面向目标检测的稀疏表示方法研究进展

目标检测作为图像理解的一个基础而重要的课题深受国内外学者的重视,在军事和民用中具有广泛应用.应用背景的多样性和复杂性使得传统目标检测算法难以克服复杂背景、噪声干扰、光照变化以及非刚体形变、遮挡、弱特征、尺度、视角和姿态变化等因素的影响.近些年来发展起来的稀疏表示方法为图像处理及目标检测研究提供了新的思路,本文概述了稀疏表示基本概念和理论研究进展,综述了稀疏表示方法在目标特征学习、目标分类器和滤波器设计以及多源信息融合目标检测等目标检测领域中的国内外重要研究进展,并展望了稀疏表示方法在目标检测领域的发展方向.     

DSP/BIOS在TMS320C6000编程中的应用及自举引导方法

首先介绍了DSP/BIOS的优点,然后讨论了DSP/BIOS的资源优化方法,最后介绍了使用DSP/BIOS编程时的自举引导方法.     

地物背景下的实时图像处理

地物等复杂背景下的实时图像处理信杂比一般较低,是目前图像实时处理和识别应用中的一个难题.其困难主要表现在两个方面,第一个方面是如何在地物等复杂背景下实时检测和识别出目标;第二个方面是如何在地物等复杂背景下实时跟踪目标.本文从实现算法、硬件平台和性能指标评价等方面提出了一些解决方法,并进行了理论分析.