基于改进三维块匹配滤波的红外全息降噪算法北大核心CSCD

红外全息技术更适用于长距离的大视场成像,但其散斑噪声与高斯噪声对图像质量的影响也更加显著,限制了红外全息技术的应用与推广。本文通过引入全局傅立叶阈值与自适应维纳滤波的方法对三维块匹配滤波算法进行优化,提高了其对红外全息图像降噪的适应性与细节保留,得到改进的三维块匹配滤波算法,并与多种采用传统滤波方法的结果进行了对比。结果表明,改进后的算法可以在对红外全息图像中的高斯噪声等环境噪声与散斑噪声进行降噪的同时保留更多细节,是一种更加适用于红外全息图像的降噪方法。     

基于高斯滤波和AKAZE-LATCH的图像匹配算法

针对图像匹配中AKAZE(Accelerated-KAZE)算法匹配精度较低以及计算复杂等问题,提出了一种基于高斯滤波和AKAZE-LATCH(AKAZE-Learned Arrangements of Three Patch Codes)算法相融合的图像匹配算法。首先,对输入图像进行高斯滤波预处理,去除高斯噪声等连续性噪声,并且保留图像的边缘信息。然后通过LATCH算法为AKAZE算法构建高效的二进制描述子,再通过KNN(K Nearest Neighbors)算法得到对应的匹配对。最后结合USAC(Universal RANSAC)去除误匹配对方法进行再次筛选,得到最终的匹配结果。经实验对比,所设计的算法相较于AKAZE算法匹配精度更高,且具有良好的鲁棒性和可靠性,可用于多数复杂场景下的图像匹配。     

时空域自适应滤波非均匀性校正算法

由于红外焦平面探测器受到制造工艺等限制,图像不可避免地会存在非均匀性。传统神经网络算法会留下“鬼影”的问题,本文改进传统神经网络算法,利用引导滤波图像作为期望模板,防止图像的边缘被滤波器平滑。当场景运动时,通过时域迭代的策略来不断进行非均匀性校正参数的更新。为了抑制算法中常见的鬼影现象,设计了基于空域局部方差和时域场景变化率相结合的自适应学习率,利用前后的校正参数自适应调整阈值。实验仿真表明,本文所提的算法相比于传统算法均方根误差下降45.45%左右,可以在校正图像非均匀性的同时很好地抑制“鬼影”现象。     

变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解（VMD）改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量,分解过后确定各分量的中心频率,并筛选有效固有模态分量;最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理,避免了软阈值的恒定偏差,又保证了阈值函数的连续性,降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7,比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比,信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB,均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明,通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性,在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。     

基于显著性检测的星载嵌入式跟踪系统

随着航天科技的不断发展,计算机视觉算法在卫星上的应用方兴未艾,为了实现更多的功能需求和应对可能的威胁,视觉目标跟踪作为其中基础但具有挑战性的任务更是至关重要。然而,目前已有的目标跟踪算法大多数算法只限于对图像序列进行跟踪。另一方面,受到硬件条件制约,很多优秀的算法因为复杂度较高很少被应用到星载嵌入式系统中。这些目标跟踪算法运行时,通常需要人为地给出目标的边界框。为了自动得到边界框,需要目标检测算法对输入图像进行运动目标检测。本文提出了一种基于显著性检测和相关滤波的单目标检测与跟踪一体化算法,并与嵌入式系统相结合,在搭载的TMS320C6678芯片上达到了2 048 pixel×2 048 pixel分辨率下24 fps的帧率。具体地,检测算法负责对图像进行预处理并获得边界框,然后目标跟踪算法给出目标在后续帧中的位置。为了验证算法在实际跟踪中的有效性,本研究搭建了一个由相机、DSP和云台组成的光学平台并进行了实验验证。在该系统中,DSP自动完成检测、跟踪、驱动云台和再检测任务,达到了很好的检测跟踪效果。     

基于背景感知的相关滤波抗遮挡优化算法

针对相关滤波目标跟踪中由于目标遮挡、出视野引起的跟踪失败等问题,以背景感知相关滤波(background aware correlation filters, BACF)算法为基础,提出一种抗遮挡优化算法。首先特征提取部分融合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征与颜色名称(color name, CN)特征;其次提出层级遮挡优化算法,在目标跟踪过程中根据平均峰值相关能量(average peak to correlation energy,APCE)和最大响应峰值判断目标外观是否发生较大变化,并通过巴氏距离进一步计算目标相邻滤波器模板特征相似程度,以此判断造成目标外观变化的真正原因,进而决定是否更新模板;针对目标出视野问题,提出模板筛查策略,跟踪过程中每隔K帧对滤波器模板进行置信度考查,若目标丢失,则生成新的模板并对目标进行全局搜索重新抓取目标。通过在目标跟踪数据集OTB2015上测试,优化算法精确度与成功率分别为83.0%与78.8%,有效提高了算法性能。     

基于时域频域分析结合的调谐激光吸收光谱检测参数优化

随着调谐激光吸收光谱(tunable laser absorption spectroscopy, TLAS)技术在气体检测中的应用越来越广泛,二次谐波信号的质量与检测参数紧密相关,因而分析检测参数的优化方法很有意义。本文根据谱线预处理中的滤波参数、系统采样时间、锁相放大器的时间常数对信号的影响以及参数间的联系,总结检测参数的选取规律。根据滤波原理和不同浓度下信号的均方根误差(root mean squared error,RMSE)值选择合适的滤波阶数和窗宽。选择信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、RMSE、信号与噪声频域幅度之比(ratio of amplitude in frequency domain of signal to noise,f_SNR)3种评价指标的曲线变化趋势进行时频分析,得到最佳采样周期数为30,结合实验系统具体参数可计算最佳采样时间。通过信号主频带与截止频率的关系和滤波效果选择合适的时间常数。综合分析3个检测参数并总结选取方法,可提高二次谐波信号的质量。本文提出的参数选取方法对提高二次谐波在实际应用中的准确度有...     

基于移动平台的三维风速风向动态测量系统

由于风速风向对帆船等移动平台的影响,需要实现对风速风向的动态测量,因此设计了一款基于时差法的正四面体非正交结构超声波阵列的动态测量系统。该系统通过测量超声波在顺风和逆风下传播的速度不同,结合测量装置的结构解析,得到风速风向和俯仰角,利用磁力计补偿方位信息数据和中值滤波算法,解决了在移动平台上实时动态采集风速风向和俯仰角的问题。经实际测试,系统风速测量误差在±1 m/s以内,风向测量偏差不超过0.8°,俯仰角测量偏差不超过1°,达到预期设计要求。