基于改进小波阈值函数的雷达信号去噪

为去除雷达信号混杂的高斯白噪声,对小波阈值去噪法进行研究。通过分析软硬阈值函数和几种改进阈值函数的特点,提出了改进连续阈值函数和折衷阈值函数,并选取优化阈值进行去噪仿真。仿真结果表明：新阈值函数连续性好、便于调节,克服了硬阈值法不连续和软阈值法具有偏差的缺点。方法2效果最佳,有效提高了输出信噪比,对于雷达信号处理具有一定的应用价值。     

时空域结合的红外弱小运动目标检测新方法

为解决远距离和复杂背景下红外弱小运动目标的检测问题,提出了一种将时域背景抑制和空域相关性检测相结合的新方法.首先在时域窗口内根据像素的时域信号进行时域背景抑制和二值化,得到既有像素点的灰度值又有时域信号值的组合帧图像;再充分利用运动目标在空域上的连续性和时域信号上与噪声的差异性,在组合帧上对每个候选目标点与其8邻域像素进行时域信号相关性检测,以剔除虚警点和确定目标轨迹.实验结果表明该法具有较低虚警率和较强的鲁棒性.     

融合运动和颜色特征的视频目标粒子滤波跟踪北大核心CSCD

研究可见光的视频运动目标跟踪问题。运用粒子滤波进行视频图像的目标跟踪时,目标特征的选择较为重要。传统的基于颜色特征的粒子滤波跟踪,在背景与目标的颜色分布相同时容易出现目标丢失现象。运动和颜色的融合信息为特征,在包含目标的局部区域内进行光流计算,并定义运动观测为粒子的运动像素数量。在粒子滤波框架下将运动观测融入到重要性抽样函数中,扩大预测样本与观测似然峰值的重叠区域;以运动和颜色的融合信息形成联合观测似然函数,并根据它们单独观测的质量自适应地确定各自权重。实验结果表明,改进的跟踪算法在背景存在颜色干扰时的鲁棒性和目标发生机动时的准确性均有提高。     

基于混合高斯和帧间差分的机场跑道入侵检测

入侵机场跑道的威胁目标检测,难点在于算法的高精度和实时性.针对传统混合高斯背景差分运动目标检测算法自适应性较差的缺点,提出一种混合高斯背景差分与帧间差分相结合的运动目标检测算法,将帧间差分的结果反馈到混合高斯模型中,实现光线突变时高斯模型快速收敛,再进行图像后处理以获得精准的运动威胁目标.在Matlab仿真平台上进行实验,结果表明,提出的算法兼顾了检测的速度和精度,分别可达l0-1秒级和像素级,满足了入侵机场跑道的威胁目标检测的需求,为机场终端区跑道入侵检测提供了有效的方法.