简介：在目标模型的建立过程中,将积分直方图引入到粒子滤波跟踪框架中,提出了一种快速的颜色直方图计算方法,极大地提高了粒子滤波跟踪算法的实时性。为了进一步提高算法的鲁棒性,引入了一种基于邻域颜色特征的匹配搜索机制,当跟踪精度下降时,能够对跟踪结果进行优化,减小跟踪误差。实验结果表明了该算法的有效性。

简介：针对传统跟踪算法（如邻域法、传统的相关跟踪算法）只能跟踪海上或空中目标，不能跟踪复杂背景下目标的问题，提出了一种稳定快速跟踪复杂背景下目标的算法。该算法在传统相关跟踪算法的基础上进行改进，相关处理之前采用边缘检测、阈值分割等方法去除复杂背景，提取出具有特征的目标信息。在跟踪过程中，根据匹配的效果自动对模板进行刷新。给出了算法实现的硬件组成和程序流程图。实验证明对于传统算法无法稳定跟踪的目标，改进后的算法能够实现稳定跟踪。

简介：自由立体显示中的视频图像在合成过程中存在速度要求高,图像处理数据量大等特点,在显示过程中,一旦用户偏离有效观看视区则无法看到正确的立体图像,到目前为止这些问题仍然存在,并阻碍着立体显示行业的发展。针对这种情况,提出了一种结合人眼跟踪算法的立体视频合成系统。通过判断人眼在屏幕前的位置,实时调整立体图像融合算法,使人眼始终能看到正确的立体图像对。由于该系统对跟踪的实时性和精确度要求较高,之前已有的算法很难同时在这两方面表现出色,因此提出了一种改进的人眼跟踪算法。该算法核心是基于ASM模型的人脸检测,并充分考虑了现场噪声和人体姿态频繁调整的特点,对ASM模型建立时空缓冲模型,处理结果直接映射到实际光栅空间分布模型中。根据当前ASM缓冲模型和光栅空间分布对应的映射点,对显示的图像进行相应的立体合成处理。这种自动跟踪人眼位置的立体视频显示方法跟踪速度快,位置计算精确,有效地扩大了立体视图区域。实验结果表明,该方法使观看者可以自由移动,在适当的范围内都可以看到清晰的立体影像,同时视频合成与播放的速度流畅,大幅提高了用户观看的舒适感。

简介：紫外地球敏感器作为姿态测量装置具有广阔的应用前景,它与星敏感器配合可使航天器的指向精度和稳定度提高一个数量级。针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出了一种基于点Hough变换的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,采用Sobel边缘算子、大津阈值分割、梯度锐化确定边缘快速提取算法,准确提取地球紫外临边特征。然后对临边边缘采用点Hough变换和除噪得到中心的精确位置。结果表明,该方法可实现高精度地球中心提取。

简介：提出了一种基于立体视觉的物体边缘检测的方法。先对立体图像对进行基于图割的立体匹配方法求取场景的视差图，然后再用Canny的边缘检测方法对视差图进行边缘检测。立体视觉方法有效解决了单目视觉检测方法中的一些难点，利用了物体在空间的深度信息，对复杂背景下的物体和具有复杂纹理物体的边缘检测有很高的鲁棒性。实验结果表明该边缘检测方法优于传统的单目视觉边缘检测方法。

简介：针对频域同态滤波中运算量大、运算时间长、不能满足实时性要求的缺点，提出了一种基于Laplacian增强算子的空域同态滤波算法。首先对原有的Laplacian增强算子做改进，使其在增强图像高频成分的同时能够适当地抑制其低频成分，再将改进后的Laplacian增强算子同图像函数作卷积，快速实现空域内的滤波增强。实验表明，该方法不仅有效地压缩了图像的亮度范围，增强了图像的对比度，还大大提高了运算速度，节省了运算时间，适用于对快速性要求较高的实时性场合。

简介：介绍和分析了在当前成像跟踪系统中常用的几种点目标滤波检测算法。为了满足图像处理实时性要求，设计了一套针对图像滤波算法的FPGA硬件实现结构。该结构具有FPGA高速并行计算能力，能在信号读出的过程中实时地完成多种滤波处理。成像实验证明该方案切实可行，具有良好的实时滤波效果。

简介：运动目标的检测是目标识别与跟踪的关键技术之一。光流技术是一种以物体的运动特征来检测目标的方法，它的提出为运动小目标的检测开辟了新的空间。在一个搜索跟踪系统中使用光流技术检测和跟踪空中小目标，目标大概为5～10个像素，而且背景复杂，相机抖动，普通分割算法无法得到小目标。在目标的运动明显异于背景的情况下，通过利用基于光流的目标检测算法来检测出小目标，同时运用高斯金字塔模型，提高算法的运算速度。试验结果表明提出的基于光流的检测算法在背景运动的红外图像中取得了较好的效果。

简介：以DSP平台圆目标定位为研究对象,提出了连续阈值质心算法,利用算术平均原理对普通质心法进行了改进。结果表明,该算法减小了随机误差和系统误差。存在噪声的情况下,其定位精度能达到0.02～0.05pixels,同等情况下与普通质心法相比较,精度提高了4～10倍,抗噪声能力更强,而计算量却没有增加,能够用于DSP平台的圆目标快速精确定位。

简介：目标跟踪系统中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标被另一个物体部分或全部遮挡时,跟踪的特性就会不完整或彻底消失,导致目标跟踪失败。为了解决这一问题,采用不变矩和归一化相关(NCC)对目标遮挡进行判断,然后采用目标位置和速度进行航迹外推,对大量外场视频进行仿真并把算法移植到硬件平台。结果表明,通过上述方法可以有效解决目标跟踪遇到的遮挡问题。

简介：随着陀螺技术的发展，激光惯导陀螺数据输出频率变高，常用圆锥误差补偿算法使得系统运算负荷较大且无法有效挖掘高频数据对圆锥误差的补偿潜力。针对上述问题，提出五子样二次迭代圆锥误差补偿算法，推导了五子样二次迭代优化算法公式，并与双回路二子样、三子样优化算法进行了对比计算。经研究表明，该算法在保证惯导数据更新频率的同时有效提高了圆锥误差补偿效果，且相对于目前常用算法，对系统造成的运算负荷较小。提高了激光惯导系统在圆锥运动等恶劣工作环境下的工作性能。

简介：介绍了一种基于局部粒子群算法来实现偏振复用系统中的偏振控制。在偏振复用系统的接收端，该算法通过对偏振控制器相位延迟的调整，实现调整接收端光信号的偏振态，从而恢复因光纤链路的不完美性而造成改变的偏振态，达到降低误码率的目的。该方法无需目标函数，具有高可导性，从而避免了局部收敛和所附加的复位问题。实验结果表明，基于局部PSO算法的偏振控制器能够将任意输入的偏振态转换为目标线偏振态，误差控制在0．5％以内。

简介：针对极区经线快速收敛导致基于传统导航坐标系的传递对准模型和误差方程不适用的问题,提出了基于平面导航力学编排的极区传递对准算法,并设计了“速度＋姿态”匹配的传递对准滤波模型。该算法基于Kalman滤波最优估计理论,利用舰艇主惯导高精度姿态、速度信息对局部基准姿态失准角进行估计补偿,以达到局部基准极区动基座条件下快速初始对准的目的。仿真结果表明,在中海况条件下,局部基准可在20s内完成方位精度为5′、水平姿态精度为3′的初始对准。

简介：多输入多输出虽能显著增加信道容量，但译码复杂度与精度一直是亟待解决的核心问题之一。将现有的贝尔实验室分层空时码检测迫零算法与球形译码算法充分结合，重点考察无线多输入多输出信道基本特征即信道条件数与信噪比，提出了一种自适应的贝尔实验室分层空时码解码算法，在保证误比特率性能的条件下，降低了系统的译码复杂度；为无线通信的长期演进研究奠定了良好基础。

简介：场景锁定技术是视频跟踪领域的一个关键技术，需要对图像的全局运动进行估计，常用的运动估计算法由于计算量大、对噪声敏感等因素很难得到实际应用。为了减少运动估计的计算量，提高全局运动估计的精度，提出了一种基于Harris角点全局运动估计的场景锁定方法。将图像分成4×4的16个块，选取每个块中响应值最大的角点，以参考图像角点周围矩形块与待匹配图像进行匹配，然后利用RANSAC算法对角点进行一致性检测，利用最小二乘法解算全局运动参数，最后计算图像之间的累积运动。实验结果表明，该算法运动估计精度高，稳定性好，能较好地实现场景锁定。

简介：针对典型目标识别问题,提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法。先对高光谱图像进行最小噪声分离变换,计算出本征维度,同时对图像去噪,然后采用信息散度作为投影指标,对投影指标值自适应分割,得到所要提取的波谱曲线,最后用光谱角匹配识别出目标及其位置。高光谱图像验证结果表明,该方法有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地提取端元并识别出目标。

简介：介绍了一种基于边缘特征的图像配准方法。首先利用Canny算子提取图像的边缘；然后以AM测度作为配准准则，在优化AM峰值和配准参数的时候，先用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近，再使用Powell法进行局部搜索；最后对待配准图像进行刚体变换及双线性插值，从而实现图像配准。实验结果表明，此优化方法不仅提高了计算速度，而且提高了配准精度，配准结果达到了亚像素级水平。

简介：针对静态背景和缓动背景下的多目标跟踪,提出一种基于HOG与粒子采样定位的单目标和多目标跟踪方法。从背景建模与更新策略出发,采用方向梯度HOG特征与朴素贝叶斯分类学习方法对检测的可疑目标进行判别,识别出兴趣目标。同时提出粒子采样定位算法,在初步确定的目标位置附近,利用一定分布特性的粒子对目标的位置状态进行逼近。对多场景多实例的跟踪仿真实验结果表明：该方法能够自动检测并判别兴趣目标,可以稳定跟踪单个或多个目标,并具有较高的定位精度。该方法可应用于静态背景和缓动背景下的单目标和多目标跟踪。

简介：为了解决在光学系统设计过程中不同调焦方案的调焦量与系统成像性能相结合的计算问题，以ZEMAX软件的宏功能为平台，建立一个能快速找到一个未知极值点的数学模型，以系统的成像性能为依据，通过逐步迭代计算与性能比较，得到系统最佳成像性能的调焦量数据。仿真实验表明该数学模型用于调焦量的计算是有效的，符合实际调焦结果。

简介：透过水空介面成像是透过扰动介质成像领域的一个新方向,与透过单一湍流介质成像相比,这种成像方式的图像退化主要表现为更严重的随机畸变。提出了一种补偿水波扰动带来的随机图像畸变的算法。该方法可以从畸变图像序列中恢复出一帧无畸变的图像。首先对图像序列进行筛选,从图像序列中选出最清晰的一帧作为基准帧。使用非刚性配准结合一些后续处理,估计出基准帧到图像序列几何中心的非刚性变形向量场。然后,用这个非刚性变形向量场对基准帧坐标映射并插值得到无畸变的图像。最后,分析讨论了该算法的优势和局限性。通过实验验证了该算法的有效性。