自然地面背景下红外目标检测算法

为了快速准确地检测出以地面物体为背景的红外序列图像中的目标,结合小波变换的特点及其应用于图像边缘检测的优点,提出了一种基于小波技术的图像预处理算法。该方法利用图像边缘在目标识别中的重要作用,讨论了基于小波变换的图像边缘检测方法,并结合地面背景红外图像自身的特点,大大地提高了单帧的检测概率。     

中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

基于图像的二维剪纸自动生成方法

中国剪纸的设计极具挑战性, 要求画面简洁、直观, 还需要表达特定的文化内涵, 且整张剪纸须整体连通。提出了一种基于图像的二维剪纸自动生成方法, 能够将任意数码照片自动转化为剪纸图形。首先,利用图像分割方法建立区域连接图; 接着, 基于该连接图对颜色、边界对比度和区域连通性进行数学建模, 并获得优化目标函数; 最后, 通过模拟退火算法求解目标方程, 自动生成保持图像内容的剪纸图形。还开发了连通性后处理和区域指定等用户交互工具, 允许用户在自动生成的剪纸图形中方便地加入个人设计。实验表明, 所生成的剪纸图形画面简洁、整体连通。 本方法在降低剪纸设计难度的同时还可满足个性化的设计需求, 有助于传播和传承我国的民间剪纸艺术。     

基于最大能量法的白天红外星目标检测

受多种因素的影响,白天获得的红外星图像的信噪比低,且背景通常不均匀。采用一般的滤波方法无法提取出恒星目标,目前常用的形态学方法对于星图像的处理也不甚理想。首先分析背景特性,采用多帧叠加的方法消弱随机噪声,增大信噪比;然后设定阈值,对叠加后的星图进行背景消除,得到只含有目标及噪声的图像;然后用与恒星大小相近的模板按一定的规则对星图进行滤波,分割出目标。实验证明,该方法能较好地分离出恒星目标。     

基于自适应滤波器的水平集算法

针对传统水平集无法正确分割含乘性噪声图像的缺点,提出了一种基于自适应滤波器的水平集算法.该算法首先将自适应滤波器引入到速度停止项中,以消除乘性噪声对水平集演化的影响;其次,通过估算图像同质区域的相对方差值,达到区分边缘区与同质区以及保持边缘的目的;最后,将该速度停止项带入到水平集演化方程中,对图像进行演化运算.实验结果表明,该方法能够在抑制乘性噪声的同时较好地对图像进行分割.     

一种基于FPGA的快速视频背景分割方法

背景的有效分割是实现动目标检测和识别的基础.针对目前众多算法在进行分割时面临的算法复杂度高和占用存储空间过大的问题,在对监视视频序列研究的基础上,使用低成本的Spartan3系列的FPGA平台,以小于16Mbit的存储空间,实现了对视频序列静态场景即时重建.     

基于超光谱图像的舌体分割算法

舌体分割是实现中医舌诊现代化的一个前提工作,分割质量直接影响舌象诊断的性能.然而由于舌的生理特征比较复杂,舌的形态以及舌与嘴唇的连接各不相同,使得舌体分割比较困难.本文采用超光谱成像系统代替数码相机采集舌图像,并借鉴光谱角度匹配算法,发展了基于超光谱图像的舌体分割算法.这一算法通过光谱角度匹配算法将超光谱舌图像立方体转换成光谱角度立方体,然后采用一维脉冲波形的边沿信息检测出边缘信息,最后实现了舌体的分割.试验表明,这种基于超光谱图像的舌体分割算法可以较为准确地将舌体分割出来.     

基于深度学习的红外遥感信息自动提取

为了提高红外遥感图像地物 信息自动提取的精确性,同时避免人工提取遥感 信息的低效性,提出了一种基于UNet深度学习模型 的遥感信息提取算法。该算法用于从红外遥感图像中分割 出5类地物信息(包括道路、建筑、树木、农田和水 体)。首先,对分辨率高但数量较少的训练数 据进行小像幅的随机裁剪,并对其进行相应的数据增 强处理。然后搭建UNet深度学习模型,并用它 自动提取遥感图像的特征信息。采用交叉熵损失函数 以及Adam反向传播优化算法对该模型进行训练,并对测 试样本中的5幅遥感图像进行精确的地物信息提取。最后,运 用Jaccard指数对测试结果进行精度评定。实验结果表明,该 方法对高分辨率红外遥感图像信息和可见光 遥感图像信息进行了充分融合,对于不同种类地物 的定位和分类都取得了较高精度。     

基于灰度梯度映射函数的舰船热尾流红外图像分割

文章针对海面情况复杂,舰船热尾流红外图像受干扰大,目标区域不易辨别的特点,通过基于灰度梯度映射(GGM)函数的红外图像分割方法将原始图像中的目标区和背景区有效地分割开来.接着采用图像形态学中的腐蚀、膨胀和细化技术对图像进一步改善了图像质量,锐化了舰船热尾流的边缘,达到了令人满意的结果.为红外探测潜艇提供了科学的水面热轨迹情况的依据.     

一种基于区域竞争法的红外图像分割水平集模型

为有效分割红外图像中边界模糊、对比度低的感兴趣目标,提出了一种基于变分的红外图像分割模型。针对测地线活动轮廓模型(Geodesic Active Contour, GAC)对噪声敏感的问题,假设图像中的目标和背景服从Gaussian分布,再根据像素属于红外目标的概率构造区域能量项,以提高模型的鲁棒性。在模型中引入有符号距离约束,以避免曲线在演化过程中重新初始化,提高模型执行的效率。实验结果表明,本文方法能够有效地分割红外图像中的感兴趣目标。