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文章编号：1002-8692(2008)S1-0143-03V i deo appl i eat i on&proj ect l …………，…，一一一——，—．—．——{k————；———．——二：：_i：一基于自适应非线性滤波的红外图像增强算法王莉‘。
唐宏。
，胡伟‘(重庆邮电大学a．通信与信息工程学院；b．光电工程学院，重庆400065)论文【摘要】为了提高红外焦平面阵列的成像质量，提出一种基于自适应非线性滤波器与直方图均衡相结合的红外图像增强算法，该算法利用自适应非线性滤波器抑制噪声，并通过直方图均衡对红外图像进行增强处理，提高了红外图像的对比度，有效地提高了红外图像的成像质量。
实验结果表明，利用此算法增强后的红外图像视觉效果清晰，细节完整，达到设计要求。
【关键词】红外焦平面阵列；非线性滤波；直方图均衡；图像增强处理【中图分类号】TN216【文献标识码】ASt u dy on I nf r ar ed I m age Enhancem ent B a se d o n A da pt i ve N on l i ne ar Fi l t er i ngW A N G L i。
，T A N G H ong"，H U W ei。
(4C oll ege of C o m m u ni cat i om and I nfor m at ion En gi n e e ri ng；6．C oll e g e of Ele c t ronic E ngi ne er i ng，C hon gqi ng U ni ve r si ty of Po s t s and T el eco m m uni cat i on s。
C hongqi n g400065，Chi na)【A bst r act】A nove l ef f ect i ve al g or i t hm f or enha nci ng i n f r ar ed i m a ge quali t y i s pr e sent ed w hi ch i s bas ed o n a speci a l co m bi nat i on of an adap t i ve non l i near fi l t e r a nd hi s t ogr am equM i za t i on．N onl i nea r f il te r ing t e chni que i s us ed f or t he sup pr es si on of noi s e．and t he i nlage enhancem ent pr oce ssi on i s i m pl e m e nt ed aft er t he supp r essi on of noi s e of i n f r ar ed f ocal pl ane ar r a ys(I R FPA)by usi n g hi s t ogr am equal i za t i on．ne new m e t hod C i Lr l bot h suppr ess t he noi s e ef fect ivel y of I R FP A a nd i ncr eas e t he contr as t of t he i nf rar ed i m a ge i n or der t o i m pr ove i nf r ar ed i m a ge qu al i t y．Si m ul a t i o ns i ndicat e t h at t he i nfr ared i m a ge s i gnal s det ai l a nd ed ges ar e pr e—ser ved a nd t he vi s ion e ff e ct i s i deal aft er t he new m e t hod proc es s ing．【K ey w or ds】IR FP A；nonl i near f i l t er i ng；hi s t ogr am equ al i za t i on；i m age enhancem ent pr oce ssi ng1引言非制冷红外焦平面成像系统是目前红外成像技术的主流，红外成像系统在军用和民用领域都得到广泛应用。
扩展卡尔曼滤波器原理一、引言扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF）是一种常用的非线性滤波器，其原理是对非线性系统进行线性化处理，从而利用卡尔曼滤波器的优势进行状态估计和滤波。
本文将介绍扩展卡尔曼滤波器的原理及其应用。
二、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种基于最优估计理论的滤波算法，广泛应用于估计系统状态。
卡尔曼滤波器通过对系统状态和观测数据进行加权平均，得到对系统状态的估计值。
其基本原理是通过系统的动力学方程和观测方程，利用贝叶斯概率理论计算系统状态的后验概率分布。
三、非线性系统的滤波问题在实际应用中，许多系统都是非线性的，而卡尔曼滤波器是基于线性系统模型的。
因此，当系统模型非线性时，传统的卡尔曼滤波器无法直接应用。
扩展卡尔曼滤波器就是为了解决这个问题而提出的。
四、扩展卡尔曼滤波器原理扩展卡尔曼滤波器通过对非线性系统进行线性化处理，将非线性系统转化为线性系统，然后利用卡尔曼滤波器进行状态估计。
其基本思想是通过一阶泰勒展开将非线性系统进行线性逼近。
具体步骤如下：1. 系统模型线性化：将非线性系统的动力学方程和观测方程在当前状态下进行一阶泰勒展开，得到线性化的系统模型。
2. 预测步骤：利用线性化的系统模型进行状态预测，得到预测的状态和协方差矩阵。
3. 更新步骤：利用观测方程得到的测量值与预测的状态进行比较，计算卡尔曼增益。
然后利用卡尔曼增益对预测的状态和协方差矩阵进行更新，得到最终的状态估计和协方差矩阵。
五、扩展卡尔曼滤波器的应用扩展卡尔曼滤波器广泛应用于各个领域，包括机器人导航、目标跟踪、航天器姿态估计等。
以机器人导航为例，机器人在未知环境中通过传感器获取的信息是非线性的，而机器人的运动模型也是非线性的。
因此，利用扩展卡尔曼滤波器可以对机器人的位置和姿态进行估计，从而实现导航功能。
六、总结扩展卡尔曼滤波器是一种处理非线性系统的滤波算法，通过对非线性系统进行线性化处理，利用卡尔曼滤波器进行状态估计和滤波。
容积卡尔曼滤波matlab摘要：1.容积卡尔曼滤波简介2.容积卡尔曼滤波算法原理3.容积卡尔曼滤波算法在MATLAB 中的实现4.容积卡尔曼滤波算法的应用案例5.结论正文：一、容积卡尔曼滤波简介容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter，简称CKF）是一种基于卡尔曼滤波理论的非线性滤波算法。
它通过将非线性系统的状态空间模型和观测模型进行离散化，采用立方插值方法对系统状态进行预测和更新，从而实现对非线性系统的状态估计。
相较于传统的卡尔曼滤波，容积卡尔曼滤波具有更好的性能和鲁棒性，被广泛应用于导航定位、目标跟踪、机器人控制等领域。
二、容积卡尔曼滤波算法原理容积卡尔曼滤波算法主要包括两个部分：预测阶段和更新阶段。
1.预测阶段在预测阶段，首先对系统的状态向量进行初始化，然后通过系统动态模型和观测模型，对系统的状态向量进行预测。
具体来说，根据系统的状态转移矩阵、控制矩阵、观测矩阵和过程噪声协方差矩阵，计算预测状态向量的均值和协方差矩阵。
2.更新阶段在更新阶段，根据预测的观测值和观测协方差矩阵，计算观测均值和协方差矩阵。
然后，利用卡尔曼增益公式，结合预测状态向量和观测均值，更新系统的状态向量和协方差矩阵。
三、容积卡尔曼滤波算法在MATLAB 中的实现在MATLAB 中，可以通过以下步骤实现容积卡尔曼滤波算法：1.导入所需库：`import numpy as np;`2.初始化状态向量和协方差矩阵：`x = np.zeros((2,1)); p =np.zeros((2,2));`3.设置系统参数：`F = np.array([[1, 0.1], [0, 1]]); Q = np.array([[0.1, 0], [0, 0.1]]); H = np.array([[1, 0], [0, 1]]);`4.预测阶段：`F_pred = F; Q_pred = Q; x_pred = F_pred @ x; S_pred = F_pred @ P @ F_pred.T + Q_pred;`5.更新阶段：`y=H@x;S_update=H@*****+R;`6.计算卡尔曼增益：`K=*****@np.linalg.inv(S_update);`7.更新状态向量和协方差矩阵：`x = x + K @ (y - H @ x); P = (np.eye(2) - K @ H) @ P;`四、容积卡尔曼滤波算法的应用案例容积卡尔曼滤波算法在各种领域都有广泛应用，例如：1.导航定位：利用GPS、惯性导航等传感器的数据，实现对飞行器、船舶等移动设备的精确定位。
EKF、UKF、PF组合导航算法仿真对比分析摘要随着人类对海洋探索的逐步深入，自主式水下机器人已被广泛地应用于海底搜救、石油开采、军事研究等领域。
良好的导航性能可以为航行过程提供准确的定位、速度和姿态信息，有利于AUV精准作业和安全回收。
本文介绍了三种不同的导航算法的基本原理，并对算法性能进行了仿真实验分析。
结果表明，在系统模型和时间步长相同的情况下，粒子滤波算法性能优于无迹卡尔曼滤波算法，无迹卡尔曼滤波算法性能优于扩展卡尔曼滤波算法。
关键词自主式水下机器人导航粒子滤波无迹卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波海洋蕴藏着丰富的矿产资源、生物资源和其他能源，但海洋能见度低、环境复杂、未知度高，使人类探索海洋充满了挑战。
自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV)可以代替人类进行海底勘探、取样等任务[1]，是人类探索和开发海洋的重要工具，已被广泛地应用于海底搜救、石油开采、军事研究等领域。
为了使其具有较好的导航性能，准确到达目的地，通常采用组合导航算法为其导航定位。
常用的几种组合导航算法有扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter，EKF）、无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter，UKF）和粒子滤波算法（Particle Filter，PF）。
1扩展卡尔曼滤波算法EKF滤波算法通过泰勒公式对非线性系统的测量方程和状态方程进行一阶线性化截断，主要包括预测阶段和更新阶段。
预测阶段是利用上一时刻的状态变量和协方差矩阵来预测当前时刻的状态变量和协方差矩阵；更新阶段是通过计算卡尔曼增益，并结合预测阶段更新的状态变量和当前时刻的测量值，进而更新状态变量和协方差矩阵[2]。
虽然EKF滤波算法在非线性状态估计系统中广泛应用，但也凸显出两个问题：一是由于泰勒展开式抛弃了高阶项导致截断误差产生，所以当系统处于强非线性、非高斯环境时，EKF算法可能会使滤波发散；二是由于EKF算法在线性化处理时需要用雅克比(Jacobian)矩阵，其繁琐的计算过程导致该方法实现相对困难。
两类改进非线性滤波器UKF算法综述贾文哲;王剑平【摘要】通过对卡尔曼滤波的发展进行简述,引出标准无迹卡尔曼滤波和标准无迹变换的采样策略.通过对标准无迹卡尔曼滤波的分析,从两个切入点对标准无迹卡尔曼滤波进行改进,即超球体采样平方根无迹卡尔曼滤波和强跟踪无迹卡尔曼滤波,给出了对应的详细算法,并对无迹卡尔曼滤波算法进行总结与评述.【期刊名称】《化工自动化及仪表》【年(卷),期】2016(043)010【总页数】4页(P1011-1014)【关键词】无迹卡尔曼滤波;采样策略;超球体平方根无迹卡尔曼滤波;强跟踪无迹卡尔曼滤波【作者】贾文哲;王剑平【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650504;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650504【正文语种】中文【中图分类】TP141960年，美国数学家卡尔曼提出一种滤波方法，将其命名为卡尔曼滤波[1]。
卡尔曼滤波的基本思想是将噪声融入系统的状态空间模型之中，对前一时刻采用估计的办法获得其估计值，对现在时刻采用其测量值，利用相关公式去预估计下一个状态的估计值。
卡尔曼滤波是在维纳滤波的基础之上，利用线性最小二乘法求出系统状态估计的最优值[2]。
因为是以线性最小二乘法为契机，当处理非线性系统时不能应用，但现实中几乎没有线性系统，很多非线性因素也不能忽略[3,4]。
为了解决卡尔曼滤波在非线性系统中的使用障碍[5]，经过研究，Bucy等学者利用泰勒公式将非线性系统展开成泰勒的一阶形式，使它得到近似的线性化，这样再按照线性卡尔曼滤波的方法处理问题。
该方法被命名为扩展卡尔曼滤波[6](Extended Kalman Filtering,EKF)。
但该方法在非线性较大时精度不够，易失去稳定性。
此后，Julier S J等提出了无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)，它是以无迹变换为基础，摒弃了扩展卡尔曼滤波将非线性系统线性化的做法，更好地处理了非线性化问题，同时提高了精度[7]。
