航天科技创新基金(05C53005)
- 作品数：7 被引量：24H指数：2
- 相关作者：张科李言俊王松伟祁飞王殿伟更多>>
- 相关机构：西北工业大学西安工业大学空军工程大学更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金航天科技创新基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪被引量：1
- 2008年
- 提出了一种基于平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪方法。对红外图像进行平稳小波变换后,对小波系数进行模糊阈值处理实现图像去噪。仿真结果表明,与正交小波模糊阈值、平稳小波统一硬阈值和维纳滤波去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪声的同时,能够获得很好的边缘保持效果。
- 祁飞李言俊张科
- 关键词：平稳小波变换模糊阈值红外图像去噪
- 基于混合特征提取的易混淆三维目标识别研究被引量：2
- 2008年
- 针对易混淆三维目标识别这一问题,通过提取混合特征完成识别;首先获取各类三维目标的若干二维视图,将这些视图放在一起提取它们的大体轮廓特征并进行分类,使得具有相似外形的目标分为一类;然后采用基于统计学的标志矩提取方法提取每类中能分辨各种目标的局部特征,这样特征库就建立了;识别过程中,针对实际要识别的目标,提取它的混合特征并与库中数据进行匹配,确定其类型;算例研究表明,基于混合特征提取的识别系统结构简单、高效。
- 王松伟薛淑磊
- 基于S变换的时频特征提取与目标识别被引量：9
- 2009年
- 目标的时间-频率联合分布能够很好地反映目标物理结构特征,可以作为雷达目标识别的一个有效手段。针对现有时频分析方法存在的识别率低和抗噪性能差等问题,提出一种基于S变换的空间目标回波信号电磁特征提取与识别方法。首先对目标的雷达回波进行时频分析,得出在较大方位角变化范围内和不同信噪比情况下,目标S变换的时频分布具有相对不变性的结论;然后基于这种稳定的时频分布特征,采用最小贴近度的方法进行分类识别。针对不同目标模型的仿真结果表明,该方法的识别率高于其他时频分析方法并且具有很好的鲁棒性。
- 王殿伟李言俊张科
- 关键词：信息处理特征提取S变换目标识别时频分析
- 基于非均匀采样的多模型红外三维目标跟踪被引量：2
- 2009年
- 针对红外三维目标跟踪过程中目标姿态变化导致跟踪器失效的问题,提出了一种基于非均匀采样的多模型方法.首先用若干个原型视图表征三维目标,将这些原型视图对应的原型形状作为目标的多模型形状表示,并建立了这些原型形状之间的转移概率矩阵.在粒子滤波框架下,以对数极坐标变换下的原型视图中目标的灰度分布特征作为参考目标模型.通过对形状转移概率采样,实现了样本形状的转移与传播.此方法提高了跟踪器对于姿态变化的鲁棒性,同时具有非均匀采样特性的对数极坐标变换可以抑制图像尺度、旋转造成的畸变,并起到压缩周边的计算量的作用.仿真结果表明,这种算法对三维目标有较好的跟踪效果.
- 王松伟李言俊张科
- 关键词：非均匀采样对数极坐标变换粒子滤波
- 一类参数空间利用率最优的直线检测方法被引量：1
- 2009年
- 针对Hough变换过程中参数空间利用率低的问题,提出了一类直线检测方法,该方法极大地提高了参数空间的利用率。首先提出了基于仿射变换的Hough变换的实现方法,然后提出了实现完全空间Hough变换的充分必要条件并给予证明,从而建立了能够实现完全空间Hough变换的仿射变换形式,最后提出了一种典型的完全Hough变换形式并给出了算法的详细计算过程。对图像进行特定的仿射变换以改变其定义域,对仿射变换后图像进行Hough变换并计算直线参数。仿真结果表明:该方法对参数累加数组的利用率可以达到100%;同时,与其他方法相比,检测精度得到了提高。
- 贾云侠祁飞江友谊张科
- 关键词：HOUGH变换仿射变换
- 一种红外图像去噪的多尺度几何分析法被引量：2
- 2008年
- 针对红外图像处理中的去噪问题,提出了一种基于多尺度几何分析的去噪方法;首先给出了一种改进的模糊阈值选取方法,然后对图像进行bandelets变换,在此过程中对系数进行改进的模糊阈值处理,最终实现图像去噪,同时针对去噪问题给出了bandelets变换过程中压缩率阈值的选取方法;仿真结果表明,对于被加性高斯白噪声污染的图像,该方法的去噪性能要好于正交小波硬阈值去噪方法,并且能够获得很好的边缘保持效果。
- 祁飞李言俊张科
- 关键词：多尺度几何分析红外图像去噪
- 基于局部小波矩的易混淆三维目标识别被引量：9
- 2008年
- 使用多视点特性视图方法进行易混淆三维目标识别时,由于目标具有相似的轮廓,必须辅以局部特征提取以提高识别率。传统的小波矩仅具有径向区间上的局部性,不具有角度区间上的局部性,因此提取的特征不能较好地分辨易混淆目标。利用信息采样方法,首先获得目标视图的先验信息,将目标视图分为若干个区域,由贝叶斯后验估计,分别计算基于这些区域的后验信息,然后比较其与先验信息的差异,即可获得视图中最具有分辨力的局部区域,计算这个区域上的小波矩,即可获得具有一定角度区间上的局部小波矩。研究表明,与传统的局部特征提取方法相比,这种新算法提取的局部特征具有更好的局部性,可以有效地应用于易混淆三维目标识别。
- 王松伟李言俊张科
- 关键词：小波矩
