助虚拟CCD像机,并利用DEM数据对红外目标实时进行三维空间定位的方法。实验结果表明,该方法速度快,三维定位精度较高,易于工程应用。     

基于评价向量的异源图像目标检测

在异源图像运动目标检测中,对不同源信息处理的可信度量是影响异源协同检测的关键。针对传统单源目标检测中漏检率、误检率高等问题,提出了基于评价向量的异源图像目标检测方法。通过引入目标面积检测惯性、目标数量检测惯性和目标独立完整性三个评价因子,构造出用来评价不同信息源运动检测结果好坏的评价向量,并运用改进的k-means聚类算法产生目标中心向量,最后利用协作与竞争机制对聚类相似度进行反馈,实现了多源图像的协同检测。实验结果表明,相比于传统的单源检测算法和融合检测算法,该算法具有较高的检测精度和较低的漏检率、误检率。