中国航空科学基金(20115896022)
- 作品数：14 被引量：53H指数：5
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- 相关机构：空军工程大学空军装备研究院中国人民解放军94810部队更多>>
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- 非均匀光照下指针式仪表自动判读算法设计被引量：9
- 2013年
- 拟合人眼视觉机制提出了非均匀光照下指针仪表图像的预处理算法,在此基础上进一步设计了座舱指针式仪表自动判读算法。首先对仪表盘图像进行亮度均衡、二值化变换,再将指针细化,然后根据改进的Hough变换提取目标信息,确定座舱指针式仪表的读数。实验结果表明,该算法有效地解决了在非均匀光照情况下的飞机座舱指针式仪表自动判读,降低了判读误差。
- 刘迪毕笃彦李权合刘楠
- 关键词：亮度均衡自动识别HOUGH变换
- 基于广义拉普拉斯分布的图像压缩感知重构被引量：3
- 2013年
- 针对图像压缩感知重构问题,构建图像小波系数的广义拉普拉斯统计模型。首先通过对典型图像小波系数的直方图统计,以广义拉普拉斯分布拟合图像小波系数的先验概率密度,用KL散度法求得广义拉普拉斯分布的参数。然后基于贝叶斯准则,通过取对数,将稀疏系数的最大后验概率估计问题转化为p范数优化问题,其中p的取值由待重构的图像所决定,即为该图像小波系数对应的广义拉普拉斯分布的形状参数。最后由非凸优化法求解得到图像的小波系数,并实现图像的重构。实验结果表明:对于简单稀疏信号,该方法重构成功率明显高于经典的BP和OMP法;对于测试图像的小波系数信号,所提方法能够自适应地精确重构原始图像。
- 何宜宝毕笃彦
- 关键词：先验分布非凸优化
- 基于小波变换和深层稀疏编码的SAR目标识别被引量：10
- 2014年
- 针对SAR图像预处理算法自适应能力差、带标签图像不足、目标特征提取困难等问题,提出了一种基于小波变换和深层稀疏编码的SAR图像目标自动识别算法。首先利用灰度值和尺度缩放获得大量的无标签SAR目标,并采用离散小波变换对图像进行高效的降维,再结合深层稀疏编码提取目标的深层抽象特征并完成识别任务。采用MSTAR数据库中3类军事目标进行算法仿真与验证。实验结果表明,在没有预处理的情况下,该算法能够有效地完成多目标SAR图像分类,且具有较高的识别率和鲁棒性。
- 李帅许悦雷马时平倪嘉成王坤
- 关键词：合成孔径雷达图像目标识别小波变换
- 一种小波自适应比例萎缩去噪改进算法被引量：7
- 2012年
- 作为小波应用于图像去噪的一种重要的方法,小波比例萎缩法具有很强的局部自适应能力,它的去噪效果与Donoho的收缩法相比有了很大的提高。但是比例萎缩法有其自身缺陷,重建后的图像容易出现"波纹"状噪声。从产生这种噪声的原理入手,提出了一种对方差估计进行改进的算法,很好地克服了比例萎缩法中出现的这种噪声,提高了图像的去噪质量。
- 郭蕾田松许悦雷李涛
- 关键词：小波去噪
- 基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法被引量：4
- 2013年
- 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像可视性差、目标区域小以及特征不明显等特性对目标检测造成的困难,将稀疏表示模型应用于SAR图像目标检测,提出一种基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法。首先,利用KSVD算法训练样本提取对样本最具描述能力的SIFT特征形成字典;其次,通过将进化机制和稀疏表示结合,逐步提取整幅图像中含有目标的图像块;最后,输出稀疏表示误差小于阈值的图像块的位置作为目标检测的结果。实验结果表明,与传统目标检测算法相比,该算法在检测率和运行效率方面均有一定的提高,取得了较好的效果。
- 田元荣许悦雷田松马时平
- 关键词：SAR图像目标检测SIFT特征字典学习进化算法
- 基于人眼视觉皮层系统的SAR图像目标识别
- 2014年
- 人眼的视觉系统是已知最复杂最精确的目标识别系统;针对现有浅层学习模型提取SAR图像目标特征效果不理想、普适性不强及目标识别精度不高等问题,参考人眼视觉系统的分层特征提取机制提出了一种深层特征提取目标识别算法;算法首先提出一种针对SAR图像的预处理方法,在特征提取阶段应用多层稀疏自动编码器,通过逐层减少神经元数目使编码器学习得到输入数据的压缩表示,从而提取得到更抽象更鲁棒的目标特征;采用MSTAR数据库3个目标进行实验,试验结果表明,算法能很好地对MSTAR目标进行特征提取和识别,类比原有的方法有较高的识别准确率,达到96.7%。具有较强的实用性。
- 倪嘉成许悦雷马时平李帅
- 关键词：SAR图像目标识别交叉视觉皮质模型
- 基于局部特征和稀疏表示的图像目标检测算法被引量：5
- 2013年
- 传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点,为了改进该算法的性能,提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目标检测算法。该算法利用随机树的方式有监督地学习样本图像的局部特征形成字典,通过学习好的字典和测试图像的子块来预测图像中目标的中心位置,以此寻求待检测图像稀疏的表示,从而实现对图像中感兴趣目标的检测。实验结果表明,该算法对目标的遮挡、旋转和复杂背景有很好的鲁棒性,而且检测精度和运算速度相对于同类经典算法均有提高。
- 田元荣田松许悦雷查宇飞
- 关键词：目标检测字典学习
- 基于SIFT排序的视觉跟踪算法
- 2015年
- 针对不稳定的关键点对以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)为目标特征的视觉跟踪算法的影响,提出基于SIFT排序的视觉跟踪算法。为实现SIFT排序,提出空域稳定因子和时域稳定因子,并由此构成重要性权重,以表征各个特征点的重要程度。在SIFT排序的基础上,各个关键点按照重要性权重的不同参与跟踪,从而实现基于SIFT排序的视觉跟踪。该算法克服了不稳定的关键点对跟踪结果的影响,从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
- 孙超许悦雷查宇飞黄宏图
- 关键词：SIFT
- 基于空域算法级联的SAR图像预处理方法
- 合成孔径雷达（SAR）图像空间自适应Gamma MAP滤波去噪后,常残留一些类似脉冲噪声的像素点。为了滤除这些噪声,提高图像质量,本文采用基于阈值的极值中值滤波。在对SAR图像进行预处理时,将基于阈值的极值中值滤波算法级...
- 李涛田松杨洪振许悦雷郭忠
- 关键词：合成孔径雷达图像
- 文献传递
- 利用概率结构稀疏模型实现信号重构的新算法被引量：1
- 2013年
- 为更好地描述信号的结构稀疏性,构造了一种概率结构稀疏模型,并用于压缩感知信号重构问题.在对结构稀疏模型分析的基础上,不直接对信号的结构稀疏性进行描述,而是利用玻耳兹曼分布对其支撑的结构稀疏性进行先验描述,然后基于贝叶斯压缩感知理论,通过该先验分布和观测过程的高斯似然性,由观测值和观测矩阵求解信号支撑的最大后验估计,最后由信号支撑求解原信号.实验结果表明,对于已知信号支撑的稀疏信号,该方法重构性能明显优于BP和OMP法;对于一般的稀疏高斯随机信号,在高观测噪声水平和低重构误差容限条件下,其重构性能具有较大优势.
- 何宜宝毕笃彦
- 关键词：压缩感知
