一种改进的基于归一化割的图像分割方法

文章结合聚类法提出了一种改进的基于归化割的图像分割方法。先利用聚类对图像进行预分割,得到图像最大相似区域,再利用区域间的亲近关系将图像转化为图,最后利用图谱的工具(特征值和特征向量)对图分割,实现图像的分割。实验结果表明,该方法有效地降低算法复杂度,获得较好的分割效果。     

一种新的红外目标提取算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种结合图像统计特征和模糊聚类的红外图像目标提取方法对红外图像进行迭代分块,通过计算统计特征度量函数的极值来确定种子区域,进而获得红外目标约束区域。利用模糊聚类对该约束区域进行有效的聚类划分,最终实现红外图像目标提取。实验结果表明,该方法能够准确的对红外目标进行提取,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

基于改进图像自适应算法的车道线识别研究

针对图像自适应阈值分割中最佳阈值的计算问题,提出了一种根据图像结构相似度计算最佳分割阈值的方法。该方法分为模型建立和目标图像阈值计算两部分。模型建立时,首先选取场景标准模板图像,再计算训练图像与标准模板图像对比后的结构相似度,并依据图像质量评价标准判定最佳的阈值,建立特定场景下的最佳阈值与结构相似度的关系模型;阈值计算时,首先计算目标图像与标准模板图像对比后的结构相似度,再根据关系模型,直接计算最佳分割阈值。为验证此方法,选用晴天高速公路场景下的图像进行测试。结果表明,所提算法的阈值分割效果优于传统自适应阈值分割算法,并且具有更高的运算效率。     

基于形态学分水岭的Normalized Cut图像分割方法

针对传统分水岭分割后所产生的过分割问题,提出了一种基于形态学分水岭算法和Normalized Cut算法相结合的图像分割方法。在传统分水岭分割的基础上,融合形态学算法进行初步分割,并将分割后各个子区域的形心和平均灰度值作为Normalized Cut算法的输入参数,完成图像分割。结果表明,组合算法既避免了过分割现象,也达到了Normalized Cut算法的分割精度,是一种有效的图像分割算法。     

一种小波域改进双边滤波的水果图像去噪算法

采用机器人实现水果的自动化精确采摘是现代水果采摘技术发展的基本趋势之一。但由于成像条件以及机器人自身电子电路等因素的影响,使得所获取的图像或多或少存在大量噪声。将小波变换与双边滤波算法有机结合,提出了一种针对水果图像中颗粒噪声的滤波算法。该算法首先对噪声图像实现小波分解,对于各高频子图像,给出了相似像素的基本定义并分别设计出尺寸为5的多方向的相似像素检测窗口;然后根据检测窗口中相似像素的个数与检测窗口全部像素点个数的比值大小,分别采用自适应双边滤波算法和改进加权中值滤波算法加以处理。最后实现小波系数重构。实验仿真结果表明,该滤波算法性能优于双边滤波算法以及小波域双边滤波算法,对于农产品视觉图像、基于流媒体技术设施现场采集的图像处理等领域也具有一定的参考价值。     

一种基于改进BP神经网络的图像目标识别算法

本文利用不变矩具有平移、旋转和尺度不变性的特点,将其应用于图像识别.提取图像的七个不变矩,然后利用改进的神经网络(BP)进行了图像目标识别算法研究,结果表明此算法具有较好的识别效果,并且速度较快,可以应用于图像小目标的识别当中.     

基于双边滤波器的红外图像条纹噪声消除算法

提出了一种新的消除红外图像中条纹噪声的方法。由于红外焦平面阵列中每列读出电路的偏置电压不同,导致红外图像中有明显的条纹状噪声。分析了读出电路偏置电压不均匀对红外成像的影响,提出了利用双边滤波器估计读出电路偏置电压的方法,并使用估计的偏置电压校正红外图像。基于实际红外图像的实验结果表明,提出的算法能够显著地消除红外图像中的条纹噪声。     

深度图像的目标潜在区域提取算法

目标检测和识别算法通常使用复杂特征以多尺度滑动窗的方式进行分析,运算效率往往非常低。因此,目标性被引入进行目标潜在区域的快速预判断,减少复杂特征需要分析的窗数,从而达到加速算法效率的目的。针对逐步普及的Kinect深度像机,该文提出了一种基于深度图像的目标性分析算法,以提升深度图像的目标检测识别算法的效率。首先基于深度图像的法向量,提出能够有效描述深度图像边缘信息的特征,然后通过支撑向量机学习目标性的分类器,以得分的形式给出候选区域中存在目标的概率,最后基于人眼的视觉机理对不同尺度的目标进行加权。通过深度图公共数据库的实验对比,该算法给定1000个候选区域时达到94.1%的召回率,保证了准确率的同时大大减少了区域数量,能有效的提升目标检测识别算法的效率。      

基于自适应邻域双边滤波的点目标检测预处理算法

该文通过分析点目标的成像原理,提出一种基于自适应邻域时空双边滤波的点目标检测预处理算法。算法针对每个像素建立自适应邻域,对不同类的邻域分别定义其定义域和值域势函数的乘积为滤波模板,并通过限制自适应邻域的大小加快了算法速度。与固定邻域的空域双边滤波算法和时空双边滤波算法相比,该文算法能够快速、有效去除噪声,同时增强点目标和背景的对比度。     

一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法

双边恒虚警率(BCFAR)检测算法通过高斯核密度估计器计算出合成孔径雷达(SAR)图像的空间信息,并将它与图像的强度信息相结合得到联合图像以进行目标检测。相较于只使用强度信息来进行目标检测的经典CFAR检测算法,双边CFAR有着更好的检测性能和鲁棒性。然而,在复杂环境下出现连片的高强度异质点时(例如防波堤、方位模糊和幻影等),核密度估计器计算出的空间信息会出现较多误差,这会导致检测结果中出现大量虚警。此外,当遇到相邻像素点间相似度较低的弱目标时,双边CFAR会发生漏检。为了有效改善这些问题,该文设计一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法(IB-CFAR)。该文所提IB-CFAR主要分为3个阶段来实现,分别为基于非均匀量化法的强度层级划分、强度-空间域信息融合、杂波截断后的参数估计。基于非均匀量化法的强度层级划分可以提升弱目标的相似度和对比度信息,从而提升舰船检测率。强度-空间域信息融合在于将空间相似度、距离向和强度等信息进行融合,在进一步提升检测率的同时对舰船的结构信息进行精细化描述。杂波截断后的参数估计可以去除背景窗口中连片的高强度异质点,最大限度地保留真实海杂波样本,使参数估计更加精确。最后,根据估计出的参数建立精确的海杂波统计模型以进行CFAR检测。该文使用高分3号和TerraSAR-X数据来验证该算法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在包含较多密集分布的弱目标环境下表现良好,在此类环境下能获得97.85%的检测率和3.52%的虚警率,相比于现有的检测算法,检测率提升了5%,并且虚警率降低了10%,但在弱目标个数较少且背景十分复杂的环境下,则会出现少量虚警。      

基于暗原色先验去雾的改进算法

暗原色先验去雾方法在单幅图像去雾方面效果明显,但该方法算法复杂度高、处理耗时。针对该算法不足之处,在传统的暗原色先验去雾方法基础上,提出一种改进算法。改进算法通过高斯滤波和腐蚀对透射率图进行优化;同时,为避免原算法的冗余计算,采用了一种快速计算初始透射率方法;并且通过Gamma变换和对比度增强方法对去雾后图像进行亮度和对比度增强处理。实验结果显示,改进算法处理效果与原算法基本一致,算法效率得到显著提高,应用在视频增强领域可以达到准实时。     

基于卡尔曼滤波的折反射全向图像目标跟踪

由于折反射成像的特点,当目标在空间沿直线运动时,在全向图像上的成像轨迹不是直线而是二次曲线,导致在应用普通透视图像的轨迹预测方法时对目标的下一位置预测误差大.本文采用折反射成像统一的球面投影模型把已知的目标在全向图像上的成像点投影到球面上,然后在球面上建立全向卡尔曼滤波器对目标下一个位置进行预测,预测的结果重投影回全向...     

Image Denoising Using Trivariate Shrinkage Filter in the Wavelet Domain and Joint Bilateral Filter in the Spatial Domain

This correspondence proposes an efficient algorithm for removing Gaussian noise from corrupted image by incorporating a wavelet-based trivariate shrinkage filter with a spatial-based joint bilateral filter. In the wavelet domain, the wavelet coefficients are modeled as trivariate Gaussian distribution, taking into account the statistical dependencies among intrascale wavelet coefficients, and then a trivariate shrinkage filter is derived by using the maximum a posteriori (MAP) estimator. Although wavelet-based methods are efficient in image denoising, they are prone to producing salient artifacts such as low-frequency noise and edge ringing which relate to the structure of the underlying wavelet. On the other hand, most spatial-based algorithms output much higher quality denoising image with less artifacts. However, they are usually too computationally demanding. In order to reduce the computational cost, we develop an efficient joint bilateral filter by using the wavelet denoising result rather than directly processing the noisy image in the spatial domain. This filter could suppress the noise while preserve image details with small computational cost. Extension to color image denoising is also presented. We compare our denoising algorithm with other denoising techniques in terms of PSNR and visual quality. The experimental results indicate that our algorithm is competitive with other denoising techniques.     

Design of Biorthogonal Filter Banks Using a Multi-objective Genetic Algorithm for an Image Coding Scheme

In this paper, we present an optimization method based on a multi-objective Genetic Algorithm (GA) for the design of linear phase filter banks for an image coding scheme. To be effective, the filter banks should satisfy a number of desirable criteria related to such a scheme. Instead of imposing the entire PR condition as in conventional designs, we introduce flexibility in the design by relaxing the Perfect Reconstruction (PR) condition and defining a PR violation measure as an objective criterion to maintain near perfect reconstruction (N-PR) filter banks. Particularly in this work, the designed filter banks are near-orthogonal. This has been made possible by minimizing the deviation from the orthogonality in the optimization process. The optimization problem is formulated as a constrained multi-objective, and a modified Nondominated Sorting Genetic Algorithm NSGAII is proposed in this work to find the Pareto optimal solutions that achieve the best compromise between the different objective criteria. The experimental results show that the filter banks designed with the proposed method outperform significantly the 9/7 filter bank of JPEG2000 in most cases. Furthermore, the filter banks are near orthogonal. This is very helpful, especially where embedded coding is required.     

一种高分辨率遥感图像目标自动提取方法

该文提出一种高分辨率遥感图像目标自动提取方法,该方法首先使用分类器实现目标的快速检测,然后利用图像色彩模型和平滑性先验知识建立分割代价函数,并最小化此代价函数实现目标的精确提取,最后在后处理步骤中加入目标的形状先验知识,进一步提高精度。以油罐提取为例进行了实验,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于图像融合的运动目标轮廓提取新方法

提出了一种新的运动目标轮廓提取方法。该方法分为3个步骤：对于红外与可见光图像序列,首先应用运动分割得到运动目标的初始轮廓线;其次,使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓;最后,应用了两种新的图像融合方法,第1种方法求解两类模式图像的动态轮廓线控制点向量差的L2范数平方极小化,第2种方法通过图像配准实行改进的微分耦合。对比检测实验表明,第2种方法具有较好的融合效果。同时,设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法,该方法如Wilson-θ方法的对比实验表明,Newmark方法稳定收敛的迭代时间降低了21．01％。     

一种改进的基于α值的景象提取算法研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来.他为视频制作、基于图像的建模、绘制等提供了原始素材.一般的景象边缘模糊,如何准确、便捷、快速地提取一幅图像成为近年来图像处理的一个新的研究热点.通过对比研究,在Ruzon和Tomasi提出的算法基础上提出了一种改进的基于α值的景象提取算法,即对Ruzon和Tomasi算法中距离测度进行改进.通过理论分析和编程实验,改进后的算法在边缘模糊的图像提取中有较好的表现,实验结果令人满意,具有一定的实用价值.     

实数遗传算法交叉策略的改进

本文介绍了实数遗传算法交叉策略的一种改进方法,采用新的交叉策略决定遗传算法中子代个体的位置,可以使子代快速地向更高适应度的区域移动.实验结果说明使用这种改进的实数遗传算法可以极大地提高算法获得最优解的速度.     

基于多特征建模的粒子滤波红外目标跟踪算法

提出一种基于多特征融合进行建模的粒子滤波红外目标跟踪算法.提取红外图像的灰度特征和边缘特征,将灰度直方图以及边缘直方图结合起来进行目标建模.选取的2个特征具有很强的互补性,有效地克服了使用单一特征建立目标跟踪模型时无法避免的一些缺点.分析和实验表明,该算法对于目标的各种复杂运动状态均能稳健、有效地跟踪,具有较好的实时性和准确性.     

利用浮点图像对视频对象进行自动分割

本文提出了一种自动的运动对象分割算法,利用浮点图像的轮廓进行区域分割,然后根据帧间运动信息进行区域合并,分割出视频序列中的运动物体.