基于改进型类间方差分割的红外目标提取算法

文章对最大类间方差法进行了改进,利用计算图像类间方差的约束条件,通过构造罚函数,把求最大类间方差问题转换为求带约束条件的函数最优解问题,再用迭代法对图像进行分割,从而有效地弥补了最大类间方差法对图像噪音和目标大小敏感不足。仿真实验结果表明,该方法效果良好。     

像素域运动对象提取算法的研究

针对像素域运动对象的提取,较系统地分析比较了现有主要算法各自的原理、提取效果及时间特性,为研究者在各种不同的场合选择不同的提取算法提供了依据。为使算法具有可比性,实验在同一Hall_Monitor序列上进行。然后,提出一种改进的、同时进行帧间差分和减背景的运动对象提取算法,其鲁棒性在于能对光照变化、运动物体的暂停,显露部分的背景区域等复杂情况作出正确判断处理。     

基于动态时间规整算法的一维距离像雷达目标识别方法

针对高分辨率雷达一维距离像(HRRP)的目标识别问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)算法的雷达目标识别方法.该方法利用HRRP具有反映目标结构分布和几何形状的特性,通过角域划分建立各类目标姿态模板数据库,使用DTW算法估计HRRP与目标模板库中不同HRRP的相似度,选择最大相似度对应的目标模板作为目标识别的结果....     

基于小波域特征和贝叶斯估计的目标检测算法

为了改进目标检测算法,在小波域建立基于贝叶斯概率估计的模型,得到一个自适应最佳阈值,并利用该阈值得到待检测的目标。对待检测的图像序列进行基于滑动窗口的双Haar小波变换,对小波变换后的低频分量建立基于核密度函数的贝叶斯概率估计模型,通过训练和学习,得到自适应的最佳阈值,利用该阈值对低频分量进行判别,得到只含有目标的二值化图像。选取室内室外一个和多个运动目标的6个视频序列对该算法的有效性进行检验,并同其他算法相比,可以给出更好的检测结果。     

基于像素域的Wyner-Ziv视频编码算法

在分布式视频编码有损编码理论的基础上,提出了一种基于像素域的分布式视频编码方法。在该方法中,输入的视频帧被分为Key帧和Wyner-Ziv帧两类,其中Key帧使用传统的帧内编码方式进行编码,而Key帧之间的Wyner-Ziv帧使用基于像素域的编码方法。在解码端,通过对相邻的Key帧进行运动补偿插值,得到Wyner-Ziv帧的辅助信息,再结合编码比特流的解码信息获得重构Wyner-Ziv帧。实验结果表明:基于像素域的Wyner-Ziv分布式视频编码算法具有优于H.264全I帧编码的性能。     

基于最小卡方统计的刑侦图像目标提取算法

针对刑侦图像的自动目标提取问题,提出一种基于最小卡方统计的图像阈值化分割算法。该算法在图像一维直方图的基础上,利用卡方统计计算原图像与二值化后图像之间的相似性程度,从而获取最佳的分割阈值,提取图像中的目标区域。在实际刑侦图像库上的测试结果表明,该算法可以有效提取不同类型刑侦图像中的目标区域。     

一类多目标规划问题的信赖域算法及全局收敛性

通过对非线性规划信赖域算法的深入研究,利用文献（１）给出的收敛判别结果,针对一类多目标规划问题提出了直接求解的信赖域算法,并在一定条件下证明了算法的全局收敛性。     

基于边界元法的地震波方程时间域数值模拟

研究了复杂地下介质情形地震波传播的数学模型,讨论了地震波数学模型数值求解的时间域边界元方法,构建了两个理论上的地震勘探模型并进行了合成地震记录的数值模拟计算。     

基于动态帧的视频关键帧提取算法研究

针对基于内容的视频检索系统,提出了一种关键帧提取算法．为了提高算法的保真度和压缩比,首先构造了动态帧,它的每个像素对应一个像素代表灰度集合,该集合中的元素可以最大限度地代表镜头中相应像素的灰度值,然后根据镜头中每一帧与该镜头动态帧之间的距离来确定关键帧．为了验证本算法的有效性,选取了大量视频与TMOF算法及SKF算法进行比较．结果表明：该算法具有较高的准确性和可靠性,保真度和压缩比均高于其他两种算法．     

基于内容的MPEG4视频对象提取技术研究

阐述了基于内容的MPEG₄视频对象提取技术原理及国内外最新研究情况,详细讨论了典型的视频对象提取技术,从实验角度进行了比较、分析与评价.最后提出了视频对象提取技术存在的问题及对下一步研究前景作了展望.     

脑电波的预处理和时域特征抽取

本文提出了几种去除脑电波中各种伪差和干扰的方法,并首次提出了几个有效的时域特征参数.实验结果表明有效识别率为95%.     

一种基于MPEG压缩域的视频对象提取方法

为了加快视频对象的提取速度,提出了一种直接从MPEG压缩视频流中准确地提取视频对象的方法。首先从码流中提取运动矢量及DC系数,通过运动补偿建立DC Image;同时对运动矢量在时域上进行平均,在空域上进行带权矢量中值滤波处理。然后再定义了与运动矢量和DC系数都紧密相关的、以8×8块为基本单位的向量;之后对向量进行基于密度和层次的聚类算法得到分层的视频对象树,再通过计算最佳对象数目并提取视频对象。     

波动方程频域反演与时域反演的比较

本文提出了一维波动方程频域反演的数值算法,并结合计算实例与相应的时域反演算法进行了对比,得到了若干有意义的结论.     

一种基于像素最小距离的视频对象分割算法

随着MPEG-4的发展，视频对象平面分割日渐成为人们所感兴趣的研究课题，为了使所需的视频对象具有更清晰的可视性，视频对象的自动分割就成为关键技术。本文给出了基于统计的自动视频对象分割方法，该方法首先利用统计的方法建立背景模型，然后按照减背景法分割视频对象。同时提出像素最小距离和总体像素最小距离准则来克服由于背景的微小变化而引起的前景对象的错误检测。     

回声信号时域分析

在高频条件下，亮点模型是对回声信号的良好近似描述，以此为物理基础，在时域上对仿真和实测的目标回声信号进行了相关分析，计算了回声信号的能（量）宽（度）比和幅度分布函数。结果表明，几何形态不同的目标的回声信号在上述三方面有着明显的差别，因此可用作判别目标几何形状复杂程度的一种判据。     

基于典型相关的视频运动目标检测

在智能监控系统中,视频运动目标检测是目标分类和行为理解的基础。由于视频背景的复杂性,考虑检测问题中能量函数的全局优化,提出了基于典型相关的树加权置信传播（ TRW）算法用于视频运动目标检测。算法首先将视频图像分成一些图像块,构造有环图模型;然后运用TRW算法将环路分解成生成树的形式,实现有环图模型上的视频运动目标优化检测。仿真结果表明,算法具有较高的准确度,与传统的置信传播（ BP）算法相比较,能有效降低迭代次数,提高计算效率。     

基于小波变换和时域融合的图像去噪方法

噪声对后续图像处理的质量有严重影响，经典的去噪方法在抑制噪声的同时会丢失图像中的细节。文中分析了信号与噪声在小波域的系数之间的关系。信号系数幅值较大．数量较少，而噪声系数幅值较小．数量较多；此外，利用从同源的多幅图像中抽取的信息能够比任何单一图像所提供信息更为准确可靠的时域融合技术，提出了一种基于小波变换和时域融合的去除噪声方法。实验证明这种方法能有效去除图像噪声，最大限度地保存图像细节。     

信号时域平均算法研究

在分析时域平均算法的基础上，推导出评价时域平均算法滤波性能的基本关系式，以此为依据，提出了多种改进算法，并给出了理论分析及仿真实例，最后总结了各种算法的优劣、使用条件．