Radon变换在运动估计中的应用

根据Radon变换的性质,将投影理论引入运动参数估计中;通过试验证明,Radon变换能够在精度损失很小的前提下极大地提高运动参数估计的效率.     

旋转和平移不变纹理特征的遥感影像居民地提取

本文利用Radon变换的小波系数直方图对遥感影像居民地进行提取。首先,通过Radon变换将纹理影像的旋转和平移转化为平移,然后对Radon变换后的影像进行小波变换,最后利用小波系数直方图作为旋转和平移不变特征进行纹理分割。实验结果表明:基于Radon变换的小波系数直方图方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

星载SAR图像船舶及航迹检测

研究了星载SAR图像中船舶目标及其航迹的检测提取方法。通过扩展分形特征检测船舶目标 ,在目标周围运用局部Radon变换检测航迹。实验结果表明 ,本文方法对于静止和运动船舶目标的检测都具有较强的鲁棒性     

基于Radon变换的星载SAR图像窄V尾迹检测

在Radon变换的基础上,提出了一种在Radon变换域附加检测规则对星载SAR图像中窄V尾迹进行检测的方法。附加的规则由去除短线规则和去除孤立点规则组成,将该方法应用于星载SAR图像中不同表现形式下的窄V尾迹,实验表明,该方法具有一定的普遍适用性。     

基于Radon和树型小波变换的遥感影像居民地提取

针对频域变换的旋转不变纹理特征,提出Radon变换结合树型小波变换的纹理特征提取方法。以Radon变换处理影像将影像纹理的旋转转化成平移信息,对变换后的影像进行非完全树型小波变换。此时可以将能量作为旋转不变纹理特征,但得到的小波系数所携带信息较少,所以本文采用小波系数直方图作为纹理特征。采用此方法对居民地进行提取,实验结果表明利用该方法能得到比较有效稳定的旋转不变纹理特征,并且对不同的中小比例尺遥感影像都有较好的适应性。     

SAR图像船行尾迹检测的Radon变换和形态学图像处理技术

该文提出了一种由Radon变换与形态学图像处理技术检测船行尾迹的算法SWDRM（Ship Wake Detection Algorithm based on Radon transformation and Morphologic image processing technology)，算法特点是：在Radon空间进行处理后，得到逆变图像，通过图像后处理，可得到二值图像，以用于尾迹自动检测，对海洋卫星合成孔径雷达（SEASAT SAR）图像及模拟乘性斑点噪声中舰船尾迹进行了检测，结果表明，SWDRM具有很好的鲁棒性，能够适应不同水平的噪声环境，同时对阈值系数和工作窗口宽度的选择范围都比较大，在一定的噪声水平范围，给定阈值系数后，得到近似于恒虚敬率的检测结果，结合图像后处理，可得到二值图像用于自动尾迹检测。     

一种利用SAR图像检测船舶尾迹的方法

给出了一种检测星载SAR(合成孔径雷达)图像中船舶尾迹的方法,该方法主要特点是将Radon变换局部化,即在对像素灰度值积分过程中沿着线性特征被分割后的若干短线段进行积分,而非对整张图像进行积分.该方法克服了Radon变换方法的局限性,使尾迹信号在背景噪声较强时依旧能被检测出,并且能检测出相对于整幅图像的尺寸较短小的尾迹.     

利用无参数统计特征进行旋转不变纹理图像渐进检索

分析了Radon变换和Log-polar变换在消除旋转位移时对频谱的影响,探讨了NSCT变换和小波变换在不同检索参数下的平均检索性能,在此基础上构造出多尺度多方向纹理变换谱和旋转不变特征矢量,并提出了一种基于无参数统计特征的旋转不变纹理图像两级渐进检索算法。通过VisTex标准纹理图像库的检索实验证明,与传统检索算法相比,本文提出的算法既可获取纹理主方向,同时又能表征纹理细节信息,有效地提高了旋转不变纹理图像检索的查准率和检索效率。     

变形模型运动参数的筛选和运算

进行多期复测水准网平差和变形分析，模型中运动参数的选取，不仅涉及计算工作量而且会影响分析结果的正确性。本文运用统计检验方法对运动参数筛选，结合参数估计给出了扫描运算方案，通过对多期复测模拟水准网进行的试算，说明所给方案是有效的。本文是文献〔1〕所述理论的应用，也是多期复测水准网平差和分析的实施方案。     

利用小波包系数信息熵去除GNSS站坐标时间序列有色噪声

针对全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)基准站坐标时间序列中有色噪声影响测站运动参数估计精度的问题,提出了一种以小波包变换为基础、利用信息熵理论剔除有色噪声的方法。首先,以有色噪声中的闪烁噪声为例,对包含闪烁噪声的仿真时间序列进行噪声估计,检验闪烁噪声的估计精度。然后,对仿真时间序列的残差序列分别进行离散小波变换和小波包变换,利用信息熵理论剔除闪烁噪声,并比较两种方法的去噪效果。最后,采用KMIN站的坐标时间序列作为实测数据,进一步验证小波包系数信息熵的去噪效果。实验结果表明,利用小波包系数信息熵剔除的有色噪声与原有色噪声在频域以及时域均具有较好的一致性,所提方法能够有效地剔除残差序列中的有色噪声,仅余白噪声。     

顾及运动估计误差的“凝视”卫星视频运动场景超分辨率重建

在含有运动地物的“凝视”卫星视频影像超分辨率重建问题中,针对由于运动估计不准确导致的重建后运动物体存在“格网”和“拖尾”等问题,提出了顾及运动估计误差的运动场景超分辨率重建方法。首先,在MAP模型框架下分析了基于L1范数和L2范数的保真项对于运动估计误差的稳健性,引入稳健的M-估计作为保真项,自适应的减少运动估计误差对重建结果的影响;然后,分析了稳健估计条件下Tikhonov、TV、BTV正则项的重建效果;最后,提出了基于稳健估计的双边滤波超分辨率重建方法,用SkyBox和吉林一号的卫星视频数据验证本文方法。试验证明,本文方法对含有运动目标的卫星视频影像具有较好的重建效果,重建后动态和静态地物细节都得到提升,归一化方差和梯度能量指标都优于其他方法。试验表明了本文方法的可行性。     

基于SIFT匹配和RANSAC算法的超分辨率重建

图像超分辨率重建技术是根据序列图像间信息互补重建高分辨率图像的技术,其主要步骤在于精确运动估计算法和有效超分辨率重建算法。针对存在旋转、缩放变换的序列图像,本文提出一种基于SIFT匹配和随机采样一致性算法（RANSAC）的运动估计算法,该方法首先使用SIFT算法对图像序列的特征点进行提取并匹配,然后使用RANSAC算法消除误匹配点并获取投影变换矩阵,从而获得图像序列间的亚像素级的运动信息;采用一组低分辨率序列图像进行试验,基于上述运动估计算法,采用迭代反投影进行超分辨率重建。试验结果表明,运动估计精度较高,重建影像具有较好的视觉效果,尤其适用于影像序列间存在旋转缩放运动的图像序列的超分辨率重建。     

一种基于AR运动模型CKF算法的无人机导航

针对无人机组合导航滤波算法中传统的运动模型单一固定,灵活性差,无法精确描述无人机复杂多变的运动状态,甚至还会导致滤波发散等问题,提出了一种基于AR运动模型的CKF算法,并应用于无人机导航定位中。通过滑动窗的方法,构建实时动态更新AR模型估计物体运动状态,并且结合CKF进行滤波,从而有效提高无人机导航性能。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高无人机导航定位精度,优于其余几种基于传统运动模型的滤波算法。     

抗差主成分估计在板块运动参数解算中的应用

为解决在采用空间大地测量数据求解板块运动欧拉参数过程中可能出现的矩阵病态问题,以及消除粗差对解算结果的影响,利用抗差主成分估计方法,采用IGG3方案的选权迭代方案对北美板块的2 577个台站进行检测,剔除包含粗差的异常站数据,求出欧拉参数最优解,并进行误差估计,建立北美板块的运动模型。计算结果表明,剔除异常台站前后精度有一定的提高,参数结果与其他模型的解算结果具有较强的一致性。     

结构保持的图像序列自适应超分辨率重建

基于概率运动估计的超分辨算法能克服传统超分辨率方法过分依赖于准确运动估计的缺点,为了改善其重建效果,通过分析图像的局部结构模式,给出了局部空域活跃度的定义表征图像的局部结构特征,设计了形状、尺度自适应的非局部空时邻域窗口函数,进而提出了一种结构保持的超分辨率自适应重建算法。实验结果显示,本文方法具有更好的重建性能。     

利用鱼眼相机对人群进行运动估计

人群运动估计是人群行为分析的重要步骤。特定场景的人群运动分析和监控,是维护公共安全和社会稳定的一个必要措施,也是视频监控领域的一个研究难点。利用鱼眼相机视场大、无视觉盲区的优点,提出了一种基于特征点光流的人群运动估计方法。首先,采用一种基于面积反馈机制的混合高斯背景差分方法,对原始视频图像进行预处理,并利用圆拟合的方法获取兴趣区域;其次,为了在保证准确描述人群目标的同时提高算法的实时性,提出一种基于边缘密度非均匀采样的人群特征点提取方法来描述运动的人群目标,并利用Lucas & Kanade光流法计算光流场;最后,为了解决远近人群的尺寸大小不一致的问题和鱼眼相机的畸变问题,采用鱼眼相机的透视加权模型,计算人群运动加权统计直方图,获取人群在鱼眼图像中的全局运动方向和速度。实验结果表明,针对密集的人群,该方法能有效、实时地估计人群的运动方向和速度,为人群行为分析提供有力的研究基础。     

用于运动估计的高效三步法的VLSI实现

根据高效三步法的特点，提出了有效的数据流和相应的VLSI结构。该数据流充分利用参考帧搜索点之间数据重叠的特征，以减少数据存储器访问的次数，从而减少了运动估计中功率消耗最大部分的操作。通过对各种测试序列的仿真证明，该VLSI结构有效地实现了高效三步法，适合MPEG-4和HDTV应用。     

CME对IGS基准站坐标序列噪声模型及速度估计影响分析

以50个IGS基准站坐标时间序列为研究对象,采用赤池信息量准则（BIC）模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计分析,探讨共模噪声（CME）对IGS基准站坐标时间序列噪声模型及站速度影响. 结果表明CME会导致IGS基准站坐标序列噪声模型的有偏估计,并影响站速度的确定精度,准确估计基准站速度参数时应对CME进行修正;经CME修正后IGS基准站周年运动周年项振幅有所减小,高程方向更为明显,表明滤波后IGS基准站周年运动相对稳定.      

由双目序列影像解求运动参数的非立体匹配方法

在无需实现精确立体匹配的条件下，导出了由双目序列影像得到的双目影像光流场严密解算空间物体运动参数的数学模型，并从理论上分析了该模型的稳健性，同时给出了简单的验证算例。     

联合小波和方差分量估计方法分析中国IGS测站时间序列变化特征

利用小波谱分析了中国区域IGS（International GNSS Service）站坐标时间序列中周期信号成分及其随时间的变化,根据小波谱中小波系数的能量在时域上的变化对时间序列进行分段,然后采用方差-协方差验后估计法分析了白噪声+闪烁噪声组合模型下测站在不同时间段的运动特征及变化规律。结果表明,中国区域的IGS站运动特征在不同时间段内是变化的,其中URUM站垂直速度变化大于4 mm,BJFS以及CHAN站水平速度变化大于2 mm,其余站速度变化均在2 mm以内;周年、半周年信号的振幅也均有差异,其中BJFS站垂直分量周年振幅变化最大,超过5 mm;此外,强度较弱的其他周期项存在于分段时间序列中,但其对速度、周期振幅以及噪声分量估计结果影响较小;对时间序列进行分段估计,所得的参数不同,其相差程度可反映出不同时间段内的板块运动等地球物理因素变化的差异。