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公开(公告)号：CN102360495A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110318294.9
申请日：2011-10-19
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于平均密度投影和平移高斯模型的肺结节分割方法，主要解决血管粘连型肺结节难以分割、分割精度低、假阳率高和处理数据量大的问题。其实现步骤是：利用平均密度投影AIP技术，对原始CT数据进行稀疏采样；其次，对AIP图像进行肺实质提取、阈值分割、形态学处理和几何特征粗提取，确定出结节大致轮廓；最后，建立平移高斯模型实现对肺结节的精确分割。本发明不但能够提取出血管粘连型肺结节，而且具有较强的鲁棒性，可有效抑制假阳，与传统方法相比分割精度更高，同时有效降低数据处理量，能够实现批处理。
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公开(公告)号：CN106054167B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201610364263.X
申请日：2016-05-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于强度滤波器的多扩展目标跟踪方法，以解决现有技术不能在杂波强度未知和新生目标状态未知情况下进行准确跟踪多扩展目标的问题，实现步骤包括：建立增广空间模型，实现杂波和目标相互转化；初始化目标粒子集和杂波强度；预测存活目标粒子集，初始化新生目标粒子集，预测杂波强度，预测量测强度；对扩展目标量测集进行量测划分；更新目标粒子集和杂波强度；重采样更新后的目标粒子集；采用k‑means聚类方法获得目标状态。本发明的应用领域更广，不仅能够捕获到未知新生目标的位置状态信息，而且能在准确估计目标状态的同时，实时地更新未知杂波的强度，可用于雷达信号处理等领域。
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公开(公告)号：CN104750998B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510166369.4
申请日：2015-04-09
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种基于强度滤波器的被动多传感器多目标跟踪方法，以解决现有技术不能在杂波强度未知和目标新生未知情况进行准确跟踪多目标的问题。其实现方案是：首先通过基于牛顿迭代的最小二乘交叉定位方法得到被动多传感器纯角度量测下对应的坐标，并对前后两个时刻的坐标进行关联，得到新生目标集；其次，根据新生目标的状态分布产生新生目标样本集；然后采用强度滤波器进行多目标跟踪。本发明不仅能快速得到新生目标样本集，降低目标样本数，提高目标跟踪效率，而且能在估计目标状态的同时，实时地更新杂波强度，可用于多目标跟踪。
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公开(公告)号：CN104794735B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510152626.9
申请日：2015-04-02
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/277
摘要： 本发明公开了一种基于变分贝叶斯期望最大化VBEM的扩展目标跟踪方法，主要解决传统的扩展目标跟踪领域中，在量测噪声协方差是未知的情况下，目标的跟踪性能将会急剧下降的问题。该方法首先预测了目标状态和量测噪声协方差的联合概率假设密度中高斯逆伽玛分量的相关参数；再对高斯逆伽玛分量参数进行更新；最后通过修建与合并得到扩展目标状态和数目。仿真实验表明，本发明能很好地跟踪未知数目和未知量测噪声协方差下的多扩展目标，且具有较高的跟踪精度，可用于对飞行器和潜艇目标的跟踪。
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公开(公告)号：CN104730511A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510170073.X
申请日：2015-04-10
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41
CPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种星凸模型下的势概率假设密度多扩展目标跟踪方法，主要解决现有扩展目标跟踪方法都是将扩展目标形状建模为椭圆，当目标形状不规则时，较难跟踪的问题。其技术方案是：先通过星凸随机超曲面模型产生目标的量测；再通过基于伽玛函数的高斯混合CPHD滤波器对目标质心状态、扩展形状和势分布一起进行滤波更新；然后依次提取更新后的位置参数估计目标的位置、更新后形状参数估计目标的形状、更新后的势分布估计目标的数目。本发明具有能将目标的形状信息增广到目标状态均值中的优点，可用于对未知数目的多个形状不规则的星凸形扩展目标进行持续跟踪。
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公开(公告)号：CN102360495B
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201110318294.9
申请日：2011-10-19
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于平均密度投影和平移高斯模型的肺结节分割方法，主要解决血管粘连型肺结节难以分割、分割精度低、假阳率高和处理数据量大的问题。其实现步骤是：利用平均密度投影AIP技术，对原始CT数据进行稀疏采样；其次，对AIP图像进行肺实质提取、阈值分割、形态学处理和几何特征粗提取，确定出结节大致轮廓；最后，建立平移高斯模型实现对肺结节的精确分割。本发明不但能够提取出血管粘连型肺结节，而且具有较强的鲁棒性，可有效抑制假阳，与传统方法相比分割精度更高，同时有效降低数据处理量，能够实现批处理。
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公开(公告)号：CN104766320B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510156187.9
申请日：2015-04-02
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种阈值化量测下的多伯努利滤波弱目标检测与跟踪方法，主要解决现有技术在低信噪比情况下弱小目标跟踪效率低、跟踪性能不理想、计算复杂度高的问题。本发明实现的方法是：先设定一个量测阈值，提取灰度图像数据中超过量测阈值的像素点的索引，将索引集作为量测集进行存储。再利用设定的量测阈值，计算灰度图像中各个像素点的检测概率。根据存储的量测集和像素点的检测概率，计算量测似然。采用多伯努利滤波对目标进行检测与跟踪。本发明在低信噪比情况下，能有效地提高弱小目标的跟踪效率和跟踪精度，降低计算复杂度和存储空间。
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公开(公告)号：CN106054167A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610364263.X
申请日：2016-05-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于强度滤波器的多扩展目标跟踪方法，以解决现有技术不能在杂波强度未知和新生目标状态未知情况下进行准确跟踪多扩展目标的问题，实现步骤包括：建立增广空间模型，实现杂波和目标相互转化；初始化目标粒子集和杂波强度；预测存活目标粒子集，初始化新生目标粒子集，预测杂波强度，预测量测强度；对扩展目标量测集进行量测划分；更新目标粒子集和杂波强度；重采样更新后的目标粒子集；采用k‑means聚类方法获得目标状态。本发明的应用领域更广，不仅能够捕获到未知新生目标的位置状态信息，而且能在准确估计目标状态的同时，实时地更新未知杂波的强度，可用于雷达信号处理等领域。
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公开(公告)号：CN104766320A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510156187.9
申请日：2015-04-02
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种阈值化量测下的多伯努利滤波弱目标检测与跟踪方法，主要解决现有技术在低信噪比情况下弱小目标跟踪效率低、跟踪性能不理想、计算复杂度高的问题。本发明实现的方法是：先设定一个量测阈值，提取灰度图像数据中超过量测阈值的像素点的索引，将索引集作为量测集进行存储。再利用设定的量测阈值，计算灰度图像中各个像素点的检测概率。根据存储的量测集和像素点的检测概率，计算量测似然。采用多伯努利滤波对目标进行检测与跟踪。本发明在低信噪比情况下，能有效地提高弱小目标的跟踪效率和跟踪精度，降低计算复杂度和存储空间。
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公开(公告)号：CN102184529B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110122721.6
申请日：2011-05-12
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于经验模态分解的边缘检测方法，主要解决现有技术在噪声环境下，不能够很好地检测到清晰完整的图像边缘和虚假边缘较多的问题。其技术特点是：(1)在经验模态分解中，利用求解两个偏微分方程得到图像的极大值包络和极小值包络；(2)由图像的极大值包络和极小值包络得到图像的平均包络和差值包络；(3)继续不断地对步骤(1)和(2)迭代，直到满足迭代停止条件时，得到图像的固有模态函数和剩余图像；(4)对得到的剩余图像用两个Prewitt算子计算其梯度和门限，进而得到图像的边缘。本发明与传统Prewitt算子和Canny算子的检测效果相比，能得到更清晰完整的图像边缘，同时减少了虚假边缘以及噪声对边缘检测的影响。
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