国家高技术研究发展计划(2004AA823120)
- 作品数：25 被引量：81H指数：5
- 相关作者：李在铭李晓峰吴宏刚鲜海滢陈跃斌更多>>
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术航空宇航科学技术机械工程更多>>
- 采用多扫描自适应预测的红外弱目标检测被引量：5
- 2007年
- 提出了一种多扫描预平滑RLS自适应算法用于增强红外成像数据中的弱目标检测。感兴趣的目标被假设为只有极小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中。通过RLS自适应滤波器,背景杂波分量被准确地预测并从输入信号中去除,从而只剩下目标信号与残留噪声。在全空域非平稳数据中应用多扫描机制可以增强算法对非平稳杂波的跟踪性能;而将原始图像数据经过预平滑处理后作为自适应滤波器的输入,则能够减少由于目标灰度扩展带来的背景预测失准。对真实图像数据的仿真表明该算法的性能明显优于其它几种传统方法。
- 吴宏刚李晓峰李在铭陈跃斌
- 关键词：目标检测背景杂波抑制
- FCM与马氏空间约束条件下的快速图像分割技术研究被引量：5
- 2007年
- 提出了一种FCM与马氏空间约束的快速图像分割技术。在FCM图像分割算法的基础上,引入了Markov随机场用以描述图像分割中的空间约束信息,并通过多级级联的方式获得最后的图像分割结果。这样既克服了传统模糊C均值聚类算法只考虑图像中的数值特征信息,忽略像素间的空间约束关系的缺点,又最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性。实验证明,与其他模糊C均值聚类算法相比,本文方法有更好的可靠性与有效性。
- 刘思远李晓峰吴宏刚李在铭
- 关键词：图像分割模糊C均值聚类
- 空时自适应杂波分类抑制与弱小运动目标检测被引量：12
- 2006年
- 提出了一种新的方法应用于一类重要的高维信号检测问题:在强杂波干扰下检测数字图像序列中位置和速度未知的弱小运动目标.通过对输入序列时域灰度矩进行学习,将像素分成两类———静杂波和动杂波.分别对其采用非参数时域滤波和LS自适应滤波进行去除,从而将原始数据转化为准SPGWN模型.杂波抑制后,根据单帧多像素目标模型假设,采用在空、时域联合集成信号能量的检测算法,能有效地改善信噪比并且有利于实时实现.理论分析和对真实数据的大量仿真试验验证了本方法的有效性.
- 吴宏刚李晓峰陈跃斌李在铭
- 关键词：自适应
- 采用形态神经网络背景自适应预测的图像弱小目标检测被引量：8
- 2007年
- 提出一种有效的背景杂波预测形态神经网络模型,用于检测图像数据中的弱小目标。目标被假设为只有很小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中。通过形态神经网络,杂波背景被准确地估计并从输入数据中去除,只剩下残留噪声和目标信号。采用扩展输入层数据的办法修正了传统的形态开、闭运算三层前馈BP网络模型。为了跟踪包含不同子结构的复杂背景,原始图像被划分为多个子块,并在相应的子块中选择训练样本对结构元进行优化。对真实图像数据的计算机仿真表明该算法在性能上优于其他传统算法。
- 张宇吴宏刚陈跃斌李在铭
- 关键词：形态神经网络结构元目标检测
- 弱小运动目标空时增强检测的仿真研究被引量：1
- 2006年
- 提出了一种序列图像中弱小运动目标空时增强检测技术并进行了计算机仿真研究。目标被假设为在单帧图像上具有一定尺寸,利用二维空域模板对目标能量进行增强并作二值化处理。根据目标最大速度条件,在二值化后的图像序列中搜索可能目标轨迹,并与预定义的轨迹表(track table)进行匹配从而获得检测结果。该技术最大的优势在于同时在空域和时域对目标作增强处理,大大改善了信噪比,十分有利于实时实现。理论分析和大量仿真实验表明该技术在5帧图像集成时能稳定检测SCNR=2dB、大小超过3×3的弱小运动目标。
- 吴宏刚李晓峰李在铭
- 关键词：计算机仿真
- 图像序列中的自动点目标空时快速检测
- 2007年
- 提出了一种新的序列图像中点状运动目标空时快速检测方法,该方法假设经过背景杂波抑制预处理后图像已转换为类SPGWN(信号加高斯白噪声)模型。自动目标检测时图像序列被划分为多组检测单元,每单元包含两帧相邻的图像。根据目标速度限制条件,采用在单元内以及两相邻单元间沿轨迹集成像素灰度的检测算法。在付出同等运算量的代价下,克服了二维投影检测性能较差的弱点,同时也具备可检测多速率目标的优点。理论分析和仿真试验表明了该检测方法的有效性。
- 吴宏刚张宇陈跃斌李在铭
- 敏感图像高维特征模糊测度与快速遗传检测
- 2006年
- 所谓敏感图像是指由文字及数字组成,带有明确指示意义的图像,其对于图像的分析与理解具有十分重要的意义。本文研究了敏感图像颜色,纹理及形状的高维识别特征模型及其检测分割准则,建立了敏感图像检测的单目标规划方程。提出了区域目标颜色与彩色纹理模糊测度,并将颜色与纹理信息进行融合,建立了敏感图像高维特征模糊测度函数。提出了敏感图像快速检测分割的遗传算法,设计了种群的初始化方法,选择了相应的适应度函数,提高了遗传算法的搜索效率。实验表明：所研究的理论与技术具有较好的参考价值。
- 刘思远李晓峰李在铭
- 关键词：敏感图像遗传算法
- 基于场景运动分析的弱小目标形态学检测方法被引量：9
- 2006年
- 本文提出一种基于场景运动分析的弱小运动目标形态学检测方法:首先利用场景运动分析校正序列图像,应用本文提出的结构元进行Top-Hat形态学滤波以抑制背景杂波,将滤波图像进行二值化和差分处理以提取可疑目标并抑制虚警,使用点-航迹关联法最终捕获目标。外场试验表明,同传统的形态学检测方法相比,可有效抑制航拍图像中的地物干扰,降低虚假目标数量。
- 程德杰李晓峰李在铭
- 关键词：形态学滤波弱小目标
- 运动视频对象的时空联合检测技术被引量：6
- 2009年
- 提出了一种具有全局运动的视频运动对象时空联合检测算法。针对传统时间分割使用主观固定阈值的缺点,采用了对差分图像进行噪声参数自适应学习的算法获取自动阈值,并利用形态学运算获取修正的时间分割模板;考虑传统分水岭空间分割的不足,提出了基于人眼视觉特征的改进分水岭算法,包括基于形态重建滤波的图像降噪、形态梯度变换以及基于韦伯感知原理的视同灰度非线性变换,有效地解决了过分割问题;对时、空间分割结果进行信息融合处理,从而得到完整的运动对象。仿真实验结果表明,本文算法可以快速准确地分割视频运动对象。
- 任明艺李晓峰李在铭
- 关键词：自适应估计
- 基于梯度相关性的红外微弱目标检测被引量：5
- 2008年
- 提出了一种新的基于空域梯度相关性的图像杂波自适应预测算法。该算法能显著改善微小目标的邻域信杂比(SCNR)。试验证明,本算法相对于已有的多种算法,有着更好的性能。对微弱目标SCNR的增益相对于传统算法提高3dB以上。本文还引入了一种基于统计分析的微小目标检测算法。该算法考虑了微小目标在图像集成时的重叠特性,能在不增加系统运算负荷的情况下,获得更高的检测概率,相对于不考虑重叠特性的算法,在虚警概率小于10-4时,假设重叠系数为3,SCNR为4dB,系统检测概率从小于20%,大幅提高到80%。理论分析及仿真表明,本文提出的检测系统在微小目标检测中,具有很高的实用性。系统在原始信号的邻域信杂比(SCNR)小于0dB的情况下,能有效检测出目标,在采用10帧集成检测,目标像素重叠参数为5的情况下,虚警概率小于10-7,系统检测概率大于80%,虚警概率小于10-4,系统检测概率大于95%。
- 鲜海滢李晓峰李在铭
- 关键词：自适应
