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中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCF120501)

作品数:2 被引量:4H指数:2
相关机构:哈尔滨工程大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇前视声纳
  • 2篇粒子滤波
  • 2篇滤波
  • 1篇多特征融合
  • 1篇声纳
  • 1篇声纳图像
  • 1篇特征提取
  • 1篇图像
  • 1篇图像配准
  • 1篇图像梯度
  • 1篇配准
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇目标特征提取
  • 1篇互信息
  • 1篇PF算法
  • 1篇PSO
  • 1篇DEMONS...

机构

  • 3篇哈尔滨工程大...

作者

  • 1篇卞红雨
  • 1篇刘立昕

传媒

  • 1篇应用科学学报
  • 1篇中南大学学报...

年份

  • 2篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
声纳图像配准中的Demons算法被引量:2
2013年
针对传统基于光流场模型的Demons算法变形方向不易确定,同时考虑声纳图像序列中连续帧图像缺乏梯度信息,提出一种结合梯度互信息的改进Demons算法。该方法在原有图像变形力的基础上,增加两幅图像间梯度互信息作为驱动图像变形的附加力。在图像配准的同时,使两幅图像的梯度互信息达到最大,避免Demons算法仅依靠图像灰度梯度变形,从而得到更为精确的配准变换。通过声纳图像配准实验,研究结果表明:该算法在互信息量上提高5%以上,验证该方法具有配准精度高,鲁棒性强,是一种有效的非刚性配准方法。
王达卞红雨
关键词:图像配准互信息图像梯度声纳图像DEMONS算法
用于水下目标跟踪的多特征融合PSOPF算法被引量:2
2013年
针对前视声纳的成像特点,研究了目标多特征提取、多特征与粒子群优化粒子滤波(particle swarm optimized particle filter,PSOPF)的融合方法,设计了以自适应加权特征值为适应度值的优化跟踪算法.该算法通过不断更新粒子群在搜索空间中的速度和位置,可实现粒子向高似然概率区域运动.对声纳图像序列进行水下目标跟踪实验,结果表明多特征融合PSOPF算法可有效控制粒子贫乏和发散,提高系统鲁棒性,在降低粒子数目的同时提高了跟踪精度,满足水下目标跟踪的要求.
刘立昕卞红雨
关键词:粒子群优化粒子滤波多特征融合前视声纳
前视声纳目标特征提取及目标跟踪技术
前视声纳在水下作业中承担目标探测、跟踪等重要任务,声成像具有分辨率低、旁瓣干扰等特点,它给智能水下作业系统对环境和目标的感知带来较大的困难。本文摒弃提取单一特征的作法,分别对目标的几何特征、灰度特征和统计特征的提取进行了...
刘立昕卞红雨
关键词:前视声纳特征提取粒子滤波
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共1页<1>
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