一种基于休眠调度策略的无线传感网络分簇协议

文中设计了一种基于休眠调度策略的无线传感网络分簇协议.该协议计算出簇首最佳比例和网络瞬时剩余能量,采用固定簇首数目与剩余能量估计的方法对网络进行分簇,在成簇后的数据传送阶段采用蚁群算法计算出节点的唤醒概率,最后通过仿真实验与LEACH、SEP协议进行了比较.实验结果表明:该协议在对目标保持较好探测效果的前提下能更均匀的消耗网络的能量,从而延长网络的生命周期.     

基于随机有限集的UPF-CPHD多目标跟踪

提出一种基于随机有限集的无迹粒子基数概率假设密度滤波（UPF-CPHD, unscented particle filter - cardinality probability hypothesis density）的多目标跟踪方法。在粒子滤波框架下采用随机有限集（RFS, random finite sets）对多目标状态和观测进行描述。在UPF滤波框架下引入CPHD算法同时递推目标状态和目标数目,并计算最新观测信息,估计结果更加精确,弥补PHD估计目标数目不可靠的缺点。仿真实验表明,UPF-CPHD多目标跟踪方法能够降低超过50%的目标数目估计误差,并提高目标状态的估计精度。     

分级多尺度变换的水下偏振图像融合法

提出了一种分级多尺度融合的水下偏振图像处理方法.首先,利用非负矩阵分解对偏振参量图像进行融合增强,得到所含局部特征信息完整且冗余度低的偏振参量融合图像;在此基础上,基于二维经验模式分解分别将偏振参量融合图像与偏振强度图像进行多尺度变换,对得到的高低频子图像分别进行加权平均融合,融合权重是采用穷举搜索法计算得到;最后,将高低频融合结果反变换得到最终融合图像.实验仿真结果表明该融合方法在增强图像细节信息及提高水下偏振图像对比度方面具有显著效果.     

基于脉冲耦合神经网络融合的压缩域运动目标分割方法

针对H.264压缩域内运动目标分割算法所存在的弱自适应性和抗噪能力差等问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的压缩域运动目标分割方法.该方法采用时空域矢量均值滤波对运动矢量进行预处理,减少运动目标丢失率,并设计了前后向矢量累积方法,增强运动矢量的可靠性.基于脉冲耦合神经网络设计的融合模型可以将累积后的运动矢量和宏块模式进行融合处理,增强分割算法的抗噪能力,保证加快分割速度的同时兼顾运动区域的分割准确度.另外,采用最小交叉熵作为点火终止判断条件,实现了最佳分割模板的自适应获取.仿真实验表明,本文算法在自适应性和抗噪能力方面均有较好表现,可以准确分割出监控视频中的运动目标.     

基于光强—光谱—偏振信息融合的水下目标检测

由于图像建模及参数估计的困难和复杂性,水下目标检测算法的性能受到了严重影响。受水下生物视觉信息处理机制的启发,针对特殊的水下光学环境提出一种新的基于光强—光谱—偏振的仿生信息融合目标检测方法,能够根据所获得的水下光学先验知识进行适应性特征融合。算法摆脱繁琐的图像预处理过程,以较低的运算复杂度为代价实现可靠的目标检测结果。     

基于纹理特征的多区域水平集图像分割方法

现有多区域水平集方法大多利用复杂的能量函数来驱动多个水平集函数的演变,这样不仅模型复杂且存在很多限制.为此本文提出一种基于纹理特征的多区域水平集方法,利用任意数量的水平集函数来对相应数量的图像区域进行分割.本文首先对图像的颜色和纹理信息建立联合分布并将其代入能量函数;引入平滑概率标签,根据概率性质建立基于标签驱动的多区域水平集迭代更新方程.之后将每个水平集投影到离散概率空间得到一系列近似标签,并由这些标签得到基于多区域水平集的先验概率,从而将多个轮廓演变信息代入统计框架.而不同区域的统计参数也通过最小化能量函数由概率标签迭代更新.通过与其他分割算法在大量复杂实景图像上的实验对比,验证了本文算法的有效性.     

基于脉冲耦合神经网络融合的压缩域运动目标分割方法

针对H.264压缩域内运动目标分割算法所存在的弱自适应性和抗噪能力差等问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的压缩域运动目标分割方法.该方法采用时空域矢量均值滤波对运动矢量进行预处理,减少运动目标丢失率,并设计了前后向矢量累积方法,增强运动矢量的可靠性.基于脉冲耦合神经网络设计的融合模型可以将累积后的运动矢量和宏块模式进行融合处理,增强分割算法的抗噪能力,保证加快分割速度的同时兼顾运动区域的分割准确度.另外,采用最小交叉熵作为点火终止判断条件,实现了最佳分割模板的自适应获取.仿真实验表明,本文算法在自适应性和抗噪能力方面均有较好表现,可以准确分割出监控视频中的运动目标.