探地雷达图像目标检测算法研究

根系是林木的重要组成部分,但传统对林木根系研究方法大都具有破坏性。探地雷达是一种针对地下目标的无损探测设备,在林木根系研究方面具有很强的实用性,但目前对根系目标检测方法的研究还相对较少。本文在GPRMax2D仿真探地雷达回波图像背景下检测根系目标,首先利用均值滤波和平均法去除杂波进行预处理,选取几种典型边缘检测算子来阈值提取双曲线轮廓并对比效果,确定了高斯-拉普拉斯算子的提取效果最好,进而对称度曲线法查找双曲线顶点。同时本文针对性地设计了仿真实验,实验也验证了本方法的效果非常好,对探地雷达根系目标检测方法有较高参考价值。     

基于GFO和标记点分水岭算法的医学图像分割

传统的分水岭分割一般是在原始图像中根据边缘检测算子所得的边缘图进行计算,常规的边缘检测算子并没有引入图像的先验信息或形状约束。由于病理改变以及医学影像数据内在的模糊性,常规边缘检测算子很难引导分水岭算法收敛到正确的目标轮廓,由此导致传统分水岭算法容易受到图像噪声的干扰而"过分割"。在此情况下,提出利用基于广义模糊算子(GFO)的边缘检测算法来改进标记点分水岭分割。从实验结果看,提出的方法非常适合应用于临床医学图像分割。     

多尺度形态算子融合图像滤波技术及滤波质量评价

针对舰载红外警戒系统的红外和电视图像,提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的图像目标滤波算法和滤波效果的定量评价算子。算法采用多尺度的形态算子对输入的图像并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息。处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,融合图像可完备提取不同尺度滤波后的图像信息。针对目标检测跟踪的图像滤波算法的评价,提出了目标与背景的交叉分辨力评价算子及评价准则。仿真实验表明。该滤波算法要优于中值滤波、自适应滤波、小波变换滤波算法,滤波质量的定量评价算法是合理的、有效的。算法适用于舰载红外警戒系统。     

中阶梯光栅光谱仪谱图背景去除算法

中阶梯光栅光谱仪凭借交叉色散特性实现全谱瞬态直读,面阵探测器接收的二维光谱图像需要还原成一维谱图以提取有效波长。由于二维谱图含有庞大的数据,且有效信息仅占极小比例,因此在谱图还原前进行背景去除能够减小数据量、提高运算速度。详细分析了中阶梯光栅光谱仪二维图像的特点,并针对其特点提出了背景去除算法。将图像边缘检测方法应用于弥散光斑的检测中,选择合适的边缘检测算子与原始图像卷积得到边缘图像,设置边缘图像的全局阈值对其进行二值分割,最终利用二值边缘图像映射原始图像得到去除背景的二维谱图。依据不同元素灯在不同积分时间下所拍摄的谱图,对比不同边缘检测算法的背景去除效果,分析了各算子对算法速度、精度的影响。实验结果表明本文提出的算法运算简单、边缘图像阈值易于计算、目标提取精度高,处理后的图像可以与谱图还原算法有效对接,谱图处理速度显著提升。     

基于改进SUSAN算法的箭环目标跟踪与测量

针对发射场火箭初始段漂移量的测量，提出一种带灰度梯度方向的SUSAN算子，实现了基于该算子与变模板相关跟踪算法的目标跟踪测量方法.首先在SUSAN特征检测原则的基础上，将对角点的检测转化为对边缘的检测，同时记录梯度方向，在剔除了图像噪音点之后，由具有特定方向信息的边缘像素点精确定位角点的坐标.该方法克服了标准SUSAN算法准确度低的弊病，使得对目标的提取准确度可以达到亚像素级，并增强了抗噪性能，实验证明该算法提取准确性高，运算量小，易于实现.     

基于模糊判决的图像边缘连接

边缘连接是图像边缘提取中的一项重要的后处理技术。基于模糊判决理论 ,在由Sobel算法得到的边缘图像的基础上 ,给出了一套行之有效的边缘连接技术。结果表明 ,用所提出的算法提取目标图像的边缘时 ,能够在保持原有图像不失真的情况下 ,较大地提高边缘图像边界的连通性 ,为光电跟踪器和成像雷达的目标检测、跟踪和识别等提供了良好的基础。因而 ,本算法具有较高的实际应用价值     

基于背景粗糙度估计的红外目标检测算法

在分析海天背景下目标红外图像特征的基础上,提出了一种基于背景粗糙度估计的红外目标自适应检测算法.该算法利用LOG算子进行目标基本轮廓检测,将目标的中心点作为区域生长的种子点,通过背景粗糙度估计自适应确定LOG算子参量,完成目标图像分割.与传统检测方法比较,采用该处理方法进行小目标检测及识别过程的预处理,可以有效地减少运算量,提高检测速度,抑制对不必要的种子点进行区域生长,提高了目标的检测概率.     

基于Facet模型的闪光图像边缘检测

针对闪光图像的特点,对经典边缘检测算子进行了分析,发现存在检测出的边缘粗和对噪声的干扰比较敏感的缺点,提出了一种基于Facet模型的爆轰实验图像边缘检测算法。该方法吸取了其它同类方法的优点,引进了正交基简化了运算,用离散正交多项式对图像每个像素的邻域作最佳曲面拟合,在此基础上使用整体梯度算子寻求二阶方向导数的零交叉点,最终提取边缘点。结果表明:该方法检测出的边缘细,并且光滑连续,对图像噪声干扰有较强的抑制能力,对于孤立的边缘能够给出较精确的定位。     

光学图像中的抛物线目标特征检测方法研究

针对光学图像中的抛物线目标特征检测问题,提出一种基于最小二乘法的抛物线检测方法。采用Canny边缘检测算子进行边缘提取,对提取到的边缘点采用最小二乘法确定抛物线方程的系数,通过对二次曲线施加抛物线约束,使得算法不需要经过迭代就能得到最优解,并对抛物线方程进行坐标变换推导,计算出抛物线的参数。仿真数据实验和实际图像的实验表明:该算法能够检测到光学图像中的抛物线目标特征,各个参数的计算精度均在98%以上。     

基于灰度矩的CCD图像亚像素边缘检测算法研究

根据灰度矩算子在目标成像前后的矩不变特性,利用Tabatabai等人提出的前三阶灰度矩建立了亚像素边缘检测算法的完备数学模型。通过实验对该算法的有效性和检测精度进行了研究,给出了工件的实测尺寸对比结果。实验表明:基于灰度矩算子的亚像素边缘检测算法比传统算子具有更高的检测定位精度,可满足图像目标高精度实时在线测量的要求。