基于角点配准的多分辨率背景估计与补偿算法

本文针对动态背景下序列影像的目标检测,提出了基于改进NCC的Harris角点配准和基于多分辨率的全局运动参数估计方法:通过对相关度量NCC加入距离度量信息,寻求相邻图像帧中的正确匹配点对,再根据构造的分辨率影像,估计全局运动参数,以此进行运动补偿,从而利用差分法可准确地检测出运动目标。实验结果表明,该方法能够有效地实现背景估计和全局运动补偿,自动检测出视频序列中的运动目标。     

基于自适应背景估计的视频运动对象提取

提出了一种结合帧间差和减背景的运动目标提取算法，在使用差值图像的高阶统计量检测运动对象的同时估计可靠的背景模型，井通过背景选择性替换机制解决局部背景区域变化的问题。算法需调整的参数少，易于实现。实验结果表明算法具有良好的性能。     

利用改进的遗传算法对红外影像自适应目标进行检测

针对红外影像背景复杂、噪声污染严重的特点,提出了一种基于训练样本的形态学背景估计方法,并将其应用于天空背景下的小目标检测及复杂自然背景下的人物目标检测实验。实验结果表明,改进的遗传算法不仅有效地改善了其过早收敛的缺陷,还增强了算法的局部探索能力,可消除复杂自然背景的影响,并可以有效地抑制椒盐噪声,检测结果的查准率和虚警率均有很大改进。     

显著性权重RX高光谱异常点检测

高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。     

消除CCD天光背景的一种组合式分割方法

基于迭代阈值法和统计模型提出了一种新的组合式分割方法,该方法精确地描述了天光背景的分布情况,既能够精确确定图像分割的最优阈值,有效地消除天光背景的影响,又可以精确地估计出天光的平均强度,有利于天体亮度的精确计算及暗星的探测.     

一种UWBSAR图像中的非均匀背景CFAR检测方法

针对UWBSAR图像中的非均匀背景目标检测问题,提出了一种CFAR检测方法.该方法运用变量索引和秩序统计量CFAR检测,可以在杂波背景的非均匀区域,自动根据检测单元的位置选择合适的估计杂波功率的样本,能使检测器在多目标环境和不规则非均匀背景交界处保持CFAR性能.试验结果表明,该方法在UWBSAR非均匀背景中的目标检测性能,优于传统的单元平均CFAR检测算法.     

华北地区地震活动性特征分析及大地测量研究对策

分析了华北地区地震活动的地质背景 ,地震活动和活动断裂的关系 ,地震活动的时间序列特征 ,现今构造应力场及其特征 ,提出了利用大地测量资料研究华北地区地震危险性估计的具体方案及措施     

基于修正最大似然估计的距离扩展目标检测器

在球不变随机向量的非高斯背景下,针对估计协方差矩阵可能奇异的情况,研究了距离扩展目标的自适应检测方法。首先,推导了非高斯背景下未知协方差矩阵和目标散射点幅度的修正最大似然(maximum likelihood,ML)估计;然后,基于纹理分量的近似ML估计,建立了自适应检测器(adaptively modified generalized likelihood ratio test,AMGLRT)。仿真结果表明,AMGLRT在目标散射点能量均匀分布时检测性能最佳,随着杂波尖峰的减小或阵元数的增加,AMGLRT的检测性能有所改善;且其对不同杂波相关性表现出很好的鲁棒性。另外,AMGLRT的检测性能优于已有的M/K检测器,且这种性能优势随着散射点个数的增加而增大。     

基于磁异常反演的磁航向误差实时补偿方法

针对磁航向估计受浅场磁异常干扰的问题,提出了一种基于磁异常反演的磁航向误差实时补偿方法。该方法首先利用设计的新型磁传感器阵列测量磁异常源产生的磁梯度张量数据,然后联合位置、磁矩及磁标量信息进行浅场磁异常三维磁矢量的单点反演,最后在背景地磁矢量场准确估计的基础上完成磁航向误差的实时补偿。实验结果表明,该方法可实现存在浅场地磁异常情况下的磁航向准确估计。     

变异时序回归GM(1,1)模型

鉴于在GM(1,1)预测模型中,灰参数与背景值导致的GM(1,1)模型的残差,本文提出将残差引入到时序中,对时序进行变异,利用不同的曲线回归方程对变异时序进行估计.基于对不同回归方程估计结果的误差分析,选用最佳的回归方程作为GM(1,1)变异时序预测方程;并将预测结果作为GM(1,1)模型的变量k.实例计算表明,变异时...     

SAR影像去噪声方法的研究

针对ＳＡＲ影像噪声的特点,在分析了几种主要滤波的基础上,提出了基于标准偏差的均值和中值滤波,试验证明了此方法的优越性。     

利用在线向量机和Unscented Kalman滤波进行降水序列滤波研究

针对短周期降水序列模型估计困难、滤波误差不确定问题提出了在线向量机与Unscented Kalman滤波相结合的降水时间序列预测与滤波方法。从理论推导到真实数据的实验以及详细的误差分析证明了本方法对短周期降水序列滤波有较好的合理性和有效性。相比传统Kalman滤波方法和向量机滤波方法,该方法有更好的滤波性能和实用性。     

基于局部条纹频率估计的二维高斯滤波方法

提出一种基于局部条纹频率估计的干涉相位图二维高斯滤波方法。该方法采用最大似然法估计局部条纹频率,并用相位噪声的局部标准差评价噪声强度,从而控制滤波器参数实现自适应滤波,并采用仿真数据和SIR-C/XSAR在意大利Etna火山的干涉数据进行试验,将本算法与均值滤波方法和中值滤波方法以及Goldstein滤波方法进行了比较。试验结果表明,该方法不仅能够有效抑制干涉相位噪声,还能够很好地保持干涉条纹的细节信息。     

一种新的混合迭代UKF

从统计线性回归的角度对无味变换(unscented transformation,UT)进行分析,推导了迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)。针对IUKF计算量大的问题,结合弦线迭代法和IUKF,得到了一种新的混合迭代无味卡尔曼滤波器。数值仿真的结果表明,新滤波算法的精度优于扩展卡尔曼滤波、迭代扩展卡尔曼滤波和无味卡尔曼滤波,并可以有效降低IUKF的计算量。     

基于随机模型改正的有色状态噪声处理新方法

控制有色状态噪声影响除了通过状态向量扩展的方法外,也可以通过修正随机模型.提出采用多项式长除法将有色状态噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项,进而求取有色状态噪声方差.利用该方差对随机模型进行修正,再结合现代时间序列分析方法,构造出新的ARMA新息模型,并根据该新息模型设计状态最优滤波器.为了说明该方法的正确性和合理性,将它与标准的Kalman滤波和状态向量扩展法进行分析和比较.结果证明利用该方法能有效地控制有色状态噪声的影响.     

一种利用级联滤波和松弛法的SAR图像配准方法

提出了一种利用级联滤波和松弛法的SAR图像配准方法。首先利用基于Beltrami流的偏微分方程与增强Lee滤波的级联滤波算法去除SAR图像噪声,然后对滤波后的参考图像提取边缘,对边缘特征点采用松弛法特征匹配,同时应用金字塔分级匹配策略由粗到精增加匹配的正确性。实验证明,本方法具有较高的配准精度。     

非线性系统中卡尔曼滤波的一种新线性化方法

针对测量领域非线性系统卡尔曼滤波的线性化，在分析两种传统线性化方式的基础上．提出了一种新的基于最优估计值的线性化方式。     

多波束异常测深数据检测方法实践

由于现有的交互式滤波和自动滤波不能满足大区域、高密度多波束测深数据滤波的需要,为此,本文给出了易于改善自动化滤波的趋势面法和基于抗差M估计的选权迭代加权平均法。前者适合于显著粗差的探测,对小粗差不敏感;后者由于对被检测点邻域内的观测点具有选择性,加之采用迭代实现推值,因而对于粗差具有较强的探测能力,检测和滤波结果较趋势面法更为合理。     

一种基于级联滤波算法的SAR图像噪声抑制方法

提出了一种基于偏微分方程与增强Lee滤波级联算法的SAR图像相干斑抑制方法,利用偏微分方程的边界检测特性和增强Lee滤波方法的分区域处理特性,在保持图像细节的基础上有效抑制图像中的相干斑噪声。     

动态EIV模型及其总体卡尔曼滤波方法

针对求解动态EIV模型时未考虑状态方程中状态转移矩阵误差的问题,本文建立了一种能够同时顾及状态方程和观测方程中各量误差的动态EIV模型。推导了针对该动态EIV模型的总体卡尔曼滤波方法及其近似精度评定公式。对比分析了本文总体卡尔曼滤波方法与已有总体卡尔曼滤波方法及总体最小二乘方法的异同。算例结果表明,本文方法统计上要优于标准卡尔曼滤波方法和已有的总体卡尔曼滤波方法。