1 南昌大学 信息工程学院, 南昌 330031
2 天津工业大学 计算机科学与软件学院, 天津 300387
基于ViBe算法的运动目标检测具有很高的处理效率, 但在复杂背景下也存在缺陷, 比如不能有效抑制运动目标的残影和鬼影区域、易受噪音干扰, 在交通视频的处理中更为明显。鉴于ViBe算法的这些不足, 本文对ViBe原算法提出了改进, 结合像素生命长度对鬼影或残影像素进行判断, 利用二次更新策略提高消除速度。根据像素值变化引入最大类间方差法, 将原有的固定像素阈值变为动态阈值, 以提高交通视频中车辆目标检测的抗干扰能力。实验结果表明, 在3组不同交通场景视频中, 改进算法能够在较少帧数内消除目标的残影或者鬼影。对结果的量化分析也证明了改进算法由于应用了动态阈值, 使目标检测的精准度和整体性都有所提高。
运动目标检测 ViBe算法改进 视频处理 动态噪音抑制 动态阈值 moving object detection improved ViBe algorithm video processing dynamic noise suppression dynamic threshold
提出了一种利用相邻相关像素对红外数字图像中的可疑小目标进行检测的算法. 该算法首先利用自适应全局阈值检测图像中的亮像素,并借助相邻相关像素信息滤除结果中的亮噪音点；然后依据亮像素的相关性,对剩余的亮像素进行加强,并再次抑制噪音,获得可观的信噪比增益.相对于传统的TopHat变换,该算法能够在有效提高待检测目标信号强度的同时很好地抑制噪音,有效地保留了目标图像的边缘细节.
小目标检测 相邻相关像素 噪音抑制 Dim small target detection Adjacent relevant pixels Noise suppression
提出了一种各向异性分段高斯滤波,这种方法除了考虑图像的尺度和方向特性外,还根据边缘区域可分特性,使用了分段滤波的方法来进一步解决边缘保持的问题.该方法通过本文所提出的一种图像噪音方差估计模型来确定图像的基准尺度,并由Hermite变换得到其方向角,然后再通过确定高斯模型的轴向比和自适应尺度,使对选择区域的滤波转变为对分段高斯模型的滤波,从而使计算的可靠性得到增强.从仿真结果可以看出,各向异性分段高斯滤波器在噪音去除和边缘保持的综合性能上要优于其他常用的滤波算法.
各向异性分段高斯滤波 噪音抑制 边缘保持 噪音方差估计 Anisotropic piecewise gaussian filter Noise suppressing Preserving edge Noise estimating
天津大学,电子信息工程学院,光纤通信实验室光电信息技术科学教育部重点实验室,天津,300072
针对基于高精细度F-P滤波器的40 Gbps全光时钟提取得到的时钟中所含有的低频率噪音,提出了利用半导体光放大器对其进行抑制的方案.理论上,利用SOA的传输函数对其低频抑制作用进行了分析,并通过实验予以验证.在实验中,利用该方案得到了较高质量的40 GHz时钟,均方根抖动＜1.4 ps.
全光时钟提取 噪音抑制 自增益调制 SOA
