基于高阶胡氏矩的多目标图象识别算法

本文提出了一种多目标图象识别算法,算法以小波变换和目标区域分割算法实现图象的前期处理,以高阶胡氏矩为基础,利用k邻近法构建了分类器,实现了多类目标的识别与分类.仿真实验证明,此算法具有较高的识别精度.     

基于矩和小波变换的目标图象识别

在图象目标的识别中,目标图象的不变矩对于具有旋转、尺度变换特性的目标具有良好特征匹配性能,但其识别准确度直接受到不变矩计算区域内的目标个数的影响.本文首先采用一维小波变换降噪并获取图象边缘,结合轮廓跟踪法(“爬虫法”)与投影法对图象进行区域分割获取各目标存在区域,再利用目标图象的不变矩进行目标识别,最后通过利用目标的主轴特性及质心变化计算目标的旋转角度及尺度变换倍率.通过仿真实验,证明方案可行且具有良好的识别性能.     

二维轴对称图象高阶胡氏不变矩快速算法的改进

提出了基于二维轴对称性目标图象矩快速算法的实用化改进方案.算法实用化改进是通过两个命题的证明实现的.一是通过轴对称目标图象质心在对称轴上的命题证明,实现了将二维轴对称图象矩快速算法用于轴对称性图象中心矩的计算;二是通过目标图象以坐标系中任意两点为圆心,旋转相同角度,结果图象具有平移性的命题证明,实现了算法用于对旋转不同角度的对称目标图象的中心矩的计算改进.在此基础上,完成了二维轴对称目标图象高阶胡氏不变矩实用化快速算法的实现.实验证明,该算法具有较好的实时性能,且具有较小的引入误差.     

基于小波不变矩的多类目标特征选择算法

特征选择是目标识别中的重要问题。对于有着3个参数（m,n,q）的小波矩来说更是如此。基于2类模式的特征选择思想,提出多类模式下绝对可分的特征选择算法,给出图像数值化处理中参数(m,n,q)的合理取值范围。实验结果表明：无论是对差别比较大、差别比较小还是混合型的多类目标,经过此特征提取出来的小波矩都有着较好的识别效果。     

基于扩展目标的不变矩跟踪算法

提出基于边缘区域的不变矩计算方法,在此基础上,针对在运动中形状、尺寸和方位不断变化的扩展目标,提出一种以不变矩作为跟踪特征,粗、精阶段相结合的相关跟踪算法,并根据目标图像的相关性给出一种新的跟踪置信度。实验结果显示算法迅速、有效、匹配精度高,对于复杂背景,较强噪声和运动状态发生变化条件下的扩展目标跟踪稳定可靠。     

基于扩展目标的不变矩跟踪算法

 提出基于边缘区域的不变矩计算方法，在此基础上，针对在运动中形状、尺寸和方位不断变化的扩展目标，提出一种以不变矩作为跟踪特征，粗、精阶段相结合的相关跟踪算法，并根据目标图像的相关性给出一种新的跟踪置信度。实验结果显示算法迅速、有效、匹配精度高，对于复杂背景，较强噪声和运动状态发生变化条件下的扩展目标跟踪稳定可靠。     

基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法

针对舰船目标和海杂波轮廓结构的不同,提出了基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法,算法利用相对链码对5类舰船目标轮廓进行编码,分别计算分形维和缝隙,得到了舰船目标的4个分形特征的范围。实验结果表明边缘链码的4个分形特征能有效区分舰船目标和海杂波。     

基于边缘区域不变矩的缺损扩展目标识别方法

 该方法提出以基于边缘区域的局部不变矩作为识别特征,结合多神经网络实现对缺损扩展目标的有效识别。讨论了离散情况下基于边缘区域局部不变矩的平移、旋转和尺度不变性。在此基础上,建立目标多个处理区域的BP人工神经网络,利用各网络分类综合结果提高缺损目标的识别率。实验结果显示该方法能够对缺损扩展目标进行正确识别,特别对于有较大部分缺损的扩展目标识别有明显优势。     

基于边缘区域不变矩的缺损扩展目标识别方法

该方法提出以基于边缘区域的局部不变矩作为识别特征,结合多神经网络实现对缺损扩展目标的有效识别。讨论了离散情况下基于边缘区域局部不变矩的平移、旋转和尺度不变性。在此基础上,建立目标多个处理区域的BP人工神经网络,利用各网络分类综合结果提高缺损目标的识别率。实验结果显示该方法能够对缺损扩展目标进行正确识别,特别对于有较大部分缺损的扩展目标识别有明显优势。     

基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．     

基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息.其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光...     

基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息,其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光学相关探测结果与基于GHM多小波提取的边缘图像光学相关探测结果进行比较发现,经多小波预处理后的边缘图像能有效增强相关峰强度.     

基于小波变换和区域分割的红外可见光彩色图像融合算法

提出一种基于小波变换和区域分割的YCb Cr变换域红外-可见光彩色图像融合算法,以小波变换融合为基础,将融合结果作为YCb Cr域参量,以区域分割方法为基础,与参考图像进行色彩传递。实验结果表明,采用方法比传统的线性色彩传递方法具有更好的彩色图像融合效果,同时参考图像适应性较好,适合单一图像以及视频的融合。     

基于小波域扩散滤波的弱小目标检测

分析了基于小波变换进行弱小目标检测的基本思想,利用小波变换的多尺度多分辨率特性,结合小波变换系数的方向特性和扩散滤波扩散方向的可选择性,提出了基于小波域扩散滤波的弱小目标检测算法。采用该算法对不同尺度、不同方向的小波系数分别进行扩散滤波,取得了较好的效果。仿真试验结果表明：该算法能在Gaussian噪声背景和不均匀背景下实现对对比度为2%的微弱目标的检测。     

一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于区域分割和à trous小波变换的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像进行区域分割及区域关联,并按关联映射图所划分区域提取红外与可见光图像的的能量信息及梯度信息;然后,对红外与可见光图像进行多尺度à trous小波变换分解,分解后的低频部分按照文中所提出的区域能量比和区域清晰比指标进行区域融合,高频部分采用绝对值取大算子进行融合;最后进行重构得到融合图像.结果表明,该算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息.     

基于小波域扩散滤波的弱小目标检测

分析了基于小波变换进行弱小目标检测的基本思想,利用小波变换的多尺度多分辨率特性,结合小波变换系数的方向特性和扩散滤波扩散方向的可选择性,提出了基于小波域扩散滤波的弱小目标检测算法。采用该算法对不同尺度、不同方向的小波系数分别进行扩散滤波,取得了较好的效果。仿真试验结果表明:该算法能在Gaussian噪声背景和不均匀背景下实现对对比度为2%的微弱目标的检测。     

基于相位信息的边缘检测在目标识别中的应用

在分析利用相位信息进行图像边缘检测原理的基础上,探讨了基于小波域相位信息的边缘检测方法,并将其应用到环境光强变化的目标识别系统中。该算法不需要设定阈值即可对目标边缘进行可靠的检测。实验结果表明,基于相位信息的边缘检测算法受图像的光照和对比度的影响小,在不同光照度的环境下具有良好的目标识别能力     

一种基于小波变换的红外小目标去噪算法

 研究了复杂背景下红外小目标图像的去噪问题,鉴于小波阈值法去噪的缺点,结合小波变换的去相关性和能量紧支性,提出一种新的去噪方法。考虑到实际中的复杂背景和大量干扰,弱小目标通常占有很少像素,首先对红外小目标图像进行二级小波变换,然后根据新的算法对变换所得小波细节系数进行邻域运算,最后通过小波逆变换得到处理后的图像。 实验中采用Db3小波基函数,分别对两帧低信噪比原始图像进行仿真。仿真结果表明,该算法能很好地保存小目标的形状特征,抑制背景,达到较好的去噪效果。     

一种基于小波变换的红外小目标去噪算法

研究了复杂背景下红外小目标图像的去噪问题,鉴于小波阈值法去噪的缺点,结合小波变换的去相关性和能量紧支性,提出一种新的去噪方法。考虑到实际中的复杂背景和大量干扰,弱小目标通常占有很少像素,首先对红外小目标图像进行二级小波变换,然后根据新的算法对变换所得小波细节系数进行邻域运算,最后通过小波逆变换得到处理后的图像。 实验中采用Db3小波基函数,分别对两帧低信噪比原始图像进行仿真。仿真结果表明,该算法能很好地保存小目标的形状特征,抑制背景,达到较好的去噪效果。     

基于Krawtchouk矩和Contourlet变换的多目的水印

提出了一种基于Krawtchouk矩和Contourlet变换的多目的水印算法.首先对图像进行两级Contourlet分解,通过计算其低频分量的Krawtchouk低阶矩不变量来构建鲁棒水印,然后在剩下的带通分量中选择一个作为水印嵌入域并在其中嵌入半脆弱水印,给出了实验结果,并从水印的不可见性、抗攻击能力及篡改的定位能力三个方面进行了定量评测.实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和较好的脆弱性,能同时有效地保护版权和认证图像.