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针对粒子群优化算法应用在目标跟踪时,其惯性权重调节机制的局限性,提出了改进的粒子群优化目标跟踪方法。首先,对目标及粒子群算法中相应参数进行初始化;接着,引入粒子进化率的概念,对惯性权重调节机制进行改进,根据每代每个粒子的不同状态及时调整惯性权重;然后,在更新粒子的速度和位置的同时,更新个体最优解和全局最优解,进行下一次迭代;最后,比较粒子的适应度,选择相似性函数值最大的区域为目标。实验结果表明,该方法与使用自适应惯性权重调节机制的粒子群优化目标跟踪方法相比,减少了获取相同适应度所需的迭代次数,运算效率提高了42.9%。实现了目标在相似性函数出现"多峰"情况下的准确定位,对目标出现部分遮挡的情况具有很好的适应性。 相似文献
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中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。 相似文献
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基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法 总被引:7,自引:2,他引:5
给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法.主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征,把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别.最后。进行了一系列的仿真实验,结果表明,这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征,并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性.在应用于目标识别时,神经网络的训练时间减少到lOmin,识别率达到94%. 相似文献
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水体的散射效应、激光光斑、成像器件的非理想化等因素使得图像出现大量无规律粒状噪声,它们增加了水下距离选通图像的背景噪声,模糊了目标轮廓,掩盖了目标细节,降低了图像的信噪比。针对上述问题本文提出了一种基于梯度和小波变换的去噪方法。首先对图像进行余弦小波变换,得到不同频率空间的图像集。低频空间引入新的图像梯度强化方法以提高图像的纹理信息量;对应非均匀性条带的LH或HL空间做曲面拟合处理以消除非均匀性条带的影响;在HH空间去噪过程中,低层空间做非局部均值处理以保留图像相似信息,高层空间做分数阶积分处理以保留图像细节信息。最后小波逆变换得到结果图像。从实验水槽中采集水下图像进行算法验证,将改进方法与已有算法比对分析。实验表明,本文所研究的水下去噪算法,能够平滑噪声且更大限度地保留图像细节纹理,在客观评价指标上提升了6%。 相似文献
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真彩色传递双波段图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于颜色传递的双波段(中波红外、可见光)图像融合时,由于参考图像选择不当,造成的彩色融合图像对比度差、图像边缘细节下降等问题,提出了基于拉普拉斯金字塔分解及对比度可调的色彩传递图像融合算法。对待融合的两幅图像进行拉普拉斯金字塔三级分解,每一级按照不同的融合规则进行融合,以重构后的灰度融合图像作为融合结构的亮度分量Y,将可见光与红外图像的差值图像作为U分量,以红外图像为V分量。在颜色传递公式中,加入可调的比例系数,通过适当调节比例系数可调节融合图像的对比度。实验结果表明,获得的融合图像较好地保留了可见光图像的细节,既突出了红外目标同时又具有参考图像的颜色特征。图像评价结果表明,融合图像的均值、方差、熵等评价指标均得到较大提高。 相似文献
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高精度全景补偿电子稳像 总被引:1,自引:0,他引:1
针对摄像机拍摄目标过程中自身的随机抖动造成的视频序列不稳定,以及稳像补偿过程中边缘信息的丢失,提出了基于SURF(Speed-up Robust Feature)算法的全景电子稳像方法。首先,运用SURF算法提取当前帧图像和参考帧图像的兴趣点,将两幅图像的兴趣点进行匹配,建立两帧的对应关系。针对兴趣点数目较少及场景中部分区域特征相似的情况,引入了兴趣点位移一致性抑制策略,改进了RANSAC(RANdom SAmple Consensus)误匹配的剔除算法,使得运动矢量的精确度小于1 pixel。然后,判定参考帧的更新策略,获取平滑的运动变量。最后,进行运动补偿,运用图像镶嵌技术对丢失的边缘区域信息进行全景补偿,得到了高精度的全景稳像结果,实验得到的输出视频峰值信噪比(PSNR)提高了33.1%。 相似文献
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