魏坤
- 作品数：13 被引量：91H指数：6
- 供职机构：西北工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程更多>>
- 基于张量的平稳小波变换红外图像去噪被引量：12
- 2009年
- 提出了一种基于张量的平稳小波变换红外图像去噪方法。采用平稳小波对噪声红外图像进行分解,保持低频近似图像不变,将所有尺度上的水平、垂直和对角方向的高频细节图像组合为一个立方体,形成三阶张量,通过多线性代数方法估计信号小波系数,这种处理方式没有破坏小波系数之间的固有空间关系,同时考虑到了尺度间和尺度内小波系数的相关性,优于传统的基于线性最小均方误差的信号小波系数估计算法,最后由低频近似图像与估计的高频细节图像通过平稳小波逆变换得到去噪图像。实验结果表明,该方法在性能指标和视觉质量上优于传统的平稳小波域最小均方误关去噪算法,为小波系数的较准确估计提供了一种全新思路。
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- 关键词：图像处理红外图像去噪平稳小波变换多线性代数
- 基于加权mean-shift可见光/红外双通道目标跟踪被引量：10
- 2010年
- 为提高目标亮度突变时的跟踪性能,在每一帧进行目标跟踪时,首先提取可见光图像的颜色特征,红外图像的垂直投影图像和水平投影图像特征,然后利用可见光/红外各自通道的Bhattacharyya系数计算该通道的权值,并对加权mean-shift双通道跟踪方法进行了推导,提出了基于加权mean-shift可见光/红外双通道目标跟踪算法.该方法使前后两帧目标相似度大的通道取大的权值,从而达到有效利用各通道有利信息、提高跟踪性能的目的.实验表明,用本文提出的算法进行可见光/红外双通道目标跟踪时,与基于mean-shift单通道(可见光或红外)目标跟踪算法相比,可提高目标跟踪的准确度,特别是当目标进入树荫区域,引起目标亮度发生显著变化时,跟踪性能基本不受影响.
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- 关键词：目标跟踪
- 基于均值漂移和粒子滤波的红外目标跟踪被引量：20
- 2008年
- 为了提高红外目标跟踪的准确性和稳健性,提出了基于均值漂移(mean shift)和粒子滤波(PF)相结合的红外目标跟踪方法。在PF理论框架下,使用均值漂移为一种迭代模式寻找过程,对随机粒子样本进行重新分配,使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,在均值漂移迭代过程中对样本权值进行更新。红外目标的状态后验概率分布用重新分配的加权随机样本集表示,对随机样本集使用PF算法实现红外目标运动的跟踪。实验结果表明,和一般PF和均值漂移相比,本文方法具有优越性和更强的稳健性。
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- 关键词：均值漂移核密度估计红外目标跟踪
- 基于核空间二次相关滤波的红外目标检测被引量：2
- 2008年
- 子空间二次综合判别函数(SSQSDF)是一种性能良好的二次相关滤波器,为了更好地对复杂场景中红外目标进行检测,提出了把SSQSDF扩展到高维空间用于红外目标检测的核二次相关检测算法(KSSQSDF)。算法主要通过选取适当核函数得到训练样本核矩阵,然后利用核函数性质把SSQSDF转换为以核矩阵表示形式的矩阵方程,最后求解方程获得KSSQSDF算法表达式。KSSQSDF形式简单,能较强抑制目标背景噪声干扰,提高目标检测精度。在真实场景下通过实验验证了KSSQSDF与SSQSDF相比在检测性能上具有优越性。
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- 关键词：核函数红外目标检测
- 基于混合概率核主成分二次相关红外目标检测被引量：6
- 2008年
- 在主成分特征提取基础上,提出了一种把子空间二次综合判别函数(Subspace Quadratic Dynthetic Discri minant Function,SSQSDF)作为相关滤波器的红外目标检测算法.该算法把混合概率核主成分分析推广到混合概率模型,在核空间对样本进行特征提取,获取目标样本的低维主特征向量.对训练和待检测样本向主特征向量投影获得它们的低维特征分量,并把获取的特征量作为SSQSDF的样本参量.最后,SSQSDF滤波器输出大于给定阈值所对应的检测区域,将其作为检测目标.实验证明,该算法能较强抑制目标背景噪音,提高目标检测准确度,具有一定的可行性和有效性.
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- 关键词：红外目标检测核主成分分析
- 一种改进相似度量的红外目标跟踪算法被引量：2
- 2008年
- 针对红外目标成像特点,提出了一种简单易行、鲁棒性强的目标跟踪算法.在对原始算法中的核心部分相似度量函数进行理论分析的基础上,新算法给出了两点改进:一是利用动态聚类思想对相似度量函数中匹配样本增加动态权值,提高了模型图像和目标图像样本间匹配准确度,二是增加了模型图像和目标图像像素点邻域信息,进一步增强跟踪算法鲁棒性.实验仿真表明,新建算法能对复杂场景下的红外目标进行较好跟踪,证实了跟踪算法的可行性和有效性.
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- 关键词：核函数相似度量核密度估计红外目标跟踪
- 基于多时相红外图像探测浅层地下目标被引量：2
- 2009年
- 因浅层地下目标的存在引起地表红外图像随时间变化,通过多时相红外图像探测了地下目标.针对部分红外图像中的曝光噪声等干扰会造成多时相红外图像自动选取的困难,提出了基于核小成分分析的多时相去噪方法,自动获得效果良好的图像;然后采用基于空间和时相变化信息约束的多时相模糊核聚类算法对去噪后的多时相红外图像进行分类,其中引入了时相信息指数,对时相权重因子进行修正;最后由分类结果给出符合逻辑的地下目标的位置及大致种类数,并由地下目标的红外成像机理初步给出地下目标的大体物理性质,为利用热红外图像探测地下目标提供了一些有意义的研究.
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- 关键词：红外探测
- 利用KPCA特征提取的Adaboost红外目标检测被引量：7
- 2011年
- 针对传统红外目标检测算法中存在的不足,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)特征提取的Adaboost分类器红外目标检测算法。首先,采用KPCA对目标训练样本进行特征提取,将背景训练样本和待检测样本在概率核空间中向目标样本特征量投影作为它们的特征量;然后,用目标和背景样本特征来训练Adaboost分类器;最后,用此分类器对待检测样本的特征量进行目标检测,并对比分析了支持向量机(SVM)和二次相关滤波器(QCF)的检测算法性能。实验表明,该方法能实现对红外目标较为鲁棒和准确的检测,并且算法中的参数设定具有一定的自适应性。
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- 关键词：红外目标检测核主成分分析ADABOOST分类器
- 基于空时域约束模糊核聚类的红外多时相地下目标探测
- 2008年
- 提出了一种具有空时域约束的模糊核聚类红外多时相浅层地下目标探测算法.首先在经典模糊聚类算法基础上引入空间和时相变化信息,给出时相信息指数;然后根据时相信息指数修正时相权重因子,将空时域约束加入到多时相模糊核聚类中对红外多时相图像进行分类;最后由分类结果给出地下目标的位置及目标大致种类数,并根据地下目标的红外成像机理获得目标的大体物理性质来提高地下目标探测的准确性.结果表明,所提算法对地下浅层目标具有较好探测准确度.
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- 关键词：红外探测
- 基于均值漂移和模糊积分融合的高光谱图像分割被引量：6
- 2010年
- 针对高光谱图像的特殊性,给出了一种基于均值漂移和模糊积分融合的高光谱图像分割算法。依据高光谱图像各波段间高度的相关性将其分为若干组,通过主成分分析对各波段子集进行降维。在此基础上,采用均值漂移算法计算各波段子集图像的聚类中心进而实现分割,再利用模糊积分融合各波段子集的分割结果。仿真结果证明了该算法的有效性。
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- 关键词：高光谱图像图像分割特征降维均值漂移模糊积分
