基于支持向量机的实时路面检测算法

二阶多项式核函数支持向量机分类决策函数可以表示为待分类向量各分量的形式，其中的同类项可以合并，同类项的系数在得到支持向量后可以计算得出。使用这样的分类决策函数，可以避免分类时待分类向量和各个支持向量逐个进行的运算，使分类计算速度和支持向量个数无关。针对实际道路图像的对比实验表明，采用这种新算法的支持向量机路面检测分类器，在路面检测精度上优于神经网络，在计算速度上也能很好地满足实时检测的要求。     

一种导航线快速检测算法

导航线的宽度、灰度在图像中具有均匀一致性,根据这些特征,可以进行导航线的鲁棒检测。对图像上的一行,先进行水平方向上的边缘检测,对相邻的2个边缘点,如果其距离大于导航线宽度减2,而小于导航线宽度的2倍,并且这2点间像素灰度值的方差比较小,则这2点就可能是导航线的边界点。对图像的若干行进行处理得到这些点对后,利用快速哈夫变换去除非导航线边界点,再利用最小二乘法精确拟合得到导航线的直线方程。针对实际图像的检测实验表明,该算法能从复杂背景中快速鲁棒地检测出导航线。     

宽基线视差图像的拼接算法

针对两幅视差图像的拼接问题,提出了一种新算法,即利用Hessian仿射不变检测算子检测出特征区域,利用SIFT特征描述算子提取特征区域特征矢量,根据特征矢量的欧几里德距离来建立图像间的稀疏对应关系;由这些对应点稀疏地确定场景中的一些点,以这些点为顶点建立场景的三角面片近似,再据此将重叠区域重投影生成推扫式成像的中间部分图像。将中间部分推扫式成像图像和原左图像的左半部分以及原右图像的右半部分一起拼接生成大图像。利用实际图像进行的拼接实验表明该算法是一个有效的视差图像拼接算法。     

射前遥测信息在地地导弹发射安全领域中的应用

地地导弹惯性测量系统的稳定性及瞄准方位角的准确性直接影响导弹的发射安全.提出了用导弹射前遥测信息对其进行检验的方法.利用射前遥测信息,计算出重力加速度、地球自转角速度及瞄准方位角,通过比较计算值与实际值,完成惯性测量系统性能检测和瞄准方位角闭环检验,试验验证了该方法效果良好.     

基于支持向量回归的光度配准算法

在空域内将图像之间的光度对应假设为线性的、或一些简单的非线性模型进行处理．配准后的图像仍存在较大的光度差异。将支持向量回归技术应用到光度配准中，利用支持向量回归估计图像问的光度对应关系，再根据估计得到的回归曲线对图像进行光度变换，消除图像间的光度差异，针对实际图像的对比实验表明，基于支持向量回归的光度配准算法。优于常用的空域内回归估计光度配准算法。     

多项式核函数SVM快速分类算法

标准的SVM分类计算过程中有大量的支持向量参与了计算,导致了分类速度缓慢。该文为提高SVM的分类速度,提出了一种快速的多项式核函数SVM分类算法,即将使用多项式核的SVM分类决策函数展开为关于待分类向量各分量的多项式,分类时通过计算各个多项式的值而得到分类结果,使分类计算量和支持向量数量无关,又保留了全部支持向量的信息。当多项式核函数的阶数或待分类向量的维数较低而支持向量数量较多时,使用该算法可以使SVM 分类的速度得到极大的提高。针对实际数据集的实验表明了该算法的有效性。     

基于支持向量机的彩色图像边缘检测

提出了一种新的基于支持向量机的彩色图像边缘检测算法.将彩色图像像素3×3邻域内像素的RGB值表示为一个27维的向量,作为该像素的特征,利用支持向量机直接判断其是否为边缘点.针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行彩色图像的边缘检测,其检测效果可以和传统的Sobel等边缘检测算子相当.