王艳华
- 作品数：11 被引量：73H指数：4
- 供职机构：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划中国科学院知识创新工程更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 多模式融合的目标跟踪算法被引量：16
- 2009年
- 为了解决目标跟踪中运动模型复杂,运动场景多变的情况,提出了一种多模式融合的目标跟踪算法。该算法选取目前广泛应用的mean-shift和粒子滤波算法分别跟踪目标,得到当前目标位置的候选值,并采用加权合成参考函数建立参考模板。然后,以侯选目标位置差异和参考模板为标准,确定目标的正确位置。最后,根据当前帧目标模板和参考模板的距离来决定是否更新模板。实验仿真结果表明,与单一的目标跟踪算法相比,本文算法的平均跟踪误差减小了一倍以上。假如参考模板更新错误,下一帧中仍能以67%的概率正确跟踪目标,连续3次模板更新之后,误更新的模板对目标跟踪的影响可以降低到10%以下,有效地降低了模板更新引起的跟踪错误和跟踪不稳定。
- 陈爱华孟勃朱明王艳华
- 关键词：粒子滤波目标跟踪
- 基于小波变换的海空背景下小目标检测研究被引量：5
- 2007年
- 小目标检测问题是电视跟踪领域的一项关键技术,针对海空背景下少像素的舰船目标,根据其背景不均匀以及海面噪声干扰大,舰船像素少,但是存在相对连续的目标小块区域的特征,用一定尺度的小波变换对不同子带自适应选取阈值来去除噪声干扰、抑制背景,同时结合灰度形态学滤波能很容易地检测出小目标.实验结果表明:该算法能够有效地检测出强噪声和背景干扰情况下的舰船目标.
- 王艳华刘伟宁陈爱华
- 关键词：目标检测去噪小波变换灰度形态学
- 基于9／7提升小波的海面弱目标检测算法被引量：3
- 2008年
- 弱目标的检测一直是监视和报警系统的重要组成部分.海面背景下海面及连绵起伏的波浪反光使图像的信噪比和对比度都较低,而且舰船目标像素较少.先利用自适应灰度阈值对图像进行滤波;再进行9/7提升小波变换,提取高频部分;然后利用高频部分进行重构;最后对重构后的图像进行自适应灰度阈值处理,检测出目标.实验结果表明该算法能够有效地检测出强噪声和背景杂波干扰情况下的舰船目标.
- 杨崇艳刘伟宁王艳华
- 关键词：弱目标检测自适应阈值小波变换
- 基于数学形态学变形虫的自适应图像滤波被引量：1
- 2008年
- 针对形态学滤波中的一个关键问题——结构元的选择,提出了一种基于数学形态学的变形虫结构元,它是一种没有固定形状和大小的结构算子。按照导引图像建立的梯度准则,以像素为中心在其邻域内进行结构元的生长,然后在每个像素点利用所生成的结构元进行灰度形态学中值或者均值滤波。实验结果表明:这种非线性滤波算法能够很好地去除噪声、增强边缘,克服了传统滤波的缺点,而且相对于经典保边滤波各向异性扩散法具有计算量小的特点。
- 王艳华刘伟宁陈爱华
- 关键词：非线性滤波结构元扩散滤波
- 基于方向角的特征配准算法被引量：3
- 2009年
- 图像特征点匹配是计算机视觉领域的一个瓶颈问题,为了提高匹配精度,提出了一种基于方向角的特征配准算法。该算法采用Harris算子检测角点,根据图像梯度变化计算特征点的方向角,然后将待匹配特征点对间的方向角距离转化为权值对代价函数进行加权,并对特征点进行分析,改进了代价函数。实验证明,本文算法的匹配精度高于传统的归一化互相关(NCC)匹配,且具有一定的旋转不变性和抗噪性。
- 陈爱华朱明王艳华薛陈
- 关键词：角点检测代价函数
- 融合梯度特征的灰度目标跟踪被引量：4
- 2009年
- 为了克服灰度目标跟踪中目标和背景的对比度低、界线模糊的情况,提出了融合梯度特征的灰度目标跟踪方法.该算法采用mean-shift迭代过程,是一种用新的概率密度向量代替以亮度为特征建立概率密度向量的跟踪方法.目标的梯度特征描述了目标的纹理等细节信息,增加了目标和背景的对比度,因此通过提取目标的梯度特征,建立梯度概率密度向量,与灰度概率密度向量融合构成新的向量,用新概率密度向量描述目标模板的特征跟踪目标.实验结果表明,该算法与mean-shift算法相比,跟踪稳定得到了较大改进,取得了理想的跟踪效果.
- 陈爱华朱明王艳华薛陈
- 关键词：方向直方图MEAN-SHIFT算法BHATTACHARYYA系数目标跟踪
- 海天背景弱小目标检测算法研究
- 针对低空掠海、远距离弱小目标自动捕获过程中存在的重点和难点问题，提出了一系列有效的算法。对海天线提取算法，低对比度弱小目标的增强和检测算法进行了研究，解决了低空弱小目标检测过程中存在的一些难题。
首先，针对传统海天...
- 王艳华
- 关键词：弱小目标
- 基于各向异性扩散的弱小目标增强算法(英文)被引量：3
- 2008年
- 针对弱小目标对比度较低、边缘模糊、难以准确探测的问题,本文提出一种基于PDE的改进的各向异性扩散滤波算法增强弱小目标。该方法根据各向异性扩散原理,通过改进传统的P-M方程建立新的滤波模型,采用自适应滤波的方法在非目标区进行背景平滑,在局部变化的区域进行锐化处理增强弱小目标,从而达到背景平滑的同时增强边缘的效果。同时可以通过调节参数k和w选择平滑和锐化的程度,以适应不同的环境变化。实验结果表明,该方法能够有效的增强低对比度图像中的弱小目标。
- 王艳华刘伟宁
- 关键词：PDE各向异性扩散低对比度图像图像增强自适应滤波器
- 基于偏微分方程的非线性弱目标增强算法被引量：6
- 2008年
- 为解决低对比度弱目标单帧检测率较低的问题,提出一种基于偏微分方程(PDE)的弱目标增强算法,对传统的P-M各向异性扩散模型进行改进,在扩散函数中引入锐化因子,通过选取适当的梯度门限和锐化强度参数,自适应地平滑背景和增强弱目标.该算法与中值滤波相结合,消除了传统模型在处理椒盐噪声方面的缺陷.仿真实验表明,该算法可有效克服传统滤波器的缺陷,在抑制干扰和噪声的同时增强目标.
- 王艳华刘伟宁陈爱华王勇
- 关键词：弱目标图像增强偏微分方程扩散滤波
- 改进的中值滤波算法及其FPGA快速实现被引量：33
- 2009年
- 针对传统中值滤波算法带来的图像模糊问题,提出一种改进算法,加入阈值比较环节以便更好地保持图像细节。当用FPGA实现中值滤波算法时,传统方法需要较多的时钟周期,由此设计一种新的硬件实现电路,仅用3个周期就能快速地取得中值。仿真结果说明,该改进算法不仅能够取得良好的滤波效果,而且使所处理的图像更加清晰,所设计的硬件电路能够快速、高效地对算法进行实现。
- 李飞飞刘伟宁王艳华
- 关键词：中值滤波现场可编程门阵列阈值
