2009年 第35卷 第4期
2009, 35(4): 337-344.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00337
摘要:
研究了离散分段线性系统静态输出反馈控制问题. 基于分段二次李亚普诺夫函数, 给出了静态输出反馈镇定控制器综合的新的充分的线性矩阵不等式条件. 同时, 通过使用Finsler引理, 引入一组具有特殊结构的松弛变量以减少设计保守性. 与以后方法相比, 所提出的方法具有好的性能, 并且在已有方法失效的情况下仍可用. 文中还将此方法推广到H无穷控制. 最后给出三个例子说明方法的有效性.
研究了离散分段线性系统静态输出反馈控制问题. 基于分段二次李亚普诺夫函数, 给出了静态输出反馈镇定控制器综合的新的充分的线性矩阵不等式条件. 同时, 通过使用Finsler引理, 引入一组具有特殊结构的松弛变量以减少设计保守性. 与以后方法相比, 所提出的方法具有好的性能, 并且在已有方法失效的情况下仍可用. 文中还将此方法推广到H无穷控制. 最后给出三个例子说明方法的有效性.
2009, 35(4): 345-349.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00345
摘要:
Computed tomography (CT) is the primary imaging modality for investigation of lung function and lung diseases. High resolution CT slice images of chest contain lots of texture information, which provides powerful datasets to research computer aid-diagnosis (CAD) system. But the extraction of lung tissue textures is a challenge task. In this paper, we introduce a novel method based on level set to extract lung tissue texture tree, which is automatic and effectual. Firstly, we propose an improved implicit active contour model driven by local binary fitting energy, and the parameters are dynamic and modulated by image gradient information. Secondly, a new technique of painting background based on intensity nonlinear mapping is brought forward to remove the influence of background during the evolution of single level set function. At last, a number of contrast experiments are performed, and the results of 3D surface reconstruction show our method is efficient and powerful for the segmentation of fine lung tree texture structures.
Computed tomography (CT) is the primary imaging modality for investigation of lung function and lung diseases. High resolution CT slice images of chest contain lots of texture information, which provides powerful datasets to research computer aid-diagnosis (CAD) system. But the extraction of lung tissue textures is a challenge task. In this paper, we introduce a novel method based on level set to extract lung tissue texture tree, which is automatic and effectual. Firstly, we propose an improved implicit active contour model driven by local binary fitting energy, and the parameters are dynamic and modulated by image gradient information. Secondly, a new technique of painting background based on intensity nonlinear mapping is brought forward to remove the influence of background during the evolution of single level set function. At last, a number of contrast experiments are performed, and the results of 3D surface reconstruction show our method is efficient and powerful for the segmentation of fine lung tree texture structures.
2009, 35(4): 350-355.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00350
摘要:
提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的物体识别通用框架. 在该框架中, 特征抽取采用选取的Gabor小波在物体的最佳位置卷积实现, 而分类则通过支持向量机实现. 相比传统的基于Gabor特征的识别系统, 该方法能够同时达到准确而快速的分类目的. 本论文成功地将该框架应用于两个实际的物体识别例子: 物体/非物体分类和人脸识别. 实验结果证明了所提出的方法相对于其它方法的优越性.
提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的物体识别通用框架. 在该框架中, 特征抽取采用选取的Gabor小波在物体的最佳位置卷积实现, 而分类则通过支持向量机实现. 相比传统的基于Gabor特征的识别系统, 该方法能够同时达到准确而快速的分类目的. 本论文成功地将该框架应用于两个实际的物体识别例子: 物体/非物体分类和人脸识别. 实验结果证明了所提出的方法相对于其它方法的优越性.
2009, 35(4): 356-363.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00356
摘要:
针对多层Mumford-Shah模型不能正确分割对比度小且部分被遮挡的复杂医学图像问题, 将目标形状先验知识窄带水平集统计形状模型集成到多层Mumford-Shah模型, 提出了基于目标形状先验知识的多层Mumford-Shah向量值图像分割模型和求解该图像分割模型泛函最小值的水平集逐层迭代算法. 实验结果表明, 该方法能够有效分割对比度小且部分被血管遮挡的早期青光眼病人视乳头图像.
针对多层Mumford-Shah模型不能正确分割对比度小且部分被遮挡的复杂医学图像问题, 将目标形状先验知识窄带水平集统计形状模型集成到多层Mumford-Shah模型, 提出了基于目标形状先验知识的多层Mumford-Shah向量值图像分割模型和求解该图像分割模型泛函最小值的水平集逐层迭代算法. 实验结果表明, 该方法能够有效分割对比度小且部分被血管遮挡的早期青光眼病人视乳头图像.
2009, 35(4): 364-370.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00364
摘要:
通过对最小二乘支持向量机(Least squares support vector regression, LS-SVR)滤波特性的分析, 给出了LS-SVR用于图像滤波的卷积模板构造方法, 解决了LS-SVR在应用中需要求解的问题, 在此基础上, 提出了基于LS-SVR的开关型椒盐噪声滤波算法. 滤波算法中以Maximum-minimum算子作为椒盐噪声检测器, 利用滤波窗口内非噪声点构成LS-SVR的输入数据, 使用事先构造出的LS-SVR滤波算子, 对滤波窗口进行简单的卷积运算, 实现了被椒盐噪声污染点数据的有效恢复. 实验表明, 本文提出的方法具有较好的细节保护能力和较强的噪声去除能力.
通过对最小二乘支持向量机(Least squares support vector regression, LS-SVR)滤波特性的分析, 给出了LS-SVR用于图像滤波的卷积模板构造方法, 解决了LS-SVR在应用中需要求解的问题, 在此基础上, 提出了基于LS-SVR的开关型椒盐噪声滤波算法. 滤波算法中以Maximum-minimum算子作为椒盐噪声检测器, 利用滤波窗口内非噪声点构成LS-SVR的输入数据, 使用事先构造出的LS-SVR滤波算子, 对滤波窗口进行简单的卷积运算, 实现了被椒盐噪声污染点数据的有效恢复. 实验表明, 本文提出的方法具有较好的细节保护能力和较强的噪声去除能力.
2009, 35(4): 371-378.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00371
摘要:
提出了一种基于自适应混合髙斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像素在时空域上的分布信息, 改善了传统的混合髙斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点. 首先利用混合髙斯模型学习每个像素在时间域上的分布, 构造了基于像素的时间域背景模型, 在此基础上, 通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的髙斯成分在空间上的分布, 构造了基于像素的空间域背景模型; 在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果. 为了提高本文时空背景建模的效率, 提出了一种新的混合高斯模型髙斯成分个数的自适应选择策略, 并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算. 通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较, 实验结果验证了本文算法的有效性.
提出了一种基于自适应混合髙斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像素在时空域上的分布信息, 改善了传统的混合髙斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点. 首先利用混合髙斯模型学习每个像素在时间域上的分布, 构造了基于像素的时间域背景模型, 在此基础上, 通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的髙斯成分在空间上的分布, 构造了基于像素的空间域背景模型; 在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果. 为了提高本文时空背景建模的效率, 提出了一种新的混合高斯模型髙斯成分个数的自适应选择策略, 并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算. 通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较, 实验结果验证了本文算法的有效性.
2009, 35(4): 379-385.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00379
摘要:
提出了一种自适应的核密度估计(Kernel density estimation, KDE)运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值克服了单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出方法的适应性和可靠性.
提出了一种自适应的核密度估计(Kernel density estimation, KDE)运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值克服了单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出方法的适应性和可靠性.
2009, 35(4): 386-393.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00386
摘要:
一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布. 考虑到噪声等因素对图像质量的影响, 本文在二维灰度直方图上, 基于二维混合正态分布假设, 给出一维最小误差阈值法的二维推广表达式. 为了提高算法的运行速度, 也给出了快速递推算法. 实验表明, 二维最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法, 能够更好地适应目标和背景方差相差较大的图像及噪声图像的分割问题.
一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布. 考虑到噪声等因素对图像质量的影响, 本文在二维灰度直方图上, 基于二维混合正态分布假设, 给出一维最小误差阈值法的二维推广表达式. 为了提高算法的运行速度, 也给出了快速递推算法. 实验表明, 二维最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法, 能够更好地适应目标和背景方差相差较大的图像及噪声图像的分割问题.
2009, 35(4): 394-400.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00394
摘要:
首先将一种新的基于颜色空间模型的阈值化方法用于背景减法中. 该阈值化方法利用每个像素的颜色畸变和亮度畸变检测出场景中所有的运动, 其中像素的颜色畸变检测考虑了颜色向量所处的空间位置; 同时该阈值化方法在一定程度上抑制了运动阴影的影响. 其次, 将一种双阈值化方法用于背景减法中, 实现了复杂场景下前景目标的提取. 通过VSSN 05和PETS 2006测试视频的实验, 验证了本文提出算法的有效性.
首先将一种新的基于颜色空间模型的阈值化方法用于背景减法中. 该阈值化方法利用每个像素的颜色畸变和亮度畸变检测出场景中所有的运动, 其中像素的颜色畸变检测考虑了颜色向量所处的空间位置; 同时该阈值化方法在一定程度上抑制了运动阴影的影响. 其次, 将一种双阈值化方法用于背景减法中, 实现了复杂场景下前景目标的提取. 通过VSSN 05和PETS 2006测试视频的实验, 验证了本文提出算法的有效性.
2009, 35(4): 401-409.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00401
摘要:
针对经典Mean shift (MS)目标跟踪算法的颜色特征鲁棒差、匹配迭代复杂的缺点, 提出一种分层Mean shift (Hierarchical mean shift, HMS)目标跟踪算法. 首先通过MS迭代将目标区域特征空间的数据点聚类于模式点, 使得以简洁的方式描述前景跟踪目标, 建立目标模型与目标候选模型的聚类模式点描述, 进行聚类块匹配. 然后, 导出聚类块模式点匹配下的相似度量函数, 进行像素点匹配, 结合邻域一致性, 计算像素平移量, 分层估计序列帧中跟踪目标质心模式点的位置, 并给出HMS匹配迭代跟踪算法. 实验结果表明, 与其他两种MS跟踪算法相比, HMS既能提高序列帧跟踪目标表达与匹配的鲁棒性, 又无需匹配所有数据点, 算法简洁且有效可行.
针对经典Mean shift (MS)目标跟踪算法的颜色特征鲁棒差、匹配迭代复杂的缺点, 提出一种分层Mean shift (Hierarchical mean shift, HMS)目标跟踪算法. 首先通过MS迭代将目标区域特征空间的数据点聚类于模式点, 使得以简洁的方式描述前景跟踪目标, 建立目标模型与目标候选模型的聚类模式点描述, 进行聚类块匹配. 然后, 导出聚类块模式点匹配下的相似度量函数, 进行像素点匹配, 结合邻域一致性, 计算像素平移量, 分层估计序列帧中跟踪目标质心模式点的位置, 并给出HMS匹配迭代跟踪算法. 实验结果表明, 与其他两种MS跟踪算法相比, HMS既能提高序列帧跟踪目标表达与匹配的鲁棒性, 又无需匹配所有数据点, 算法简洁且有效可行.
2009, 35(4): 410-416.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00410
摘要:
传统抗噪算法无法解决人声背景下语音识别(Automatic speech recognition, ASR)系统的鲁棒性问题. 本文提出了一种基于计算听觉场景分析(Computational auditory scene analysis, CASA)和语者模型信息的混合语音分离系统. 该系统在CASA框架下, 利用语者模型信息和因子最大矢量量化(Factorial-max vector quantization, MAXVQ)方法进行实值掩码估计, 实现了两语者混合语音中有效地分离出目标说话人语音的目标, 从而为ASR系统提供了鲁棒的识别前端. 在语音分离挑战(Speech separation challenge, SSC)数据集上的评估表明, 相比基线系统, 本文所提出的系统的语音识别正确率提高了15.68%. 相关的实验结果也验证了本文提出的多语者识别和实值掩码估计的有效性.
传统抗噪算法无法解决人声背景下语音识别(Automatic speech recognition, ASR)系统的鲁棒性问题. 本文提出了一种基于计算听觉场景分析(Computational auditory scene analysis, CASA)和语者模型信息的混合语音分离系统. 该系统在CASA框架下, 利用语者模型信息和因子最大矢量量化(Factorial-max vector quantization, MAXVQ)方法进行实值掩码估计, 实现了两语者混合语音中有效地分离出目标说话人语音的目标, 从而为ASR系统提供了鲁棒的识别前端. 在语音分离挑战(Speech separation challenge, SSC)数据集上的评估表明, 相比基线系统, 本文所提出的系统的语音识别正确率提高了15.68%. 相关的实验结果也验证了本文提出的多语者识别和实值掩码估计的有效性.
2009, 35(4): 417-424.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00417
摘要:
单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点. 本文提出了一种基于级联Adaboost的``级联--加和''融合算法. 融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成, 分别利用边界片段特征和矩形类Haar小波特征描述整个目标以及目标的一个稳定部件. 级联--加和的融合决策以样本在两个分类器中被拒绝或通过的级数信息为依据. 在多个数据库上的实验证明这种融合检测算法不仅综合了Haar小波特征检测速度快和边界片段特征鲁棒性好的优点, 而且与单一特征的分类器相比, 检测性能也有所提高.
单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点. 本文提出了一种基于级联Adaboost的``级联--加和''融合算法. 融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成, 分别利用边界片段特征和矩形类Haar小波特征描述整个目标以及目标的一个稳定部件. 级联--加和的融合决策以样本在两个分类器中被拒绝或通过的级数信息为依据. 在多个数据库上的实验证明这种融合检测算法不仅综合了Haar小波特征检测速度快和边界片段特征鲁棒性好的优点, 而且与单一特征的分类器相比, 检测性能也有所提高.
2009, 35(4): 425-432.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00425
摘要:
有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题, 针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题, 本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法, 根据形态学空间的分析和覆盖问题原理, 自体集根据特征进行划分, 各个种群根据划分独立按遗传算法进化, 最后求得所有检测器种群的并集得到成熟的检测器. 所提出的算法有效降低检测器的冗余度, 减少检测器规模, 保持检测器的多样性; 并利用 maxSelf 实现匹配阈值 r 的自适应, 适用于多种匹配规则, 减小了阈值设置的局限性, 给出了算法的检测率高于传统算法的理论证明, 并通过实验验证了算法的有效性. 另外, 通过统计算法的时间复杂度, 证明算法时间复杂度没有明显增加.
有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题, 针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题, 本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法, 根据形态学空间的分析和覆盖问题原理, 自体集根据特征进行划分, 各个种群根据划分独立按遗传算法进化, 最后求得所有检测器种群的并集得到成熟的检测器. 所提出的算法有效降低检测器的冗余度, 减少检测器规模, 保持检测器的多样性; 并利用 maxSelf 实现匹配阈值 r 的自适应, 适用于多种匹配规则, 减小了阈值设置的局限性, 给出了算法的检测率高于传统算法的理论证明, 并通过实验验证了算法的有效性. 另外, 通过统计算法的时间复杂度, 证明算法时间复杂度没有明显增加.
2009, 35(4): 433-437.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00433
摘要:
针对有约束多胞不确定系统, 本文提出多步控制集的概念, 并将其作为终端集进而设计鲁棒预测控制器. 由于设计了一系列可变的反馈律, 鲁棒预测控制器可以得到更好的控制性能和更大的初始可行域. 另外, 利用多步控制集的特性, 本文提出了一种将预测控制器的在线计算量转移到离线完成的算法. 通过该算法, 可以有效地平衡鲁棒预测控制器的控制性能、在线计算量和初始可行域. 仿真算例验证了这些算法的有效性.
针对有约束多胞不确定系统, 本文提出多步控制集的概念, 并将其作为终端集进而设计鲁棒预测控制器. 由于设计了一系列可变的反馈律, 鲁棒预测控制器可以得到更好的控制性能和更大的初始可行域. 另外, 利用多步控制集的特性, 本文提出了一种将预测控制器的在线计算量转移到离线完成的算法. 通过该算法, 可以有效地平衡鲁棒预测控制器的控制性能、在线计算量和初始可行域. 仿真算例验证了这些算法的有效性.
2009, 35(4): 438-442.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00438
摘要:
冷带轧机操作侧和传动侧位置子系统的内部参数和外界负载不一致, 并且均存在一定的不确定性, 这会造成两侧压下位置系统动静态性能不同和压下位置的不同步, 从而影响被轧带材两侧的厚度和板形质量. 为了解决这一问题, 需要在轧机两侧位置控制系统中增加同步闭环控制器. 本文在考虑两侧位置子系统存在参数不确定性和外部负载扰动不确定性的情况下, 设计了压下位置鲁棒动态输出反馈同步控制器, 并从理论上验证了所设计控制系统的稳定性. 仿真和实验研究结果证明了所设计同步控制器的有效性.
冷带轧机操作侧和传动侧位置子系统的内部参数和外界负载不一致, 并且均存在一定的不确定性, 这会造成两侧压下位置系统动静态性能不同和压下位置的不同步, 从而影响被轧带材两侧的厚度和板形质量. 为了解决这一问题, 需要在轧机两侧位置控制系统中增加同步闭环控制器. 本文在考虑两侧位置子系统存在参数不确定性和外部负载扰动不确定性的情况下, 设计了压下位置鲁棒动态输出反馈同步控制器, 并从理论上验证了所设计控制系统的稳定性. 仿真和实验研究结果证明了所设计同步控制器的有效性.
2009, 35(4): 443-448.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00443
摘要:
在资源约束的网络控制系统中, 控制性能和服务质量之间的折衷是不可避免的. 为了寻求它们的最佳结合点, 提出了结合约束条件的多目标规划问题来优化控制性能和网络带宽需求. 考虑算法的非线性逼近能力和计算速度, 采用了神经网络作为优化求解器. 它提供的优化解对每一个控制回路的带宽需求进行动态分配, 使得全局系统性能最大化的同时使带宽需求最小化. 仿真表明在网络控制应用中该优化策略对控制性能和网络带宽需求之间是一种有效的折衷方法.
在资源约束的网络控制系统中, 控制性能和服务质量之间的折衷是不可避免的. 为了寻求它们的最佳结合点, 提出了结合约束条件的多目标规划问题来优化控制性能和网络带宽需求. 考虑算法的非线性逼近能力和计算速度, 采用了神经网络作为优化求解器. 它提供的优化解对每一个控制回路的带宽需求进行动态分配, 使得全局系统性能最大化的同时使带宽需求最小化. 仿真表明在网络控制应用中该优化策略对控制性能和网络带宽需求之间是一种有效的折衷方法.
