基于快速轮廓转动力矩特征的激光主动成像目标识别

针对激光主动成像的图像特性,提出一种基于快速轮廓转动力矩的目标识别方法。将转动力矩的概念引入目标识别中,提出的快速轮廓转动力矩特征(FCTF)不仅包含了轮廓的尺寸、位置、规则度以及目标的亮暗等信息,同时对于旋转、尺度缩放等变换具有不变性。采用转动力矩的快速计算方法,提高了识别算法的计算效率。识别算法首先使用最大稳定极值区域(MSER)算法检测出目标特征区域,并将其变换为圆形区域,然后结合快速转动力矩特征算法提取出目标区域的局部不变特征,最后输入训练好的支持向量机分类器进行识别。实验结果表明相比于已有的激光主动成像目标识别方法,所提算法对于旋转、仿射变换均具有更高的识别率,同时单帧平均运算时间为9.68 ms,满足激光主动成像目标识别系统实时性的要求。     

对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法

针对跟踪目标尺度变化问题,提出了基于灰度对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法。改进的主动轮廓跟踪算法将根据以目标与背景的颜色差异而建立的对数似然图对图像进行阈值分割和数学形态学处理,再将Kalman滤波器结合到主动轮廓跟踪算法进行目标跟踪。改进的主动轮廓跟踪算法对目标分割准确,轮廓特征显著,跟踪效果稳定,算法能很好地适应跟踪目标尺度变化。通过Kalman滤波器对目标位置点的预测减少了主动轮廓跟踪算法收敛的迭代次数,使算法的运算效率提高了33%左右。     

基于轮廓跟踪的车载红外视频彩色化方法

提出一种车载红外视频快速彩色化方法,利用轮廓特征点跟踪获取每帧物体类别的轮廓区域,采用类别特征色彩对各区域传递色彩。构建各景物样本特征色彩集,以各类景物在自然彩色图像中表现出来的特征色彩作为红外图像中对应景物的色彩;利用改进的高效K Means方法对红外关键帧进行聚类,得到分割区域,提取轮廓特征点;通过KLT算法跟踪特征点,得到其在下一帧中的位置并同时修正,采用B样条插值进行轮廓复原,得到该帧的各类别轮廓区域;最后将特征色彩按类别赋予各区域,从而给各帧图像着上合适的颜色,实现红外视频序列的快速彩色化。实验结果表明, 该方法与基于运动估计的算法相比可提高近5倍的处理速度,并且能够得到与自然景物色彩较接近的彩色化视觉效果。     

血管内超声图像初始轮廓提取算法的研究

Snake模型在医学图像分割中的应用已经越来越广泛,但在应用该模型时,如何选取合适的初始轮廓是一个难题;在对血管内超声医学图像的研究基础上,提出了一种基于灰度信息与ROI区域的初始轮廓获取方法,根据IVUS图像的灰度特征对其进行自适应阈值分割以及面积滤波,然后获得分割轮廓点集进而得到snake初始轮廓点集;在matlab7.0环境分别对不同类别的2种IVUS图像的中外膜边缘提取进行仿真实验,实验证明该方法获得的初始snake轮廓较为逼近目标真实轮廓且适合于snake模型进行迭代收敛,由于其初始轮廓已较为接近目标真实轮廓,因此节省了snake模型的迭代次数,算法运行效率也优于手工提取初始轮廓的snake方法,可以较为方便的应用于实际领域。     

基于卷积神经网络的候选区域优化算法

在目标检测中,通常使用候选区域提高目标的检测效率。为解决当前候选区域质量较低的问题,本文将卷积边缘特征、显著性及目标位置信息引入到候选区域算法中。首先,利用卷积神经网络将待检测图像生成更富有语义信息的边缘特征,并通过边缘点聚合及边缘组相似性策略,获取每个滑动窗口的边缘信息得分;其次,利用显著性目标的局部特征,统计每个滑动窗口中的目标显著性得分;第三,根据目标可能出现的位置,计算每个滑动窗口中的目标位置信息得分;最后,利用边缘信息、显著性及位置信息的分数确定候选区域。在PASCAL VOC 2007验证集上进行实验,给定10 000个候选区域,交并比取0. 7时,所提算法的召回率为90. 50%,较Edge Boxes算法提高了3%。每张图像的运行时间大约为0. 76 s。结果表明,本文算法可快速产生较高质量的候选区域。     

一种基于图像融合的运动目标快速检测算法

提出了一种新的运动目标检测方法,这种方法可以有效的提取目标轮廓。应用一种图像差分技术得到运动目标的初始轮廓线。使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓。提出了一种新的目标轮廓特征级融合方法,求解两类模式图像的收敛动态轮廓线控制点向量差的范数平方极小化。这种方法不需要图像配准降低了融合的计算复杂度,有效提高了可见光图像中目标轮廓提取的精度。对比检测实验证实了算法的有效性。设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法,将该方法和方法作了比较,对比实验表明这种方法的时间复杂度降低了22%。     

基于联合仿射不变弧长的目标轮廓起始点配准

提出了一种仿射不变的快速目标轮廓起始点配准算法,为实现快速目标识别开辟了新的思路.该算法利用基于轮廓曲率和轮廓包围面积的两种仿射不变弧长引出特征描述函数,通过其极值点的幅值和相对位置关系引出幅值误差和相对位置误差并结合二者构造出评价函数.通过循环比对和位置临近对应原则找到使评价函数最小的目标轮廓位置点即为配准的起始点.大量实验结果表明该算法具有高起始点配准率、高抗噪能力和低时间复杂度.     

基于联合仿射不变弧长的目标轮廓起始点配准

提出了一种仿射不变的快速目标轮廓起始点配准算法,为实现快速目标识别开辟了新的思路.该算法利用基于轮廓曲率和轮廓包围面积的两种仿射不变弧长引出特征描述函数,通过其极值点的幅值和相对位置关系引出幅值误差和相对位置误差并结合二者构造出评价函数.通过循环比对和位置临近对应原则找到使评价函数最小的目标轮廓位置点即为配准的起始点.大量实验结果表明该算法具有高起始点配准率、高抗噪能力和低时间复杂度.     

软X射线果品品质在线检测算法研究

针对果品品质检测中内在品质检测的难点,分析了果品软X射线检测的图像特点,根据正常果肉与变质部分的成像差异,提出了基于一类支持向量机分类器和外轮廓检测的软X射线果品品质在线检测算法。算法通过超球面OC-SVM建立分类器,根据果品图像由边缘到果核的环状灰度变化,以正常果肉的相对灰度和相对位置作为训练样本,统计计算得到正常果肉的灰度分布范围;轮廓识别采用坐标变换及曲线求二阶导数,避免了果核位置判断误差造成的误判。实验证明,该算法对于内、外部果肉变质的水果,都有良好的识别效果,识别率达88％以上。     

基于随机蕨的光电成像末端制导目标初始化

为实现光电成像末端制导中的自适应目标初始化,针对末端制导景象匹配中图像存在尺度、旋转、灰度和3D视角差异,及传统方法运算量较大的问题,基于随机蕨分类器构造了一种新的景象匹配算法。算法首先利用基准图像进行分类器训练,然后基于该分类器对实时图像进行特征匹配。为剔除误匹配特征对,对初始匹配特征对中的对应区域分别进行尺度不变特征变换(SIFT)特征描述,基于马氏距离准则进行误匹配特征对剔除。根据顺序抽样一致性算法(PROSAC)对剩余的匹配特征对估计两图像的外极几何关系,最终根据外极几何关系求得目标在实时图像中的位置和尺寸信息。仿真结果表明,该算法能够在光电成像末端制导过程中实现稳定的目标初始化,在极端条件下的稳定性优于原随机蕨分类器算法。