何玉杰
- 作品数：7 被引量：53H指数：5
- 供职机构：中国人民解放军第二炮兵工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多特征相关滤波的红外目标跟踪被引量：6
- 2015年
- 为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统相关滤波的基础上,引入多特征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最终得到能够表征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的实验结果表明,和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有效应对相似虚假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下的红外目标跟踪。
- 何玉杰李敏张金利姚俊萍
- 关键词：红外目标跟踪多特征融合相关滤波权值函数
- 基于低秩三分解的红外图像杂波抑制被引量：11
- 2015年
- 针对红外图像中对比度较低、目标信号较弱且受背景噪声杂波干扰较大的特点,结合信号的稀疏表示理论提出了一种基于低秩三分解模型的红外图像背景杂波抑制算法。首先,分别对红外图像中目标、背景和噪声3种成份进行建模描述,得到低秩三分解模型。然后,采用二维高斯模型构造红外小目标超完备字典,利用所提出的低秩三分解模型将分块重置的图像数据矩阵分解为背景、噪声和目标3种成份。最后,对于目标分量进行阈值处理从而得到突出红外小目标的重构图像,实现杂波抑制。在3种不同情况下的实验结果表明:本文算法能够使红外图像局部信噪比提高2倍以上;与其他经典算法相比,抑制因子至少提高15%。得到的结果表明,所提算法能够有效抑制杂波,在提高红外图像信噪比的同时,对不同噪声干扰也具有较强的鲁棒性。
- 何玉杰李敏张金利姚俊萍
- 关键词：红外图像杂波抑制
- 基于SIFT特征点和交比值的水印图像抗攻击算法被引量：7
- 2014年
- 为提高数字水印图像对常规信号和复杂几何攻击的抵抗能力,利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的稳健性和交比值不变特性,提出了一种数字图像顽健水印算法。首先,在原图像经过NSCT(nonsubsampled contourlet transform)变换后的低频子带系数中提取SIFT特征点并对其进行优化筛选,从中确定满足"近凸正四边形"的系数区域作为水印嵌入的局部区域,然后利用事先设定好的一些交比值在各局部区域中确定要嵌入水印的具体系数,最后利用奇偶量化调制方法嵌入水印信息。与传统算法相比,在提取水印信息时无需对含水印图像进行几何逆变换。实验结果表明,该算法对常规信号处理及多种几何攻击具有较强的抵抗能力和顽健性。
- 张金利李敏何玉杰
- 关键词：NSCT交比
- 基于人类视觉系统的非抽样Contourlet变换域图像隐写算法被引量：4
- 2013年
- 为提高图像信息隐藏的容量和隐蔽性,对比分析了非抽样Contourlet变换(NSCT)和Contourlet变换各自的优缺点和适用范围,提出了一种基于NSCT和人类视觉系统(HVS)的图像隐写方案。通过对人眼的视觉掩蔽效应进行建模,在NSCT分解的最精细尺度的各方向子带中,对不同系数分别嵌入不同的秘密信息量。仿真实验表明,新的算法相比小波域中的隐写方案,隐写的嵌入量至少提高了70000 b,峰值信噪比(PSNR)提高约4 dB,较好地兼顾了隐写在不可见性和嵌入容量上的要求,较小波域中的隐写方案具有更好的应用前景。
- 梁婷李敏何玉杰徐朋
- 关键词：图像隐写非抽样CONTOURLET变换人类视觉系统
- 一种优化脉冲耦合神经网络模型及在图像分割中的应用被引量：5
- 2014年
- 针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型参数主要通过人工设定问题,以简化参数为目的将PCNN模型的调制参数β与连接权矩阵K简化为链接系数矩阵W,提出一种优化PCNN神经元模型。该模型应用于图像分割时,充分利用图像本身空间和灰度特性自动确定链接系数,实现对图像的有效分割。实验结果表明,所提方法可以有效对图像进行自动分割,其分割效果优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法。
- 安琦李敏何玉杰姚俊萍
- 关键词：图像自动分割
- 基于S_(1/2)范数的非局部视频去噪
- 2015年
- 为了去除视频中的高斯噪声及脉冲噪声,提出了一种基于S1/2矩阵范数的非局部视频去噪算法。首先,在视频数据中利用非局部块匹配的钻石搜索算法搜寻与参考图像块最相似的图像块组;然后,将搜寻到的相似图像块组列向量化后组合成的矩阵进行基于S1/2范数的低秩和稀疏分解,分解后的低秩成分视为原视频场景信息,稀疏成分视为视频中存在的随机值脉冲噪声及异常值数据;最后,由低秩矩阵恢复的各图像块数据经过加权平均后作为参考图像块的去噪估计值,进而求得视频各帧图像的去噪估计值。实验结果表明,本文方法能够有效去除视频中的高斯噪声和脉冲噪声,相比同类算法,去噪后的视频无论在视觉质量上还是客观评价指标上都有明显的优势。
- 张金利李敏何玉杰
- 基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法被引量：20
- 2016年
- 针对复杂背景下红外图像中低信噪比弱小目标实时检测问题,提出一种基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法。该算法将红外目标检测转化为模式分类问题,在离线训练阶段,利用二维高斯模型构造红外小目标训练集,在此基础上训练得到对目标背景具有区分能力的相关滤波器,在线检测阶段,利用滤波器对图像分块进行滤波操作,目标和背景的滤波响应有着显著的差异,最后生成整幅图像的滤波响应置信图以此来判断图像中是否包含目标及其具体位置。在单帧单目标图像、序列图像多目标检测实验结果表明,与经典检测算法相比,所提方法不仅具有更高检测性能,有效降低了虚警概率,而且具有较好的实时性,适用于复杂背景条件下弱小目标的实时检测。
- 何玉杰李敏张金利邢宇航
- 关键词：机器视觉红外弱小目标检测相关滤波器
