1 四川大学电气信息学院, 成都 610065
2 苏州热工研究院有限公司, 江苏 苏州 215004
研究了基于暗通道先验和自适应颜色校正的密闭空间下的水下图像处理。针对传统水下图像去雾方法对光照强度不均的密闭空间内的图像处理效果不佳以及色彩失真问题, 利用暗通道原理对水下图像进行去雾后, 引入自适应红通道补偿参数, 改善红光缺失现象；结合渐晕模型对水下图像亮度通道进行校正, 降低光强对图像成像质量的影响。所提方法在真实的密闭水下环境中进行测试, 实验结果表明, 相比于传统去雾算法, 所提方法可以在有效改善图像亮度的同时还原图像色彩。
水下图像处理 暗通道 自适应参数 渐晕模型 亮度补偿 去雾 密闭空间 underwater image processing dark channel adaptive parameter vignetting model illumination compensation dehazing closed space
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 上海科技大学, 上海 201210
针对传统的光电探测系统大多只根据单一的专项任务进行设计, 无法兼顾不同任务探测识别的需求, 提出了一种基于测量数据的自适应智能光电探测系统的概念。阐述了针对不同任务需求, 在轨实现测量数据的处理分析, 自适应修正系统参数的方法。重点介绍了系统参数案例库的建立, 利用傅里叶分光技术判断场景目标, 自适应选择工作波段的方法。针对面目标和点目标探测, 分别利用清晰度评价函数和综合信噪比作为调参依据, 形成调参反馈, 自适应调整光学系统口径、增益、焦距和积分时间等参数, 达到最佳成像模式, 实现多种类不同目标探测和识别的需求。
光电探测 自适应调参 傅里叶分光 测量数据 photoelectric detection adaptive parameter adjustment Fourier spectrophotometry measured data
为了实现威胁联网环境下的无人机(UAV)突防路径决策，提出一种基于变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)的突防路径决策模型。根据无人机穿越探测威胁的方式和火力威胁的响应方式建立决策模型，运用基于自适应参数的变结构离散动态贝叶斯网络推理算法得到路径决策结果。仿真结果表明，该方法可以满足在威胁联网条件下的路径决策需求，为无人机突防提供了一种新思路。
无人机 低空突防 威胁联网 自适应参数 变结构离散动态贝叶斯网络 Unmmaned Aeria Vehicle(UAV) low-altitude penetration threat network adaptive parameter structure-varied discrete dynamic Bayesian netwo
安徽工程大学电气工程学院， 安徽 芜湖 241000
传统的总变分修复算法，在文本与划痕的去除上需要较多的迭代次数，耗时较长。针对此问题，提出一种改进算法，在正则项中加入扩散调节系数，在扩散调节系数中引入随着迭代次数而变化的自适应参数，使算法在迭代初期以较快的速度扩散，而在迭代后期减速扩散，从而使修复后的图像保持锐利的边缘。大量仿真证明，改进后的算法在划痕与文本的去除上减少了迭代次数和运行时间，修复后的图像视觉效果很好。
图像处理 图像修复 整体变分修复算法 扩散调节系数 自适应参数 激光与光电子学进展
2018, 55(7): 071005
1 Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610209, China
2 School of Optoelectronic Information, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China
3 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
1 中国科学院光电技术研究所，成都 610209
2 电子科技大学光电信息学院，成都 610054
3 中国科学院大学，北京 100049
红外弱小目标易淹没在复杂的起伏背景中，为了提高后续目标的检测能力，往往需要通过抑制背景来增强目标信号。传统梯度倒数加权滤波对背景边缘缺乏稳健的适应性，本文提出了改进的梯度倒数加权滤波算法，即通过建立背景局部区域相关函数，利用背景局部统计特性自适应调整滤波参数，能较好地适应剧烈变化的背景，提高背景抑制能力。实验表明，改进的梯度倒数滤波器能对图像背景进行有效的抑制，总体性能优于其他背景抑制方法。
弱小目标 梯度倒数加权滤波 背景抑制 自适应参数 dim and small target gradient inverse weighted filtering background suppression self-adaptive parameter
1 朝阳广播电视大学，辽宁朝阳 122000
2 苏州大学物理光电与能源学部，江苏苏州 215006
在正则化超分辨率重建算法中，正则化参数自适应对于抑制噪声和保持边缘非常重要。参数自适应通常是通过建立空间信息与参数的关系来实现的。在近期文献中，提出了一些空间信息自适应超分辨率重建方法，取得了较好的实验结果。然而在这些方法中，提取空间信息方法的计算量大，导致重建速度慢，限制了算法的应用。提出一种快速空间信息提取方法，并构建自适应参数模型，实验结果显示，该方法在大幅提高重建速度的同时，获得了更好的重建效果。
正则化 超分辨率重建 参数自适应 纹理保持 regularization super-resolution reconstruction adaptive parameter texture preserving
国防科学技术大学电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
现有压缩域目标检测算法取得较好检测结果的同时，有效减少了数据存储空间，但是存在背景参数估计易受噪声影响，目标检测易对邻近目标产生漏警等问题。在原有压缩域红外小目标检测算法的基础上进行改进，提出了一种基于自适应参数估计和噪声统计模型的压缩域目标检测算法。对压缩域红外数据矩阵进行自适应的低秩稀疏分解，分离并重建背景矩阵和目标矩阵，根据分解残差推导统计模型，对目标矩阵进行基于噪声统计模型的阈值分割。结果表明，此算法较原算法具有更好的抗干扰能力，并解决了邻近目标的漏警问题。
测量 小目标检测 自适应 压缩感知 矩阵低秩稀疏分解 中国激光
2015, 42(10): 1008003
1 南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏 南京 210016
2 中国科学院西安光学精密机械研究所中国科学院光谱成像技术重点实验室，陕西 西安 710000
针对高光谱遥感图像的小目标检测问题，提出了一种基于自适应参数支持向量机(SVM)的检测方法。采用主成分分析(PCA)法对高光谱遥感图像进行降维，降低数据冗余度；之后通过无监督检测方法对小目标进行快速、粗糙定位，并将该定位结果作为后验信息输入到SVM中；依据后验信息与核空间散度准则自适应确定SVM中核函数的参数，并使用SVM 在核空间中寻找分离目标和背景的最佳超平面；利用该超平面将像元重新分类为背景和目标，并且迭代上述操作，得到精确且稳定的目标检测结果。大量实验结果表明，与经典RX方法、核RX方法、支持向量数据描述(SVDD)方法相比，该方法可以更有效、精确地检测出高光谱遥感图像中的小目标。
遥感 高光谱图像 小目标检测 自适应参数 支持向量机
