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基于LM算法的三维点云与二维图像标定方法
1
作者 吴龙 陶奕帆 +2 位作者 杨旭 徐璐 陈淑玉 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期59-65,共7页
针对激光雷达与相机检测时标定精度不足,导致后续激光雷达点云与相机图像的空间对齐产生误差,影响后续特征匹配、物体检测和三维重建准确性的问题,文中提出一种基于激光雷达三维点云和单目相机的二维图像的标定方法,旨在实现对大规模物... 针对激光雷达与相机检测时标定精度不足,导致后续激光雷达点云与相机图像的空间对齐产生误差,影响后续特征匹配、物体检测和三维重建准确性的问题,文中提出一种基于激光雷达三维点云和单目相机的二维图像的标定方法,旨在实现对大规模物体的精确检测和三维环境重建。该方法首先通过多帧点云数据叠加获得相对密集的点云测量,并利用角点检测算法检测图像中的特征角点;随后使用偏最小二乘法(PLS)对参数进行求解;最后利用LM迭代算法最小化重投影误差,提高标定精度。标定结果表明,SPAAM算法相较于经典方法重投影误差减少8.6%,所提方法相较于经典方法重投影误差减少近38.2%,验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 激光雷达 单目相机 标定方法 点云数据 偏最小二乘法 LM迭代算法
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基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写
2
作者 段新涛 徐凯欧 +4 位作者 白鹿伟 张萌 保梦茹 武银行 秦川 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息。其次,设计一种新型的空间域和频域信息... 针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息。其次,设计一种新型的空间域和频域信息融合方式来提高图像的不可感知性和安全性。最后,采用多个损失函数对网络进行级联约束。实验结果表明,相比其他隐写方案,所提方案在峰值信噪比上平均提高3~4 dB,结构相似性和学习感知图像块相似度的平均值分别为0.99和0.001;抗隐写分析能力更接近50%,具有更高的安全性,且大容量隐藏时仍具有较好效果。 展开更多
关键词 图像隐写 深度可分离卷积 空间域 频域 安全性 大容量
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基于Arnold变换的数字音频解密信号质量评判方法
3
作者 黄丽娜 李江华 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期121-125,共5页
数字音频解密信号在评判过程中忽略了普遍存在的压缩、噪声干扰及数据传输过程中的丢包问题,使数字音频解密信号波形与原始音频形态不一致,导致评判结果的PCC值较低,RMSE结果较高,影响评判精度。为此提出一种基于Arnold变换的数字音频... 数字音频解密信号在评判过程中忽略了普遍存在的压缩、噪声干扰及数据传输过程中的丢包问题,使数字音频解密信号波形与原始音频形态不一致,导致评判结果的PCC值较低,RMSE结果较高,影响评判精度。为此提出一种基于Arnold变换的数字音频解密信号质量评判方法。首先设计基于Arnold变换的数字音频解密过程,根据Arnold变换的加密过程的逆变换,得到解密后的数字音频信号;其次构建基于波形的数字音频信号质量评判模型,将数字音频解密信号码流作为模型输入,完全解码波形分析模块获取信号波形,在此基础上提取数字音频解码信号中的发音特征;然后利用压缩与噪声失真评判模块,基于上述发音特征评估压缩与噪声环境下数字音频解密信号的质量,同时统计音频包数量及丢包数量,以此评判信号的丢包失真状况;最后综合压缩与噪声失真评判结果、丢包失真评判结果,即可获得数字音频解密信号整体评判结果。实验结果显示,所提方法处理后的数字音频解密信号波形与原始音频在整体形态上保持一致,评判结果的PCC均达到0.8以上,RMSE均控制在0.3以内,验证该方法评判结果具有较高精度。 展开更多
关键词 ARNOLD变换 数字音频 解密信号 质量评判 波形分析 丢包失真
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基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像目标边界提取方法
4
作者 王小红 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期49-53,共5页
为有效应对高分辨率遥感影像遮挡、旋转等因素对目标边界提取效果的影响,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的高分辨率遥感影像目标边界提取方法。以卷积神经网络实现高分辨率遥感影像目标边界提取框架为基础,引入了特征增强模块,避免网络... 为有效应对高分辨率遥感影像遮挡、旋转等因素对目标边界提取效果的影响,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的高分辨率遥感影像目标边界提取方法。以卷积神经网络实现高分辨率遥感影像目标边界提取框架为基础,引入了特征增强模块,避免网络目标边界浅层、深层特征提取时存在语义信息的表征不足以及丢失细节信息问题;同时,优化网络损失函数,通过预处理目标边界图,将其转化为边界信息的概率图,并设定阈值来排除不确定性像素点,增强模型目标边界提取鲁棒性和精确度。实验结果显示,该方法可实现目标边界精准提取且不易受遥感影像旋转影响,在不同遮挡程度下均具备较为优异的目标边界提取能力。 展开更多
关键词 卷积神经网络 高分辨率遥感影像 目标边界提取 深层特征 特征增强 边界概率图
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联合MFSS和DANM的无网格宽带DOA估计
5
作者 闫冬 李鹏 《电光与控制》 北大核心 2026年第2期69-75,共7页
针对宽带信号定位问题,提出了一种联合改进信号子空间聚焦(MFSS)和解耦原子范数最小化(DANM)的算法。对固定时间内采集的信号进行分段,通过离散傅里叶变换(DFT)将其变换为对应段数个窄带频率分量,在Frobenius范数的约束下,通过不同频率... 针对宽带信号定位问题,提出了一种联合改进信号子空间聚焦(MFSS)和解耦原子范数最小化(DANM)的算法。对固定时间内采集的信号进行分段,通过离散傅里叶变换(DFT)将其变换为对应段数个窄带频率分量,在Frobenius范数的约束下,通过不同频率子空间的特征向量相结合构造聚焦协方差矩阵。通过解耦的方式把复杂问题分块化并表示为字典中原子的线性组合,转化为一个凸问题的最优解,从中恢复出一个包含信源信息的半正定Toeplitz矩阵,继而对该矩阵进行Vandermonde分解,恢复出入射信源的角度参数。分别对所提出的联合算法与其他宽带信号定位算法进行对比仿真实验,结果表明,所提算法在低信噪比下准确度提升了15%,在多信源数不超过6个的情况下仍具有较低的估计误差。 展开更多
关键词 信源定位 MFSS DANM 字典
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矢量共形阵列离网格优化参数估计算法
6
作者 姜来 王思明 +1 位作者 蓝晓宇 王三喜 《电讯技术》 北大核心 2026年第1期108-116,共9页
稀疏重构算法划分网格数目直接决定计算复杂度大小,且其在低信噪比和小快拍下的离网格参数估计性能仍无法满足实际精度需求。为解决上述问题,提出了一种基于张量的矢量共形阵列(Vector Conformal Arrays,VCA)离网格优化参数估计算法。首... 稀疏重构算法划分网格数目直接决定计算复杂度大小,且其在低信噪比和小快拍下的离网格参数估计性能仍无法满足实际精度需求。为解决上述问题,提出了一种基于张量的矢量共形阵列(Vector Conformal Arrays,VCA)离网格优化参数估计算法。首先,利用信号空域稀疏特性,基于VCA建立二维稀疏离网格张量接收信号模型;然后,为进一步促进解的稀疏性,提出一种三阶分层先验贝叶斯模型,利用张量变分稀疏贝叶斯学习算法得到波达角度(Direction of Arrival,DOA)估计值。在DOA估计过程中,提出一种离网格优化思想,大大降低运算复杂度提升算法效率。最后,利用最小特征向量方法得到信源极化参数估计。仿真结果表明,与未采用离网格优化的算法相比,所提算法的计算复杂度提升约30.8%;同时,在信噪比小于0 dB和快拍小于150的条件下,所提算法的参数估计精度和角度分辨概率分别提升约35.7%和54.4%。 展开更多
关键词 矢量共形阵列 离网格优化 参数估计 变分稀疏贝叶斯学习
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基于FPGA的轻量化自适应ORB算法研究与实现
7
作者 王鼎轩 姚荣彬 +1 位作者 赵中华 李晓欢 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期117-123,共7页
为了解决ORB算法计算复杂、实时性差以及算法固定阈值在光照变化及低纹理场景下特征检测不足的问题,文中提出一种基于FPGA的轻量化自适应ORB算法加速架构。首先,对ORB算法的特征方向计算进行改进,采用了一种基于区域划分的特征方向角度... 为了解决ORB算法计算复杂、实时性差以及算法固定阈值在光照变化及低纹理场景下特征检测不足的问题,文中提出一种基于FPGA的轻量化自适应ORB算法加速架构。首先,对ORB算法的特征方向计算进行改进,采用了一种基于区域划分的特征方向角度和描述符计算方法,减少了计算资源消耗,结合FPGA的并行化和流水线计算优势,设计了一种轻量化ORB加速架构;其次,在原有算法的基础上加入直方图均衡算法,调整图像亮度,提高图像的对比度,使图像的特征细节更加明显;最后,针对ORB算法的固定阈值,设计了一种自适应阈值计算方法,实现了算法在弱光照和低纹理场景下提取特征点数量的提升。实验结果表明:相对于软件的算法实现,基于FPGA的硬件加速架构能够得到16.1倍的加速效果,在弱光照和低纹理条件下提取特征点数量分别是ORB算法的6.67倍和2.56倍,特征匹配点对数量分别是ORB算法的5.62倍和1.5倍。实现了算法的加速和资源消耗的降低,提升了算法的自适应性以及在不同场景的鲁棒性。 展开更多
关键词 ORB 特征检测 FPGA 轻量化 直方图均衡 自适应阈值 弱光照 低纹理
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红外传统与智能融合目标检测算法研究
8
作者 刘超 贾明永 +1 位作者 贺艳涛 李雪 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期169-174,共6页
红外诱饵技术的不断发展增加了场景复杂度,对抗干扰算法设计提出了更高的要求。为了弥补人工定义规则的传统图像处理算法对复杂场景描述能力不足的劣势,文中引入智能图像识别算法,完成了基于改进YOLOv5的人工智能算法网络搭建、训练及... 红外诱饵技术的不断发展增加了场景复杂度,对抗干扰算法设计提出了更高的要求。为了弥补人工定义规则的传统图像处理算法对复杂场景描述能力不足的劣势,文中引入智能图像识别算法,完成了基于改进YOLOv5的人工智能算法网络搭建、训练及测试。结合传统算法场景划分明确、可解释性强,以及智能算法对特征的挖掘、学习能力强的特点,基于置信度概念,在像素级、特征级、决策级进行算法融合,提出一种传统与智能融合的目标检测算法。通过3 072条图像序列仿真验证,融合算法相较传统算法的目标检测成功概率提升12.99%,证明了融合算法的有效性,对于提升红外空空导弹目标检测能力具有重要意义。 展开更多
关键词 红外诱饵技术 目标检测 图像处理 深度学习 传统智能融合 抗干扰
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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划 被引量：7
9
作者 宋宇 高岗 +1 位作者 梁超 徐军生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 混沌序列 准反向学习 灰狼算法 粒子群算法
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基于最优块排序的自适应JPEG图像可逆信息隐藏算法
10
作者 岳亚 张敏情 +1 位作者 赖培政 狄富强 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期76-83,共8页
为解决JPEG图像在可逆信息隐藏过程中出现的图像质量下降及文件体积膨胀的问题,文中提出一种基于最优块排序的自适应JPEG图像可逆信息隐藏算法。首先对JPEG图像熵解码后的量化DCT系数进行8×8分块,计算每个子块的阈值T,根据阈值T对... 为解决JPEG图像在可逆信息隐藏过程中出现的图像质量下降及文件体积膨胀的问题,文中提出一种基于最优块排序的自适应JPEG图像可逆信息隐藏算法。首先对JPEG图像熵解码后的量化DCT系数进行8×8分块,计算每个子块的阈值T,根据阈值T对所有子块进行排序,得到最优块序列。预先设定幅值大小,将子块中小于等于幅值的非零AC系数进行两两配对以嵌入信息,而对于那些超出幅值的非零AC系数,则移位以腾出空间。同时,为了减少AC系数的无效移动,结合最新的二维直方图可逆映射规则,自适应选择不同子块的频段系数用于信息嵌入。实验结果表明,该方法相比于4种主流经典方法,峰值信噪比提高了0.06~1.79 dB,文件大小增量降低了4.3%~16.5%,并且能够完全可逆地恢复载体图像,具有一定的适用性。 展开更多
关键词 JPEG图像 可逆信息隐藏 最优块排序 二维直方图平移 自适应 系数配对 频率选择
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一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测算法
11
作者 马晞茗 李宁 吴迪 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期41-48,共8页
针对复杂人群密集场景中因行人目标受遮挡和行人目标尺度不一等因素导致行人检测器检测精度下降、漏检率变高的问题,基于Faster R-CNN算法进行改进,提出一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测算法。在特征提取环节,设计一种融合注意力机... 针对复杂人群密集场景中因行人目标受遮挡和行人目标尺度不一等因素导致行人检测器检测精度下降、漏检率变高的问题,基于Faster R-CNN算法进行改进,提出一种抗遮挡重叠与尺度变化的行人检测算法。在特征提取环节,设计一种融合注意力机制的循环多尺度特征提取网络,用于学习更为丰富细致的多尺度特征信息,并重点聚焦于关键特征信息,提升网络对不同尺度行人目标的灵敏度;对于损失函数模块,引入斥力损失以降低目标相互遮挡对检测造成的干扰;在后处理环节,设计一种基于遮挡重叠率补偿的非极大值抑制算法,使得实际的抑制阈值能够随着遮挡程度的变化而自适应调整,从而进一步降低密集处行人目标的漏检率。实验结果表明:改进后算法的检测性能更为出色,在CrowdHuman和CityPersons数据集上的检测平均精度相比基准算法分别提升了2.5%和1.9%,对数平均漏检率分别降低了3.5%和3.2%,在TJU-DHD-pedestrian数据集上不同尺度行人目标的对数平均漏检率也得到较为明显的降低,所提算法可以适用于复杂场景中的行人检测。 展开更多
关键词 行人检测 人群密集场景 Faster R-CNN 多尺度特征融合 损失函数 非极大值抑制
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基于改进YOLOv8的SAR图像舰船目标检测算法研究
12
作者 罗雨婷 杨维明 +2 位作者 武书博 徐泽 潘能源 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期1-7,共7页
针对合成孔径雷达图像舰船目标检测算法在精度、计算效率和模型复杂度之间难以兼顾等问题,提出一种基于改进YOLOv8的SAR图像舰船目标检测算法。首先,在Head部分增加一个P2检测头,提高对小尺度目标的检测能力;其次,在C2f模块中引入增强... 针对合成孔径雷达图像舰船目标检测算法在精度、计算效率和模型复杂度之间难以兼顾等问题,提出一种基于改进YOLOv8的SAR图像舰船目标检测算法。首先,在Head部分增加一个P2检测头,提高对小尺度目标的检测能力;其次,在C2f模块中引入增强的多尺度通道感知结构,以增强特征表达能力并优化多尺度目标检测效果;同时,在检测头前增加卷积注意力模块,提升模型对关键特征的关注度;此外,采用Ghost轻量化卷积以减少计算量,提高模型推理速度。在HRSID上的实验结果显示:相较于原始YOLOv8,改进后的算法在SAR图像舰船目标检测平均精度均值(mAP)上提升了2.8%、召回率(R)提升了4.2%,检测速度(FPS)提高了27.1 f/s、计算量GFLOPs降低了25.17%。与RCSA-YOLO相比,虽然计算量略微增加,但文中算法的mAP值高出4.7%,准确率也高于RCSA-YOLO;与其他算法相比,文中算法在保证较高检测精度的情况下大幅降低了模型参数量和计算量,提高了检测效率。实验结果表明,改进后的YOLOv8算法较好地兼顾了检测精度、检测效率和模型复杂度,对复杂背景下的SAR小尺度舰船检测具有较高的实用价值,可为海上监视与港口安防等实时应用提供支持。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 YOLOv8 舰船目标检测 增强的多尺度通道感知 卷积注意力模块 模型轻量化
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基于脑功能网络的虚拟现实晕动症检测
13
作者 杨文清 化成城 +4 位作者 殷利平 陶建龙 陈玥池 戴志安 刘佳 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期26-34,共9页
基于对不同眩晕状态下的脑电信号(EEG)解码提出有效的检测方案,有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法.本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段,并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组,利用PLV(锁相值)方法计算EEG频段内... 基于对不同眩晕状态下的脑电信号(EEG)解码提出有效的检测方案,有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法.本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段,并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组,利用PLV(锁相值)方法计算EEG频段内和频段间的功能连接以构建超邻接矩阵,并基于SVM(支持向量机)和CNN(卷积神经网络)等模型进行分类识别.研究结果显示,聚类系数、局部效率和加权节点度三种具有显著性差异的拓扑特征融合后,在检测眩晕和非眩晕,高眩晕和低眩晕两个任务中的最高平均分类准确率分别为91.70%和96.00%.此外,本文还将超邻接矩阵直接输入CNN模型,在两个任务中得到的平均分类准确率分别达到93.40%和98.50%.结果表明,本研究所提方法可用于虚拟现实晕动症的检测,并可为进一步研究晕动症对各脑区功能耦合的影响提供参考. 展开更多
关键词 虚拟现实晕动症 脑电信号(EEG) 多元变分模态分解 脑功能连接 网络拓扑特征
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基于深度学习的河道航拍影像检测算法研究
14
作者 邓业发 郄志红 吴鑫淼 《工程科学与技术》 北大核心 2026年第1期334-344,共11页
利用先进手段快速、精准地发现河湖四乱和水质等问题是提高河湖管理及河湖长制工作效率的重要途径之一,通过无人机巡视结合图像识别技术有望有效解决传统人工巡查河道观测范围受限、效率低下和涉河问题响应慢等问题,但目前河道水面环境... 利用先进手段快速、精准地发现河湖四乱和水质等问题是提高河湖管理及河湖长制工作效率的重要途径之一,通过无人机巡视结合图像识别技术有望有效解决传统人工巡查河道观测范围受限、效率低下和涉河问题响应慢等问题,但目前河道水面环境复杂,河道漂浮垃圾形状不规则且形态多样、尺寸不一,蓝藻分布较广,非法采砂行为发生地点较为隐蔽且易受遮挡,依靠传统的图像识别算法进行检测存在较大的挑战性。针对这一挑战,本文提出一种基于改进YOLO v5s的河道巡查图像识别(YOLO v5s-CDF)模型。首先,使用FocalNext模块替代Backbone骨干网络中的C3模块,通过引入深度可分离卷积和空洞卷积,增强网络对小目标的特征提取能力;接着,在输出部分添加Context Aggregation注意力机制,通过引入上下文聚合机制来调整输入数据的权重,使模型能够更加关注图像中的关键信息;同时,使用解耦头(Decouple Head)替换原有的耦合检测头,将特征提取和任务预测分开,加快了网络的收敛速度,进一步提升了模型对小目标的检测能力。实验结果表明,YOLO v5s-CDF模型的平均精度均值(mAP)为86.7%,比YOLO v5s模型高了4.1个百分点,对比YOLO v7-tiny和YOLO X-s模型,平均精度均值提高了20.4个百分点和8.3个百分点。实例分析结果说明本文提出的YOLO v5s-CDF模型是实现河湖问题精准识别的可靠且有效的方法。 展开更多
关键词 YOLO v5s 小目标检测 河道垃圾 FocalNext模块 注意力机制
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基于GMM-HMMs与Viterbi回溯的连续手势肌电信号预测与识别
15
作者 杨进兴 刘帅 李俊 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期11-17,共7页
针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中,存在实时性较差和预测能力不足的问题,提出一种基于GMM-HMMs(高斯混合-隐马尔可夫模型)和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗,通过GMM-HMMs建立... 针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中,存在实时性较差和预测能力不足的问题,提出一种基于GMM-HMMs(高斯混合-隐马尔可夫模型)和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗,通过GMM-HMMs建立手势的空闲、上升、稳定和下降4个动作状态,提出改进的Viterbi滑动窗口边缘化策略,建立滑动窗口长期约束,实现连续手势动作状态预测.最终引入最大似然法动态阈值模型以区分手势类别.在由8位实验者完成的包含4种手势的12个连续两手势动作任务中,该方法的平均识别率为98.1%,预测时间为71 ms,明显优于LSTM模型(94.2%,309 ms)和GRU模型(93.8%,300 ms). 展开更多
关键词 模式识别 连续手势 GMM-HMMs Viterbi回溯 表面肌电信号
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人机融合智能决策:概念、框架与应用 被引量：1
16
作者 李哲 王可 +7 位作者 王彪 赵梓棋 李亚飞 郭毅博 胡亚洲 王华 吕培 徐明亮 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3439-3464,共26页
人机融合智能是人工智能发展到一定阶段的产物,构成了由弱人工智能向强人工智能过渡的关键中间智能形态。该领域的研究不仅涵盖人工智能基础理论与技术的探索,还涉及人类、机器与环境之间复杂关系的系统性分析。在军事、医疗和驾驶等应... 人机融合智能是人工智能发展到一定阶段的产物,构成了由弱人工智能向强人工智能过渡的关键中间智能形态。该领域的研究不仅涵盖人工智能基础理论与技术的探索,还涉及人类、机器与环境之间复杂关系的系统性分析。在军事、医疗和驾驶等应用场景中,探索人机融合智能在复杂决策中的应用具有重要的研究意义和实用价值。该文阐述了人机融合智能的概念,分析实现人机融合智能决策的意义;归纳了人机融合智能决策系统的一般框架,并依据决策任务的特性及其中体现的人机关系,总结了人机融合智能决策的3种具体方式,即人类主导型决策、机器主导型决策和人机协同型决策;介绍了人机融合智能决策的典型应用;讨论了人机融合智能决策存在的问题和未来的研究方向。 展开更多
关键词 人工智能 人机融合智能 智能决策 人机协同
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一种基于抛物面模型的参数修正的鱼眼图像校正算法
17
作者 王翊 李志辉 许耀华 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期13-18,共6页
鱼眼镜头因其超宽视野被广泛应用在安防、探测等领域,但鱼眼镜头因其短焦距设计而引发径向畸变,严重影响了鱼眼镜头的实际应用价值。为此,文中提出一种基于抛物面模型的参数修正鱼眼图像校正算法,有效改善了鱼眼图像的校正质量。首先,... 鱼眼镜头因其超宽视野被广泛应用在安防、探测等领域,但鱼眼镜头因其短焦距设计而引发径向畸变,严重影响了鱼眼镜头的实际应用价值。为此,文中提出一种基于抛物面模型的参数修正鱼眼图像校正算法,有效改善了鱼眼图像的校正质量。首先,通过改进的逐行逐列扫描法进行有效区域提取,有效减少了扫描时间;其次,通过可参数修正的抛物面模型对鱼眼图像进行初次校正,根据校正效果修正模型参数,再次进行校正;最后,通过双线性插值算法对校正图像进行插值。仿真结果表明,通过与光心转移的透视投影算法和重定位的经度校正算法进行对比,在室外建筑、室内建筑以及风景等方面,文中算法校正效果更好,校正图像保留的有效信息更多,在安防、探测等领域具有实际应用价值。 展开更多
关键词 鱼眼镜头 抛物面模型 提取算法 插值算法 畸变校正 鱼眼图像 校正算法 参数修正
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基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准
18
作者 蒙倩颜 闫立誉 +1 位作者 叶俊明 邓云逸 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期54-58,共5页
为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图... 为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图像Wishart梯度进行描述,得到单级化SAR图像比值梯度,该比值梯度为SAR图像隐含特征,同时使用SIFT方法建立SAR多尺度空间,在该多尺度空间内生成SAR图像的降采样图像,在该降采样图像的基础上,计算单级化SAR图像比值梯度,依据SAR图像隐含特征确定SAR图像特征极值点和特征点主方向后,生成均匀的SAR图像多尺度配准特征描述向量,再通过欧氏距离来描述SAR图像多尺度配准特征描述向量之间的距离,实现SAR图像多尺度配准。实验结果表明:该方法提取SAR图像隐含特征能力较强,可在SAR图像存在缩放和旋转的情况下高质量实现多尺度配准,应用性较好。 展开更多
关键词 隐含特征 SIFT方法 SAR图像 多尺度配准 极化分解 Wishart梯度 特征极值点 描述向量
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面向自动驾驶的多尺度目标三维检测算法
19
作者 刘嫚 陈晓楠 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期141-147,共7页
在自动驾驶场景中,使用单目相机进行三维目标检测是一项具有挑战性的任务,尤其是在复杂道路环境下,目标的尺度差异和遮挡现象容易导致误检或漏检。针对这一问题,文中提出一种基于特征融合与增强的单目三维目标检测算法。首先,构建Faster... 在自动驾驶场景中,使用单目相机进行三维目标检测是一项具有挑战性的任务,尤其是在复杂道路环境下,目标的尺度差异和遮挡现象容易导致误检或漏检。针对这一问题,文中提出一种基于特征融合与增强的单目三维目标检测算法。首先,构建FasterNet+作为骨干网络,通过优化嵌入层和块结构,增强细节信息的提取,提升网络的整体性能;其次,设计多维特征自适应融合模块,自适应地选择并融合高维与低维特征,解决高维特征丢失小目标信息和低维特征缺乏上下文信息的问题;最后,引入特征增强注意力模块,突出特定目标区域,进一步提升网络在目标定位和分类方面的精度。在nuScenes数据集上的实验结果表明,其mAP和NDS比基准方法分别提高0.038和0.035,可以有效检测出不同类型和尺度的目标,并展现出更强的鲁棒性,为自动驾驶场景中的多维目标检测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 自动驾驶 单目相机 三维目标检测 多尺度感知 特征融合 注意力机制 机器视觉
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自适应小波阈值函数在图像增强中的应用研究
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作者 翁瀚尧 田慧会 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期31-35,共5页
常规小波阈值算法在小波变换时阈值位置存在不平滑和不连续等问题,导致处理含噪图像细节丢失和增强效果不佳。为此,文中基于softsign(x)函数重构了一种自适应小波阈值函数,该函数可以有效缓解梯度消失问题,同时引入收缩因子并根据小波... 常规小波阈值算法在小波变换时阈值位置存在不平滑和不连续等问题,导致处理含噪图像细节丢失和增强效果不佳。为此,文中基于softsign(x)函数重构了一种自适应小波阈值函数,该函数可以有效缓解梯度消失问题,同时引入收缩因子并根据小波分解层数自适应调整,以准确区分有用信息和噪声,提升图像增强效果。通过仿真实验,对比了常规阈值函数和其他改进阈值函数,结果表明,所提的自适应小波阈值函数在去噪和增强图像细节方面效果显著,可以有效增强含噪图像的边缘和纹理信息,优于其他方法。 展开更多
关键词 图像增强 小波变换 自适应小波阈值函数 含噪图像去噪 softsign(x) 收缩因子
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