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针对传统各向异性扩散抑斑算法存在的均匀区域噪声平滑不充分、边缘随迭代弱化及迭代次数的确定缺乏理论指导等问题,提出了一种新的各向异性扩散抑斑算法,该算法采用信息论匀质性测度作为图像中匀质区域与边缘的鉴别因子,使扩散系数能够更准确地控制扩散强度与扩散速率,从而达到充分平滑均匀区域噪声及保护边缘的目的。基于各向异性扩散方程求解与鲁棒误差范数最小化的等效性,提出了一种各向异性扩散方程的迭代停止准则。利用合成孔径雷达图像对本文算法的抑斑和边缘保持性能进行了仿真实验验证。结果表明,本文算法在均匀区域相干斑噪声抑制、边缘保持等方面均取得了优于传统算法的效果。 相似文献
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WDM驱动程序的结构和对象 总被引:1,自引:1,他引:0
设备驱动程序是操作系统的信任组件,是I/O子系统与相关硬件的软件接口.WDM定义的以Windows NT内核模式驱动程序为基础的结构和对象,是Windows环境下WDM驱动程序的主体内容. 相似文献
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模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点。但是这种算法存在着本质上的缺陷,就是仅利用了图像的灰度信息,而没有考虑像素的空间信息,使得其对于实际的含有噪声的图像分割效果不理想。因此,提出了一种新的加权模糊C均值聚类算法,实践证明,该方法可以有效地、实时地把目标从背景中分割出来,并具有较强的鲁棒性。 相似文献
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在Jerk模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-Jerk。该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,从而很好地改善了Jerk模型在跟踪机动目标时的跟踪精度。仿真结果表明,提出的STF-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的机动目标跟踪性能。 相似文献
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在杂波环境下实现检测-跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3D传感器使用PDAF进行目标跟踪的情况,本文以先验检测门限优化准则为设计准则,通过用解析近似表示拟事修正Riccati方程中的参数,给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明:(1)这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能,但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段;(2)基于先验检测门限优化准则实现检测-跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限,在瑞利起伏环境下,三维测量所要求的信噪比门限为2.157。 相似文献
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一种采用自动筛选技术的鲁棒恒虚警检测器 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于有序统计(OS)和筛选平均(CM)提出了一种新的恒虚警检测器,它采用OS和CM方法来产生局部估计,再采用二者的平均值作为对杂波功率水平的估计,并应用了文献[5]提出的自动筛选技术,在SwerlingⅡ型目标假设下,本文推导出了它的Pfa、Pd和度量ADT的解析表达式,并与其它方案进行了比较。分析结果表明,它对均匀背景和多目标环境均具有适应性,尤其是在多目标引起的非均匀背景场合中,它呈现较好的锝棒性,它的性能与OS相比有较大的改善,并且它的样本排序时间不及OS、CM的一半。 相似文献
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带反馈分布式不同维传感器状态估计技术 总被引:12,自引:0,他引:12
论述了带反馈分布式信息融合系统中传感器观测维数不同时的状态估计方法。在多传感器系统中,目标的测量是在极坐标中获得,而数据处理通常是在直角坐标中完成。由于二维传感器不能获得观测目标的俯仰信息,其估计将会产生一定的动态误差。在分布式的信息融合系统中,各传感器需要将各自的局部估计送到融合中心进行统一处理。如果不适当地减小这种动态误差,必然将导致整个信息融合系统的估计精度下降。针对上述问题,文章讨论了如何利用系统反馈信息,减小二维传感器的局部估计误差,从而提高整个系统的估计精度。最后,给出了算法的仿真分析。仿真结果表明该方法能够有效地减小系统动态误差。 相似文献