一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法

该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks, PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法。赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图,在图像处理中,赋时矩阵包含有与空间相联系的有用信息。计算机仿真结果表明,通过对PCNN赋时矩阵分析与处理,综合运用相关方法,可以有效地滤除被脉冲噪声污染的图像噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于中值滤波、均值滤波及维纳法得到的结果,其信噪比高、去噪能力强、对边缘和细节的保护性好、适应性强。     

基于图像矩阵的广义主分量分析

传统的主分量分析在处理图像识别问题时是基于向量的,且没有充分利用训练样本的类别信息。该文提出了一种直接基于图像矩阵的广义主分量分析方法,该方法能够提取包含在类平均图像中的鉴别信息,与传统的主分量分析相比,具有更强的鉴别力。在ORL标准人脸库上的试验结果表明,所提出的方法不仅识别性能优于传统的主分量分析和Fisher线性鉴别分析,而且极大地提高了特征抽取的速度。     

基于深度学习的逆变器电路图像数据智能识别方法

进行逆变器电路图像数据识别时,特征信息提取不充分使得无法准确捕捉到关键特征,导致识别精度下降。为此,提出一种基于深度学习的逆变器电路图像数据智能识别方法。首先,利用逆变器数据采集系统,采集逆变器电路图像数据。然后,将图像数据输入到卷积神经网络模型中,通过卷积核提取数据的特征。最后,采用YOLO算法对其进行有效识别,基于CA模块对特征信息进行关注,并利用Detect模块输出识别结果。Detect模块主要包括置信度函数和模型的损失函数,将两者结合,利用分类框和检测框来实现对逆变器电路图像的识别。实验结果表明,所提方法的识别误报率最高仅为6%,具有实用性。     

视觉测量中基于单应性矩阵的平面靶标图像特征提取

针对平面圆特征靶标和平面方格特征靶标图像,研究一种基于映射矩阵实现特征提取的新方法。根据靶标图像上至少4个角点位置的特征图像坐标及其对应的三维空间坐标建立靶标平面与像平面的单应性关系矩阵,结合已知的特征点空间坐标得到与已知空间坐标特征点相对应像面上特征点的粗略图像坐标,进而通过最小二乘椭圆拟合（圆特征靶标）或角点提取算...     

基于语音PZCPA时频域特征融合的语音情感识别方法

从人类自然语言中提取和准确分类语音中的情感状态一直是人机交互的一个难点,同时相关研究在人工智能领域发挥着至关重要的作用.为了使语音情感识别系统有更好的鲁棒性,本文提出新的语音情感识别算法结构,主要包括PZCPA特征的提取方法,并且使用该特征进行基于深度学习的时域和频域特征融合,最后使用KNN进行语音情感识别.该算法在德...     

图像特征融合的行人重识别方法

行人重识别的目的是在跨区域、跨场景的情况下,检索出特定目标行人.由于行人外观可能相似,以及存在姿态变化和遮挡的问题,因此要求行人重识别模型能够捕捉到足够的细节信息.基于此,提出了图像特征融合的行人重识别算法,融合图像的全局特征与局部特征进行目标行人的检索.该算法构建了特征融合的图像通道,由卷积神经网络提取图像的视觉信息...     

基于优化PCNN与区域特征引导法则的图像融合

针对传统红外与可见光图像融合算法存在着边缘信息缺失、目标特征不够突出等问题,本文提出一种基于优化脉冲耦合神经网络(PCNN)与区域特征引导法则的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像分别进行非下采样剪切波变换(NSST),获取相应的低频分量和高频分量.其次,低频分量采用基于优化PCNN模型的融合规则进行融合...     

一种基于改进型PCNN的织物疵点图像自适应分割方法

 针对传统脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)模型中网络参数多、不易自动选取的问题,本文在对PCNN模型进行改进的基础上,提出了一种基于改进型PCNN织物疵点图像自适应分割方法.采用了一种基于分割区域内均匀度差异最小作为最佳迭代次数判断标准,从而有效地满足了PCNN对织物疵点图像的自动分割要求.通过对不同疵点图像分割实验证明了算法对疵点分割的准确性和有效性.     

基于灰度—梯度共生矩阵的图像型垃圾邮件识别方法

为了逃避基于文本的垃圾邮件系统的检测,越来越多的垃圾邮件制造者将文本信息嵌入到图像中。为了有效地检测出图像型垃圾邮件,提出了一种基于灰度—梯度共生矩阵(GGCM, gray-gradient co-occurrence matrix)的图像型垃圾邮件识别方法。先通过灰度—梯度共生矩阵提取图像的特征信息,然后运用最小二乘支持向量机（LS-SVM, least squares support vector machines）进行分类。实验表明,该方法具有较高的分类精度和较好的实时性。     

基于NSCT和改进型PCNN的红外与可见光图像融合算法

针对现有红外与可见光图像融合算法中易出现目标信息丢失或减弱的情况,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和改进型脉冲耦合神经网络的融合算法.该算法首先对经过预处理和图像配准后的红外和可见光图像进行非下采样Contourlet变换,分别得到两幅图像的高频系数和低频系数;其次,采用改进型脉冲耦合神经网络对源图像高频系数进行融合,用区域能量最大处理低频系数;最后,对融合后的系数进行非下采样Contourlet反变换,得到融合后的图像.实验结果表明,本文算法在主观视觉上显示了更多的图像细节信息,同时客观数据指标也有不同程度的提升.     

基于灰度共生矩的SAR图像纹理特征提取方法

为更有效地提取合成孔径雷达（SAR）图像中的有效信息,提出了一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法。该方法在分析图像灰度共生矩常用特征描述量基础上,研究了窗口尺寸和位移向量对纹理特征的影响,通过比较不同目标各种纹理特征的分布及平均值的相差程度,计算了灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸和位移向量,确定参与分类的可用纹理特征组合,...     

基于非负矩阵分解和红外特征的图像融合方法

针对传统图像融合方法鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于非负矩阵分解和红外特征的图像融合方法,实现源图像的目标区域和背景区域分别融合.首先将源图像作为原始数据进行非负矩阵分解得到特征基图像,特征基图像包含了源图像的整体特征;利用红外图像目标与背景灰度显著差异,通过区域生长方法从红外图像提取目标区域,将红外目标区域与特征基图像背景区域相融合得到融合图像.实验结果表明,该方法不仅简单易行,而且在保留了可见光的高空间分辨率和纹理细节信息同时,突出了红外图像对热目标敏感特点,提高了图像的可判读性.     

基于改进语音特征提取方法的语音识别

在分析语音特征提取方法基础上提出一种改进组合算法,并采用HMM声学模型和Viterbi算法进行模式训练和识别.实验结果表明,该算法在噪声环境中具有较好的鲁棒性,能有效提高噪声环境下中文连续语音识别的正确率,增强语音识别整体性能,因此在噪声环境下的语音识别系统中具有一定的实用价值.     

基于改进型稀疏自动编码器的图像识别

传统的稀疏自动编码器不具备平移不变性,同时对非高斯噪声较为敏感。为增加网络平移不变的特性,借鉴卷积神经网络的相关理论,通过对原始的像素块进行卷积运算以达到上述目的;而为了提高对非高斯噪声的鲁棒性,自动编码器的代价函数由均方误差改为了最大相关熵准则。通过在MNIST和CIFAR-10数据集上进行试验,结果证明,改进后的方法较传统的自动编码器具有更好地识别效果,识别率提高了2%～6%。     

一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法

近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够根据图像本身特性自动确定参数的方法,这在很大程度上限制了PCNN的应用.针对这一问题,本文提出了一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法,通过利用图像本身空间和灰度特性自动确定网络参数,实现对不同图像的分割.实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,具有一定的健壮性.     

The Enriched Feature Enhancement Technique for Satellite Image Based on Transforms Using PCNN

The features of the satellite images can be improved by fusing or combining two images with complementary property. By fusing these two images the spatial property of the resultant image is improved. Satellite images are one of the agents that give the features of the earth’s surface. Processing these satellite images will provide more geographical information hidden in the images. This research paper have an detailed insight study of two types of the satellite images one is Panchromatic (PAN) and other Multispectral (MS). The PAN image with high spatial resolution and MS image with spectral resolution are fused to get better resultant output. For fusion process Nonsubsampled Contour let Transform is used to decompose the images into low and high frequency values. Pulse Coupled Neural Network is used to motivate the low frequency pixel and Morphological filter is applied to the edge detected image for finding the features in the images. This is an real time transformations which will give better results in SAR image processing, video processing, stereo based reconstruction of depth and width of the features present in the image.

     

基于改进ORB的图像特征匹配算法研究

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法.首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对...