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改进模糊马尔可夫随机场的SAR图像分割被引量：3: 2008年; 模糊马尔可夫随机场利用模糊隶属度函数解决了马尔可夫随机场过于依赖灰度值的弊端,然而在模糊马尔可夫随机场的分割中采用的是硬性基团和边缘判断准则,模糊分类使得这些判断条件更加难以满足,从而图像分割中容易产生边缘分割错误的现象。改进模糊马尔可夫随机场是在分段模糊马尔可夫随机场中引入模糊意义的后验概率公式及基团和边缘类型"模糊相似性"概念,通过对不同基团和边缘类型的模糊相似性描述与判断,使得图像分割对于边缘的判断和噪声的抑制具有更好的效果。仿真实验表明改进模糊马尔可夫随机场对于边缘特别模糊的合成孔径雷达图像(SAR)具有较好的分割效果。; 卢晓东周凤岐; 关键词：SAR图像分割

基于可能性FMRF的红外图像分割算法及其参数估计被引量：7: 2007年; 模糊马尔可夫随机场在多值图像分割问题中多采用分段模糊的方法将多值问题转化成多个两值模糊问题,这种方法的模糊度完全依赖像素的灰度值,从而很容易陷于局部最优解。基于可能性测度的模糊随机场摆脱了隶属度对灰度的依赖,使分割结果更容易收敛于全局最优。同时基团类型"相似性"的提出,改进了随机场基团定义的苛刻性,使得基团类型具有更好的包容性与多样性,可广泛地应用到复杂环境下的多值图像分割问题中。最后给出了该算法的EM参数估计方法和图像分割仿真实验。; 卢晓东周军周凤岐; 关键词：红外图像分割

机动目标跟踪的多模型多机动策略算法被引量：4: 2009年; 在机动目标运动过程中引入机动决策的概念,建立了具有多个运动模式与多种机动决策的目标运动模型。并针对目标运动的多模式与多机动决策的特点,提出了一种多个运动模型与多种机动决策共同交互的机动目标跟踪算法。最后利用计算机仿真手段对所提出的交互式多模型多机动策略跟踪算法进行了验证,仿真结果显示此目标跟踪算法对于跟踪以多种机动策略实时机动的目标不仅是有效的,而且较之传统的交互多模型算法,跟踪性能更加优越。; 李俊周凤岐周军卢晓东; 关键词：滤波

变背景下红外目标的跟踪被引量：3: 2009年; 采用粒子滤波跟踪变背景下红外目标时,粒子的规模和模板的更新方法对粒子滤波是非常重要的,针对上述问题本文提出了一种基于动态粒子和自适应多模板更新策略的粒子滤波方法,首先通过动态去除权值较小的粒子,不仅防止了粒子的退化,而且提高了算法性能,其次,算法保留两个模板,动态保留下的粒子与两个模板同时比较,对匹配程度最大的模板进行更新,这样可以有效降低跟丢率。最后我们采用红外飞机目标视频检验本文算法,实验结果表明在变背景下,本文算法有效而可靠。; 郗润平周涛陆惠玲张艳宁; 关键词：粒子滤波红外目标多模板

基于聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法被引量：4: 2009年; 针对现有的集成神经网络的训练子集选择时没有考虑样本空间的分布情况,使得构造的训练子集具有很大的随机性和主观性,集成的差异性不能有效保证的缺点,提出了一种新的基于Hu七阶矩、RPCL聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法。该方法首先在训练视频中连续提取序列图像中的目标——人、人群、汽车,利用Hu七阶矩提取轮廓信息。为了防止Hu七阶矩对小目标和非刚体目标的描述能力弱的缺点,再提取图像的面积信息。其次对所提取的8维数据采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)进行聚类分析,得到待分样本的分布。再次采用提出的单个神经网络生成算法得到单个神经网络。最后采用相对多数方法对神经网络进行集成。采用基于boosting,bagging方法的集成神经网络和该算法进行比较,结果表明该方法的分类精度要高于传统方法,是一种有效的目标识别算法。; 周涛张艳宁袁和金陆惠玲李秀秀; 关键词：聚类分析 HU矩集成神经网络序列图像多目标识别

基于评价因子及灰色关联分析的检测结果自动评价方法被引量：5: 2009年; 文章针对视频中运动目标检测结果的自动评价问题,提出了一种基于评价因子及灰色关联分析的评价方法。文中首先建立评价因子的数学描述,获得当前检测结果的多个定量的评价分量;然后通过灰色关联分析,实现对不同检测结果的定量、综合评价。实验初步验证了方法的有效性。; 郗润平张艳宁杨根马苗; 关键词：目标检测灰色关联分析

基于候选轨迹统计模型的红外弱小点目标检测(英文): 2009年; 建立候选目标轨迹集合,以候选目标轨迹集合为样本空间,利用沿候选轨迹的能量积分构造此空间上的概率分布,从而建立候选轨迹的概率统计模型。以此模型为基础,设计了一种弱小点目标检测方法。通过蒙特卡罗实验方法调节模型参数,使得算法的检测性能达到所提出的指标。该算法规避了以往算法中需要获得解析形式的候选轨迹密度函数的限制,因此能检测出沿任意方向作直线运动的点目标。最后,针对给定的弱小点目标观测图像序列,利用所提出的算法进行检测,仿真结果证明此算法是有效的。; 李俊周凤岐周军卢晓东; 关键词：统计模型

基于聚类分析和集成改进支持向量机的序列目标分类算法被引量：4: 2009年; 针对现有集成支持向量机存在的训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于聚类分析的集成改进支持向量机算法。该方法首先采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并采用了基于种群收敛速度的自适应扰动的粒子群方法来训练单个支持向量机,最后通过相对多数投票方法得到集成支持向量机。实验表明相对于基于Bagging,Adaboost等方法而言,该方法在序列目标分类中对分类精度有较大提高,该方法构造的集成改进支持向量机具有较高的分类精度和较低的时、空复杂性。; 周涛张艳宁袁和金陆惠玲李秀秀; 关键词：粒子群算法支持向量机聚类分析

导弹末制导中的目标机动估计被引量：3: 2008年; 在空空导弹末制导段为了能更好地估计目标的逃逸机动,以满足制导要求,基于"当前"模型描述目标加速度,提出了一种利用相对速度估值差来调整目标加速度方差的算法。并在导弹—目标相对运动的三维空间内,由导弹对目标的速度测量值偏差调整状态噪声,并通过自适应扩展卡尔曼滤波实现对目标机动的估计。仿真结果表明,该算法在末制导中目标的机动估计精度要优于传统方法。; 郭文彦周军卢晓东; 关键词：扩展卡尔曼滤波

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航天科技创新基金(06CASC0404)