高越
- 作品数：3 被引量：18H指数：3
- 供职机构：北京航空航天大学宇航学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国空间技术研究院CAST创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 复杂环境下的鲁棒目标跟踪方法被引量：11
- 2010年
- 提出一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法,通过大量样本的离线训练构建目标的投影子空间,并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征.为了满足实时性的要求,采用积分直方图方法提高粒子特征的计算速度;然后结合粒子滤波方法在子空间中计算粒子与训练样本集之间的相似度,进而估计目标的运动参数.实验结果表明,该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变,以及部分遮挡等恶劣条件下实现准确跟踪,比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性,能够满足地面侦察任务在多种复杂条件下对感兴趣目标进行准确跟踪的需求.
- 高越赵丹培姜志国
- 关键词：目标跟踪子空间粒子滤波梯度方向直方图
- 多特征融合的在线更新目标跟踪算法被引量：4
- 2010年
- 为了适应跟踪过程中目标光照条件的变化,并对目标特征进行在线更新,提出一种将局部二元模式(LBP)特征与图像灰度信息相融合,同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法.跟踪开始前,为了获得比较准确的目标描述,使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割;跟踪过程中,通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样,并更新特征空间参数,得到目标和背景的最优分类面;最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测.通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验,验证了文中算法的有效性.
- 孟钢姜志国赵丹培高越
- 关键词：局部二元模式蒙特卡罗方法粒子滤波
- 基于小波变换的空间目标图像去噪方法被引量：3
- 2009年
- 通过对空间目标图像的特性进行分析,提出一种针对星空背景图像在保留恒星同时去除混合噪声的方法。该方法首先利用小波局部模极大值的多尺度相关性检测出图像边缘,再利用基于梯度分析的改进阈值方法对非边缘小波系数进行萎缩,最后由小波系数重构去噪后图像。实验证明该方法能够有效地去除高斯和椒盐混合噪声,使图像峰值信噪比提高5-10dB,并较好地保留图像边缘和有效恒星信息。
- 高越赵丹培姜志国
- 关键词：图像去噪小波变换混合噪声
