无穷远平面单应性矩阵的线性复原算法

通过推导基本矩阵对唯一确定无穷远单应性矩阵的计算公式,给出从一对线性无关运动下的三幅视图特征点集线性复原无穷远单应性矩阵的新算法,它不但用算法证明复原无穷远单应性矩阵的充要条件,并且在计算速度、复原精度和抗噪能力上与吴-胡算法相比都有较显著的提高。     

单视图摄像机自标定

首先定义基于模型的单视图情况下的单应性矩阵、外极线约束和基础矩阵,然后通过对基础矩阵的SVD分析,证明使用经其左奇异变换阵变换过的数据集合可最优地估计一个能解析地确定单应性矩阵的四维参数,并进而计算摄像机内参数阵、三维运动参数和目标三维结构,从而开发了一个基于目标模型的从单视图特征点集进行摄像机自标定和三维重建的线性算法。     

摄像机内参数异构情况下ITS信息的提取

在基于数字图像处理技术的交通监测系统中,拍摄得到的图像存在非线性几何形变,影响正确的交通参数的获取和交通现象的判断。一种基于网格的图像非线性校正算法,通过图像二值化、边缘检测、Hough变换等自动识别图像中的交通网格线,进而根据特征点匹配寻找全局图像的对应关系,对图像的非线性形变能有较好的校正,并能从二维图像信息得到实际道路上的交通信息。该算法还可根据摄像机自标定,在摄像机的内参数发生改变时自动地调整校正系数,在ITS视频监控中有较好的应用前景。     

一种基于协方差矩阵的自动目标检测方法

为了将协方差矩阵算法应用于自动目标检测,提出了特征相似度和协方差矩阵相似度.特征相似度是目标特征的相似程度,协方差矩阵相似度融合各个特征相似度.另外,鉴于特征具有不同的有效性和重要性,提出了最小特征相似度.最小相似度可以用于剔除基本无效的特征.通过实验证明,本方法能有效地将协方差矩阵算法应用于自动目标检测,具有较高的准确率.     

单视图线性三维重建的6点算法

通过建立目标特征点集深度矢量所在的零空间和目标模型矩阵的零空间之间的关系,开发从目标单视图线性地精确复原其三维位姿的新算法,该算法只需要6个特征点即可实现目标三维位姿的线性重建.理论分析和实验数据表明,该算法快速高效、简单实用、抗噪能力较强,还可以容易地推广应用于未标订单视图的三维重建.     

单指标分位回归模型估计的MM算法

单指标分位回归模型是一类重要的半参数模型,具有降维的优点的同时保留了非参数分位回归模型的稳健性.但现有的单指标分位回归模型的估计程序大部分都是通过内点法来实现.对单指标分位回归模型估计程序的MM (majorize-minimize)算法进行研究.首先找到目标函数的优化函数,然后通过最小化优化函数来得到估计,再逐步迭代...     

四阶累积量非正交联合对角化盲信号分离算法可辨识性研究

研究以四阶累积量矩阵为特征矩阵的非正交联合对角化盲分离算法的可辨识性．首先通过分析表明盲分离的目的是寻找与理想分离矩阵本质相等的矩阵．然后证明了理想分离矩阵可以使四阶累积量所构成的特征矩阵对角化．进一步又证明了能使该特征矩阵对角化的矩阵必然与理想分离矩阵本质相等,从而为基于非正交联合对角化盲分离算法提供了理论依据．     

双随机相位加密系统的无约束最优化攻击

提出一种针对双随机光学相位加密系统的无约束最优化攻击算法.在已知明文条件下,首次将双随机相位加密系统的攻击问题转化为一个单目标无约束最优化模型.基于该模型,在相应的攻击算法设计中,采用拟牛顿矩阵代替Hessian矩阵以准确获取系统的密钥,避免传统牛顿法需要计算Hessian矩阵的逆等严重缺陷.同时,因有效利用拟牛顿矩阵的正定、对称、可迭代求逆的特点,新的攻击算法具有恢复效果好、收敛速度快、初值依赖弱、鲁棒性较强等优势.此外,本算法所需约束条件较少,可方便地移植到其他光学加密系统的攻击中.     

递归算法的一种矩阵求解法

利用Jacobi相似矩阵求解递归算法,通过计算出矩阵的特征值、特征向量,最终得到了递归问题的解,且抽象出一种二阶对称矩阵的通用解法.同时,对应用计算机来处理该类问题进行了研究,希望以此来提高计算的效率.     

基于RANSAC的奇异值剔除的单目视觉里程计

为提高单目视觉里程计算法的性能,从视觉特征选取和特征误匹配剔除两个方面进行研究.采用SURF描述子提取单目图像的特征点,并匹配相邻图像序列的特征,使用归一化线性八点法依次得到基础矩阵和本质矩阵.利用三角测量求解匹配点的三维坐标,进而根据2D 2D模型解算出两帧图像间相机运动的旋转和平移,从而构建单目视觉里程计系统.为提高算法性能,使用RANSAC算法清除初次计算的特征误匹配,并利用地面数据获取相机运动的平移尺度.实验结果验证了RANSAC算法能够有效剔除特征误匹配,降低单目视觉里程计的累积误差.     

分块Gram-Schmidt正交化算法及其应用

Gram-Schmidt正交化算法是数值线性代数中的基本算法之一,主要用于计算矩阵QR分解.经典和修正Gram-Schmidt正交化算法基于level 1/2 BLAS运算,低级BLAS运算对cache的利用率比较低,从而限制了算法性能.提出一种新的分块Gram-Schmidt正交化算法.新算法通过重正交保证产生矩阵 Q 的正交性达到机器精度,并且利用level 3 BLAS运算提高了算法性能.数值试验表明,新算法能使得矩阵 Q 的正交性达到机器精度,并且新算法使得性能得到显著提高.     

基于压缩感知的SAR图像压缩算法

研究基于压缩感知的合成孔径雷达(SAR)图像压缩算法.根据压缩感知理论,在信号降维方面,提出一种更优化的观测矩阵构造方法;在信号重构方面,提出一种基于微分熵和迭代加权最小二乘的改进重构算法.通过对SAR图像进行压缩和性能比较,得出结论:本文提出的改进算法优于传统的压缩感知算法.     

基于D-S证据理论的信息融合图像识别

针对图像识别的不确定问题,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的信息融合图像识别算法.用灰度-相位共生矩阵和灰度-梯度共生矩阵提取图像的纹理特征参数,对纹理特征参数进行转化得到待识别图像在其他类图像上的信度函数分配;利用D-S联合规则得到融合后的信度函数分配,从而准确识别图像;通过单一矩阵图像识别结果与融合识别结果比较,说明D-S数据融合在识别图像方面的优越性.     

基于块奇异值分解的水印算法研究

奇异值分解是一种特殊的矩阵变换,并具有良好的性质。本文充分利用奇异值分解的特性,提出了一种新的基于块奇异值分解的量化水印算法和一种新的基于块奇异值分解的扩频水印算法。这两个算法都是通过对各个数据块的最大奇异值进行修改来嵌入水印,都可以根据待嵌入的水印信息量来调整分块的大小,算法的复杂度较低。其中的量化水印算法是含边信息的嵌入方法,可以实现盲检测。实验结果证明,基于块奇异值分解的水印算法对常规的图像处理攻击具有很好的鲁棒性,尤其是其中的量化水印算法。     

一类离散系统的迭代学习控制算法

通过对一类离散系统的迭代学习控制问题的讨论提出了一种新的迭代学习控制算法,证明了新算法的收敛性。该算法与目前的算法具有完全不同的形式,可通过调节参数提高算法的收敛速度。     

镀膜双镜头多光谱相机的波段配准方法

针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。     

一种稳健的基于主颜色的多目标跟踪算法

多目标跟踪是视频监控等领域的一项关键技术,该文提出一种基于主颜色的多目标跟踪算法,在算法中使用主颜色描述感兴趣目标,在卡尔曼滤波器预测的基础上利用基于主颜色的mean shift算法对各目标进行跟踪,接着利用目标跟踪位置与前景blob之间的关联矩阵来推理多目标跟踪问题中的各种情况,根据不同的情况对目标的位置、大小以及颜色信息做相应的更新。对大量图像序列的测试结果表明,该算法能够较好地处理遮挡,具有稳健的跟踪效果。     

图像处理与神经网络识别技术在船舶分类中的应用

应用图像处理和神经网络技术,提出一种基于静态照片对船舶进行分类的方法.首先通过图像处理技术对照片提取特征,然后将这些特征作为多层前向神经网络的输入,该神经网络用BP算法(反向传播算法)来进行,由该神经网络将照片中的船只分为大型船、中型船、小型船等3类.用真实的船的尺寸作实验,实验结果证明了该方法的有效性.另外,提出一种识别船舶类型的方法,用户可以通过GUI进行模拟实验.最后,讨论海上值班系统的研究现状.研究的目的是将图像处理技术集成到传统的船舶导航设备中.