基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

一种团块位置的提取方法

如何正确提取团块位置以实现自动跟踪对图像理解有重要意义。由于团块在图像中出现频繁且位置不确定，位置提取困难。针对一个二值图像识别系统提出了基于集合变换（即数学形态学和二值有序统计）的团块位置提取方法。即，首先对图像进行二值化，其次对二值化图像进行形态学变换，最后对变换的结果图像进行统计分析，由分析结果得出团块的位置信息。用本方法对地图中九种团块线型作了实验，表明该方法运算简单，并行性高。     

一种语音信号欠定盲分离的新方法

文章提出了一种语音信号欠定盲分离的新方法,引入了一种伪提取矢量的概念,并通过在信号采样点处选取对应的伪提取矢量,以恢复取值占优的源信号采样点的值,来实现欠定盲源分离。通过将该方法与传统的基于线性规划的欠定盲源分离方法分别仿真表明:文章所提出方法由于在信号的各采样点处无需优化,因此大大提高了信号分离的速度,语音信号的分离速度比基于线性规划的方法快数倍。     

低空突防实时仿真中DED数字地图的地形提取技术研究

DED地形文件格式是MutiGen公司的专有数据格式,尚无关于其数据存储格式的详细说明,为在低空突防实时仿真系统中应用DED地形数据构建地形探测雷达模型、验证突防算法,通过实验分析得出DED地形文件信息存储格式,给出了地形数据提取与坐标转换的算法,有效地克服了低空突防实时仿真中缺乏大范围高精度地形数据的问题,解决了数学仿真和视景仿真地景完全匹配的难点问题。     

含冰模拟月壤水资源提取实验研究

地外水资源不仅可以确保人类在地外的生存,还能够通过光化学反应分解生成H2为火箭补给燃料,是原位资源利用的关键物质资源。文章首先对地外水资源的探测情况以及提取方法研究现状进行综述,然后基于提出的水资源提取新方法搭建了含冰模拟月壤水提取实验装置,并以CUG-1A模拟月壤为原料开展了初步的实验研究。结果显示：对于初始含冰量10%、初始温度-15 ℃的含冰模拟月壤,在500 W加热功率下,1 h之后收集到的冷凝水量为15 g。     

返回散射电离图的前沿提取方法

提出了返回散射电离图前沿提取的方法. 其中, 一层电离图前沿和两层电离图下面一层前沿是在消除干扰和噪声后的电离图上采用边缘识别方法进行提取的, 两层电离图上面一层前沿则是在仅经过干扰抑制的电离图上采用基于高斯型加权系数的能量梯度算法进行提取的. 本文提出的前沿提取方法准确率较高, 并且易于实现, 已在工程中得到应用.     

基于数字近景摄影测量的天线变形测量

文章介绍了基于数字近景摄影测量原理的天线变形测量方法。该方法利用2台CCD相机交会摄影来获取被测面图像,并对被测面上特殊标志点进行中心坐标提取,然后利用光束法平差解算标志点中心坐标。测量精度可达到1:50000,可用于卫星天线研制过程中空间环境模拟试验的检验,为卫星天线在轨正常工作提供可靠性保证。     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法

以星体表面的图像数据为基础,根据撞击坑的向阳面呈亮色调而背阳面呈暗色调的原理,提出了一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法。该方法先用自适应双阈值分割法对星体表面的光学图像进行分割处理,获取图像中明暗区域的形状和位置信息;再用统计学原理分析明暗区域组成结构、像平面上光照方向,结合相关的约束条件来匹配同一撞击坑的明暗区域,同时拟合出撞击坑的外边缘并确定其半径、位置等信息。实验结果表明,该方法能够从常见的星体表面光学图像中快速、可靠地提取出撞击坑的中心位置和半径大小,具有较宽的普适应性和一定的应用价值。