雍杨
- 作品数：28 被引量：126H指数：7
- 供职机构：西南技术物理研究所更多>>
- 发文基金：中国人民解放军总装备部预研基金国家高技术研究发展计划中国科学院国防科技创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术文化科学更多>>
- 基于多特征融合的弱小运动目标识别被引量：6
- 2006年
- 利用单个特征识别强噪声中的弱小运动目标,常因所提取的目标特征与噪声特征易混淆而导致高的虚警率。提出一种新的基于多特征融合的弱小运动目标识别方法。分析了弱小运动目标的连续相关性、面积及质心位置偏移这三个特征的可靠性及提取方法,对获取的特征值进行归一化后采用多特征融合的方法构造更具有鲁捧性的联合特征,确定了以具有最大多特征融合值为真实目标的决策方法。通过与采用单一特征的目标识别方法进行比较,证明了提出的多特征融合方法能更准确地识别弱小运动目标。
- 雍杨王敬儒张启衡
- 关键词：图像处理目标识别多特征融合特征提取
- 基于梯度统计特性的自动红外舰船目标检测被引量：1
- 2013年
- 红外舰船目标检测是舰船目标识别与跟踪的重要基础。针对典型复杂海天场景下的红外舰船目标检测,本文提出了一种基于多尺度局部边缘梯度统计特性的目标检测算法。算法改进了传统的基于ROI的红外舰船目标检测方法,利用多尺度局部边缘梯度的统计特性,自适应的检测出完整的舰船目标。实验结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单易于实现。
- 邢莎吉林雍杨龚涛袁佳邢根祥
- 关键词：红外图像多尺度特征边缘梯度
- 基于奇异值分解的快速直线提取方法被引量：1
- 2011年
- 矩阵的奇异值分解能够反映矩阵数据的分布特征。利用数字图像中直线的结构特征,定义了近垂直直线基元和近水平直线基元,根据基元结构对边缘检测和细化后得到的线段进行扫描,将近似共线的点分别归入到若干个直线支撑点集合。对每个直线支撑点集合进行奇异值分解,利用得到的特征向量计算出其对应的Hough参数空间投票单元,实现对线段层次上的特征的应用。实际图像处理结果表明,改进后的方法不仅能获得良好的直线检测结果,还能够大幅减少运算和存储方面的开销。
- 雍杨王兵学黄宝平黄自立
- 关键词：HOUGH变换奇异值分解
- 低对比度小目标检测被引量：10
- 2010年
- 对强杂波背景下的远距离目标探测,提出基于序列图像的局部自适应背景预测,获得图像背景的最佳估计。对残差图像采用能量累积及中值滤波消除背景杂波。为提高信噪比,采用带缓冲窗口的双窗滤波法使目标和背景的差别更加显著,有利于低对比度下的目标分割。最后采用改进的高阶相关方法,在不影响检测性能的情况下加快了真实目标识别的运算收敛速度,并最终实现了算法工程化,在图像局部信噪比大于0.3时,采用三阶相关时检测概率达到98%。
- 张耀雍杨张启衡徐智勇严棚魏宇星
- 关键词：低对比度
- 基于融合技术的图像边缘检测方法被引量：17
- 2004年
- 提出一种融合柔性形态学方法与Sobel算子的边缘检测方法。利用全方位结构元素对图像进行重复柔性形态学处理,提高了运算速度并抑制了大量的噪声。建立相应的融合原则,对形态学运算获得的边缘和Sobel算子检测的边缘进行融合,得到清晰、连续的边缘图像。该方法对噪声具有很好的鲁棒性,处理含噪声图像能得到准确可靠的边缘检测结果。
- 雍杨王敬儒陈昌彬张启衡
- 关键词：图像处理边缘检测柔性形态学SOBEL算子
- 一种基于广义S变换的微弱目标检测方法
- 一种基于广义S变换的微弱目标检测方法，属于图像处理领域，尤其涉及应用图像的二维广义S变换进行微弱目标的检测方法。本发明首先对原始图像I(x′，y′)，进行二维广义S变换，得到广义S变换结果S(x，y，k<Sub>x</S...
- 彭真明雍杨张杰甄莉
- 文献传递
- 基于不变矩特征的红外成像制导跟踪算法研究被引量：1
- 2014年
- 随着红外成像制导技术的发展,它对制导跟踪算法的精度和实时性的要求越来越高。制导系统已被要求在20 ms的时间内输出跟踪结果。某些跟踪算法虽然效果较好,但达不到实时输出。经典的制导算法-相关跟踪算法主要基于像素灰度特征进行跟踪,无法解决跟踪过程中由于目标的旋转、膨胀以及仿射变换带来的跟踪点漂移问题。为了解决经典相关跟踪算法无法解决图像旋转时的跟踪稳定性问题以及目标图像急剧膨胀时的跟踪点漂移问题,研究了图像不变矩的特征。利用图像不变矩的旋转-伸缩-平移不变性,选择合适的不变矩特征用于跟踪。通过用归一化的乘法相关函数以及基于相关系数值的模板更新策略设计跟踪算法,解决了复杂背景及强噪声条件下不能对尺寸和形状发生变化的目标进行稳定跟踪的问题。
- 霍义华黄彪王雪梅雍杨罗冠泰罗镇宝
- 关键词：红外目标不变矩特征
- 小目标检测与识别技术研究
- 小目标检测与识别技术一直以来都是光电探测跟踪系统的关键技术之一。本论文围绕低信噪比、低对比度背景下小目标检测与识别技术，展开深入细致的研究，旨在提出一些有效的技术路线和方法，以解决当前该领域中的一些难点和关键问题。
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- 雍杨
- 关键词：低对比度图像目标检测实时信号处理目标识别虚警概率光电探测
- 文献传递
- 一种在线学习的目标跟踪与检测方法被引量：2
- 2013年
- 针对现有在线学习跟踪方法缺乏监督机制的缺点,提出一种新的跟踪框架。以随机森林在线学习理论构造分类器作为目标检测器,用SURF特征点匹配方法作为目标跟踪器,跟踪过程中用可靠跟踪的结果形成对检测结果的监督机制,不对低置信度样本或错误样本进行学习,避免了分类器分类精度的逐渐下降,同时在跟踪失败时用目标检测器对目标进行重新捕获,形成跟踪、学习、检测三者有机结合的跟踪框架。对不同视频序列的测试结果表明,本文算法能有效避免目标出现较大外观变化或被大面积遮挡等复杂情况下的跟踪失败问题。
- 王兵学雍杨黄自力
- 关键词：目标跟踪目标检测特征点跟踪
- 弱小目标低对比度图像增强算法研究被引量：13
- 2005年
- 采用分段线性变换对白天亮背景下低对比度图像序列进行对比度增强,最关键的是分段点的选取。提出两种分段点确定方法:多尺度逼近利用目标和背景的灰度值在不同尺度空间中具有不同动态特性的特点,逐次逼近,通过找出目标和背景的过渡区域得到分段点;恒增强率方法确定一个固定的增强率,在直方图中由高到低找出满足该比率的灰度值作为分段点。两种方法均简单易行,试验证明它们能准确地对分段点进行定位,从而有效地增强了图像的对比度。
- 雍杨王敬儒张启衡
- 关键词：低对比度图像图像增强
