一种基于轮廓形变度的光学伪装效果评价方法

针对光学伪装效果评价中的目标轮廓变形问题,提出了一种基于轮廓形变度的二值统计矩算法。首先,对伪装目标的原始背景图像进行二值化处理,然后对背景图像均匀分割,提取目标的轮廓特征,以此构造一个轮廓特征向量的二值统计矩阵。最后,采用欧氏距离与余弦归一化的方法对二值统计矩进行计算,获得目标的轮廓形变度值。实验结果表明,提出的二值统计矩算法可以有效地提取目标的轮廓特征;轮廓形变度指标达到了0.905±0.004和0.77±0.80;与传统Hu矩算法相比,主成分因子分别提高了27%和7%,算法效率提高了69.8%。该方法能够从目标轮廓的角度有效地评估光学迷彩伪装效果。     

过滤窗最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测

传统的滑动窗策略只是简单且机械地将最远的数据移出窗口, 而将最近的数据移进窗口. 针对这种遗忘策略存在的缺陷, 提出了过滤窗策略. 过滤窗采用"优胜劣汰"的选择机制, 将对模型贡献比较大的数据留在窗口当中. 将过滤窗和最小二乘支持向量回归机相结合, 提出了过滤窗最小二乘支持向量回归机. 与滑动窗最小二乘支持向量回归机相比较, 过滤窗最小二乘支持向量回归机具有较小的计算量, 需要较短的窗口长度就能达到和滑动窗最小二乘支持向量回归机几乎相同的预测精度, 而较短的窗口长度又预示着较少的计算量和较好的实时性. 混沌时间序列在线建模和预测的实例表明了过滤窗最小二乘支持向量回归机的有效性和可行性. 关键词： 混沌时间序列 支持向量机 滑动窗 过滤窗     

独立成分分析及其在图像处理中的应用

独立成分分析是一种新的信号处理技术,在数字图像处理的诸多方向均表现出其独特性。对独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)及其在图像处理中的应用进行了综述。简要介绍了独立成分分析的数学模型,给出了极大化非高斯性的ICA估计方法、极大似然ICA估计方法、极小化互信息ICA估计方法的目标函数及其优化算法;对ICA在像素级图像融合、运动目标检测、人脸检测及特征提取、大脑信号和图像分析、数字水印、有噪图像分离等方向的应用研究进行了评述,进而显示ICA的应用价值和发展空间。     

基于混合概率核主成分二次相关红外目标检测

在主成分特征提取基础上,提出了一种把子空间二次综合判别函数（Subspace Quadratic Dynthetic Discriminant Function,SSQSDF）作为相关滤波器的红外目标检测算法.该算法把混合概率核主成分分析推广到混合概率模型,在核空间对样本进行特征提取,获取目标样本的低维主特征向量.对训练和待检测样本向主特征向量投影获得它们的低维特征分量,并把获取的特征量作为SSQSDF的样本参量.最后,SSQSDF滤波器输出大于给定阈值所对应的检测区域,将其作为检测目标.实验证明,该算法能较强抑制目标背景噪音,提高目标检测准确度,具有一定的可行性和有效性.     

基于多特征的复杂场景运动目标检测

为提高复杂场景下运动目标检测的完整性和准确性,提出了一种多特征结合的运动目标检测方法。提出了一种自适应的高斯混合建模算法对颜色特征进行建模;通过滞后多阈值建模的方法,同时利用颜色和改进的局域二值模式纹理特征对环境背景进行了建模,并采用邻域补偿策略将基于两种特征提取得到的目标区域进行了结合;采用结合Canny思想改进的Kirsch方法进行了边缘提取,消除了鬼影误识别像素,改善了前景目标边缘。实验结果表明,所提方法在运动目标检测的完整性、准确性等指标上优于传统算法的,实时性也较好。     

基于旋转不变特征的遥感图像飞机目标检测方法

为了解决在动态飞机监管系统中,遥感图像飞机多目标检测准确率低的问题,提出一种目标检测方法.首先引入两种全新的旋转不变性特征,中心质点角与H向量;接着对遥感飞机图像进行滑窗检测,分别计算每一重叠块的中心质点角集、H向量相关系数;根据模板特征匹配度设计了相应的得分系统,再结合非极大值抑制等算法确定检测窗口内是否存在飞机.用不同场景下的遥感图像飞机进行多目标检测实验,结果表明该方法平均F1分数达到90%以上,相比传统方法,召回率与查准率更高,且适用范围更为广泛.     

基于区域分类、自适应滑动窗和结构检测的合成孔径雷达图像联合降斑算法

为了克服传统的基于合成孔径雷达(SAR)图像局部统计特性的降斑算法的缺点,提出了基于区域分类、自适应滑动窗和结构检测的联合降斑算法.首先,联合降斑算法对当前区域进行区域分类,并直接保留强边缘结构和点目标.接着,联合降斑算法对均匀区域和弱边缘结构区域进行滑动窗的自适应增长,从而获得合适的滤波窗口.最后,联合降斑算法对新的滤波窗口使用区域分类.如果滤波窗口属于均匀区域,则直接使用均值滤波;如果滤波窗口属于边缘结构区域,则进一步使用结构检测,并且选择窗口内的均匀子区域作为最终的滤波区域.降斑实验表明,联合降斑算 关键词： 区域分类 自适应滑动窗 结构检测 联合降斑算法     

二值化特征在快速舰船目标预选中的应用

为了快速准确地自动提取和识别海面舰船疑似目标,为舰船目标精检测提供可信的数据基础,采用了二值化特征进行舰船目标粗检测,并根据舰船窄而长的几何特征提出了改进算法,按照舰船目标不同的方向分别进行模板训练。实验表明,二值化特征可以有效地提取疑似舰船目标,并且改进算法可以在提取窗口数相同时,提高查全率,更利于进一步的精检测。     

基于成像声呐DIDSON的水域内鱼群数量估计方法*

为准确估计整片水域中的鱼群数量,提出一种利用成像声呐进行数量估计的方法。将成像声呐固定在调查船下,并使波束发射方向与船前进方向一致,通过走航调查方式采集水下信息,对采集的数据进行声呐图像构建、噪声去除、目标提取,其中噪声去除采用固定数据窗口的迭代最小二乘法,目标提取采用基于三倍标准差准则的阈值分割法。接着利用扩展卡尔曼滤波结合最近邻的多目标跟踪算法对图像中的个体目标进行一一计数,同时统计声呐扫描过的水域面积,获得目标个数的平均面密度值,最后结合水域占地面积,估算出整片水域中的鱼群数量。利用该方法实现对滴水湖鱼群数量的估计,通过与人工计数结果比较,发现基于声呐图像处理的数量统计方法具有较高精度,两者的统计值相差约10%。     

大口径封窗透射波前的检测方法

封窗经常使用在望远镜和大口径平行光管等光学系统中,置于整个系统最前端,其透射波前误差将影响整个系统的成像质量。检测手段决定加工精度,当封窗口径大于目前商用平面干涉仪的最大口径Φ800mm时,则无法进行全口径检测。针对这一问题,提出了1种新型的封窗全口径透射检验方法,将待测封窗置于由球面干涉仪和大口径、长焦距的标准凹球面镜组成的光路中进行透射检验。利用该检测方法成功检测了一块口径为Φ856mm、厚度为35mm、材料为熔融石英的封窗,检测结果均方根(RMS)值为0.0191λ(λ=632.8nm),满足设计要求。实验结果验证了该检测方法对于大口径封窗透射检验的可行性。     

基于扩展数学形态学的高光谱图像异常检测

提出了一种新型的基于扩展数学形态和光谱相似度测量的高光谱图像异常榆测方法.在日标与背景未知的情况下.同时利用光谱和空间信息实现日标的定位与检测,实现离光谱遥感数据的日标检测.通过扩展的膨胀和腐蚀操作实现目标特征提取;通过正交投影散度计算扩展形态学操作的累加距离确定排序关系并利用其融合特征提取结果实现特征提取结果的融合.算法性能通过合成的OMIS数据进行评价.与经典异常检测RX算法进行比较.并应用于具有相似光谱特征目标的区分.实验证明,本文提出的算法性能优于RX算法.具有低虚警率的异常目标检测结果,并且能够较好地区分了相似光谱特征的异常日标.     

低空无人机航空摄影高度自动测量方法研究

为提高产品外观质量的检测精度和实时性,提出一种基于特征融合的多尺度滑动窗口机器视觉检测方法。在训练阶段,首先提取图像的HOG特征和Lab颜色特征,并采用典型相关分析法(CCA)进行特征融合。接下来,采用支持向量机(SVM)对融合的特征进行训练,生成分类器。在检测阶段,产品外观不同区域对精度的要求不同,为提高检测效率,生成不同尺度的滑动窗口,在每个窗口中都进行图像的特征提取与特征融合。最后,对采集的图像序列进行匹配,实现产品外观划痕的实时检测。实验中,选取不同的特征提取方法进行对比,并分别生成大小不同的滑动窗口,通过分析实验结果,结合检测时间与精度,确定各个区域的窗口尺度。实验表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测精度和实时性上具有显著提高。     

基于特征融合的多尺度窗口产品外观检测方法

为提高产品外观质量的检测精度和实时性,提出一种基于特征融合的多尺度滑动窗口机器视觉检测方法;在训练阶段,首先提取图像的HOG特征和Lab颜色特征,并采用典型相关分析法(CCA)进行特征融合;接下来,采用支持向量机(SVM)对融合的特征进行训练,生成分类器;在检测阶段,产品外观不同区域对精度的要求不同,为提高检测效率,生成不同尺度的滑动窗口,在每个窗口中都进行图像的特征提取与特征融合;最后,对采集的图像序列进行匹配,实现产品外观划痕的实时检测;实验中,选取不同的特征提取方法进行对比,并分别生成大小不同的滑动窗口,通过分析实验结果,结合检测时间与精度,确定各个区域的窗口尺度;实验表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测精度和实时性上具有显著提高。     

粒子群算法的近红外光谱定性分析预处理及特征提取参数优化方法研究

在近红外光谱定性分析时,为取得良好识别效果,预处理及特征提取是不可或缺环节。预处理主要是为消除各种干扰因素对光谱数据影响,常用预处理方法有平滑、一阶导、归一化等;而特征提取方法能剔除数据中的无关信息,保留有效信息,常用特征提取方法有偏最小二乘、主成分分析、线性判别分析等。不同预处理及特征提取方法具有不同特点,构建定性分析模型时,单一使用某种预处理或特征提取方法往往难以取得理想效果,常需将多种预处理及多种特征提取方法组合使用以提升模型性能。在各预处理及特征提取环节中往往有可变参数如特征提取维数等需要设定,这些可变参数对模型性能有重要影响,因此采用多个预处理及多个特征提取方法就存在多参数需要确定的问题。研究中常采用试凑法求各待定参数最优值,欲求得多个待定参数中某一个参数最优值,首先需据经验固定其他参数值,然后将某一个待优化参数代入近红外定性分析模型进行试凑,以求得模型最优识别率所对应参数值,并将其作为最优值。利用试凑法逐个求得多个待优化参数后,再将参数组合设置到定性分析模型中,最后进行定性鉴别,但试凑法求得的参数组合难以保证为全局最优解。除试凑法外,还可通过多重循环嵌套方法来获取近定性分析模型预处理与特征提取环节最优参数组合,但是该方法需消耗大量计算机内存与计算时间,而且效率低。为此,提出一种基于粒子群算法的近红外光谱定性分析模型预处理与特征提取参数优化方法,可快速获得预处理与特征提取环节的最优参数组合,并保证代入最优参数组合的定性分析模型具有最优识别性能,采用粒子群算法对平滑系数、一阶导系数、偏最小二乘特征提取维数等参数进行寻优,并将该方法与多重循环嵌套方法进行对比实验,实验结果证明了方法的有效性。     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

基于滑窗的自适应红外小目标检测方法

为解决传统自适应红外小目标检测方法虚警严重的问题,提出一种滑窗式自适应红外小目标检测方法。结合教学优化算法来增强哈里斯鹰优化算法跳出局部极值的能力,提出一种混合的多种群哈里斯鹰优化算法;设计了基于滑动窗口的小目标搜索适应度函数;提出了红外小目标的自适应检测方法。基于公开数据集的实验结果表明,相较于其它自适应红外小目标检测方法,该检测方法的虚警率较低。     

非均匀混响统计建模与功率估计

针对非均匀混响中进行恒虚警(CFAR)检测所需的背景功率估计问题,通过对非均匀混响进行统计建模分析,提出一种非均匀混响功率自适应估计方法。所提方法基于排序统计、功率分类等处理,对混响数据服从的统计模型进行判别,根据均匀混响、参杂强干扰混响、混响边缘等具有不同特性的混响成分,选择不同的处理方式进行功率估计。进一步将所提出的混响功率估计方法应用于CFAR检测中,获得一种新的CFAR检测器。仿真和实测混响数据的处理结果表明,提出的混响功率估计方法可以对强干扰和混响边缘等非均匀混响背景进行有效判别和功率估计,提出的CFAR检测器有效提高了非均匀混响背景中的目标检测性能。      

微弱日盲紫外电晕自动实时检测方法

针对目前商用日盲紫外/可见光双谱段电晕探测仪对故障的判定效率低且容易受噪声干扰问题,本文提出了一种微弱日盲紫外电晕自动实时检测方法。在分析电晕目标和噪声时间域统计特性的基础上,该方法利用电晕目标在时间域连续的特点,首先完成灰度图像二值化、形态学膨胀等预处理,其次将N帧连续图像累加后阈值化,最后进行特征提取,获取电晕位置、面积等特征信息,实现电晕的自动实时检测。在完成设备辐射标定的基础上,可立即回溯得到故障的光子计数参考值。建立了该方法的探测概率、虚警率数学模型。将其在高速数字处理平台TMS320DM642上实现并输入测试视频,结果表明:在典型参数情况下该方法单次检测虚警概率为2.85×10^-5,处理时间小于120 ms,可实现微弱日盲紫外电晕的实时检测。     

改进偏最小二乘法在近红外牛奶成分测量中的应用

采用NicoletNexus870红外-近红外傅里叶变换光谱仪测量了36个市售巴氏杀菌纯牛乳样品的透射光谱。在近红外光谱1254～1875nm和2045～2372nm波段内,为了选择携带信息量大的波长区域,采用改进偏最小二乘回归法,包括间隔偏最小二乘法、移动窗口偏最小二乘法和可变窗宽移动窗口偏最小二乘法对巴氏杀菌纯牛乳中脂肪、蛋白质及乳糖成分分别建立模型,进行了分析和比较,结果表明,采用改进偏最小二乘法所选出的波长区与目标值的相关程度高,可以较好地建立牛奶的预测模型。