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动态背景中基于特征点引导的动目标快速检测方法被引量：2: 2011年; 为解决传统方法的不足,提出一种新方法实现动态背景中运动目标的快速检测。充分利用图像的特征点信息,对传统的SSDA算法进行改进,实现视频序列相邻帧间的配准。在经过配准的帧间,利用特征点及其邻域的灰度信息求取小窗口的灰度差的总和,则匹配误差较大的特征点必处在动目标区域,据此检测出运动目标的位置。实验证明,该算法具有简单、快速的优点,可用于动态背景中的动目标检测,也可用于图像的变化检测。; 喻夏琼陈向宁; 关键词：动目标检测图像匹配 HARRIS算子

运动序列中动目标检测的稳健性方法被引量：4: 2011年; 提出一种运动序列中动目标检测的稳健性方法。用尺度不变特征变换(SIFT)算法生成特征描述符,基于最近邻距离比(NNDR)进行初始匹配,增加对称性约束以获得稳健的匹配点集。随机抽样一致集算法(RANSAC)用于分离背景和目标对应特征点,实现背景运动的稳健性估计。背景补偿后,相邻帧差分和数学形态学方法实现动目标的分割。真实运动序列的实验结果表明,该算法能够获得稳健的匹配点对,检测出运动目标。; 喻夏琼陈向宁; 关键词：动目标检测尺度不变特征

TDA9965在面阵CCD相机视频信号处理中的应用被引量：1: 2010年; 为了在大面阵CCD信号处理电路中获得高质量的图像信号,就必须对电路中的噪声进行适当的处理。针对面阵CCD输出噪声的特点,提出了基于CCD信号处理芯片TDA9965的面阵CCD相机视频信号处理方案。TDA9965内置了视频信号处理电路的功能模块,只要正确设计其外围工作电路,就能完成视频信号处理功能。最后,简单总结了视频信号处理外围电路设计中应注意的问题。; 陈向宁赵杰陈颖; 关键词：视频信号处理

铁电液晶光寻址空间光调制器性能分析被引量：2: 2012年; 针对氢化非晶硅/铝/铁电液晶结构的光寻址空间光调制器(OASLM),依据其等效电路模型,利用Pspice和Matlab软件对其分辨率、响应速度、对比度及灰度响应等性能进行了分析。结果表明:在铁电液晶(FLC)层厚度一定的情况下,减小光敏感层(a-Si:H层)的厚度可以提高FLC-OASLM的调制传递函数,从而提高分辨率;在其他参量一定的情况下,FLC-OASLM的响应速度随写入光光强增大而增大(写入光从0.08mW/cm2增大到10mW/cm2,延迟时间减小110μs,上升时间减小154μs),随擦除光光强增大而减小(擦除光从0增大到1mW/cm2,延迟时间增大41μs,上升时间仅增加3μs);FLC-OASLM的对比度随控制光光强增大而增大,最终趋于一个稳定值21∶1;在其他参量不变时,随着擦除光光强的增大,输出光响应呈现"等级"下降,且发现当擦除光光强达到一定值(3mW/cm2)后,擦除光的改变主要影响下降时间而对上升时间几乎无影响;合理设计激励源信号波形,可以得到超过十级灰度输出,表明擦除光具有实现FLC-OASLM的灰度响应的功能。; 王江涛陈向宁; 关键词：信息光学铁电液晶空间光调制器等效电路模型

基于非线性优化的摄像机2D标定法被引量：5: 2013年; 基于平面靶标,利用不同的非线性优化方法精确标定摄像机的线性参数以及畸变参数。基于绝对二次曲线的图像(IAC)构成约束方程,线性求解线性模型内外参数的初始值,在此基础上充分考虑非线性模型中的径向畸变和切向畸变,利用Rodrigues旋转公式减小优化参数的个数,分别采用最速下降法和LM最优化方法求解精确参数。实验结果表明,基于非线性优化的2D标定法能够简化初始值的计算,获得精确的非线性参数,最速下降法具有较快的收敛速度,LM算法能够获得更小的投影误差,且利用优化工具箱可以显著减小计算难度。可以根据实际需要选择不同的优化算法,实现摄像机的快速精确标定。; 喻夏琼高岩陈向宁; 关键词：摄像机标定平面靶标单应矩阵最速下降法 LM算法

接收机自主完好性监测算法及其性能分析: 2013年; 完好性是卫星导航系统的重要性能参数,接收机自主完好性监测作为用户端的完好性监测方法具有低成本、实施方便的优势。基于统计理论,给出RAIM算法统计检测量的设计方法,推导了阈值的确定方法及RAIM可用性判定方法。对一天中2880个采样时刻的RAIM性能进行仿真分析,结果表明,RAIM算法对于固定伪距误差的故障和慢变故障有良好的监测效果,排除故障星之后的定位误差可以保持在正常的水平。; 喻夏琼辛国栋何骏; 关键词：卫星导航故障检测故障识别

运动背景中结合特征位移矢量场模糊分割与OTSU法的运动检测被引量：6: 2012年; 运动背景中的运动检测难度较大,背景运动补偿后差分以及分割光流场可实现动目标和背景的分离,差分前需进行鲁棒的背景估计,且差分后易出现空洞,而光流估计在噪声以及目标运动速度较大时并不准确,尤其在光照变化时,两种方法均易失效。本文提出一种特征点位移矢量场模糊分割与图像自适应阈值化相结合的运动检测方法,实现在无任何关于运动目标或者运动背景先验信息条件下的动目标检测。通过改进的SIFT匹配方法生成鲁棒的特征位移矢量场,采用模糊C均值聚类算法对SIFT位移矢量场进行无监督分类,实现动目标与背景特征的自适应分离。OTSU法和形态学操作实现图像的自适应分割,用以修正特征点凸包,最终分割出动目标区域。与鲁棒的背景运动补偿后差分以及光流估计的对比实验表明,在目标运动速度较大、光照变化以及噪声情况下,本文方法均能够检测出运动目标,且在光照变化下的优势明显。; 喻夏琼陈向宁姜明勇; 关键词：SIFT 模糊C均值聚类最大类间方差法

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国家高技术研究发展计划(2007AA701516-1)