基于高斯滤波和AKAZE-LATCH的图像匹配算法

针对图像匹配中AKAZE(Accelerated-KAZE)算法匹配精度较低以及计算复杂等问题,提出了一种基于高斯滤波和AKAZE-LATCH(AKAZE-Learned Arrangements of Three Patch Codes)算法相融合的图像匹配算法。首先,对输入图像进行高斯滤波预处理,去除高斯噪声等连续性噪声,并且保留图像的边缘信息。然后通过LATCH算法为AKAZE算法构建高效的二进制描述子,再通过KNN(K Nearest Neighbors)算法得到对应的匹配对。最后结合USAC(Universal RANSAC)去除误匹配对方法进行再次筛选,得到最终的匹配结果。经实验对比,所设计的算法相较于AKAZE算法匹配精度更高,且具有良好的鲁棒性和可靠性,可用于多数复杂场景下的图像匹配。     

多尺度特征融合U-Net的遥感影像黑臭水体智能检测

研究采用卫星遥感技术获取高分辨率遥感影像水体样本数据集,基于深度卷积神经网络从高分辨遥感影像中提取水体并进行黑臭水体智能监测,提出了一种改进U-Net的黑臭水体检测网络模型(IWDNet)。基于U-Net结构引入跳跃式多尺度特征融合,结合通道注意力机制、卷积注意力模块、通道与空间注意力机制生成不同多尺度特征融合注意力机制(MFFAM)模块进行对比,并引入空洞卷积扩大网络感受野,最终实现黑臭水体的识别检测。实验证明：基于跳跃式多尺度融合与CBAM注意力机制的黑臭水体检测网络(MFFCBAM-IWNet)模型有效提升了识别精度,在高分辨遥感影像水体样本数据集上表现最佳,总体精度达98.56%,Kappa系数达0.978 4。     

基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法

航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式,即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性,还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF-BA。其中,RF-BA粗匹配充分利用拓扑图的结构,通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF-BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则,提升配准精度。实验结果表明,与已有的几种代表性配准方法相比,所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。     

基于自适应对比度增强的红外小目标检测网络

红外探测系统需要尽早发现目标以便及时拦截,但是红外图像上的小目标检测是一个挑战十足的任务。为了提高检测准确率,提出一种基于自适应对比度增强的红外小目标检测方法。为了利用自注意力机制和卷积各自的优势,设计了一个高效的特征提取网络和一个面向小目标的检测头。同时为了解决实际应用中出现的弱目标,在检测子网络前添加了一个图像预处理子网络,该模块可以自适应地调节图像对比度。在红外空中小目标数据集上的实验表明,提出的方法能达到93.76%的检测精度,与经典的检测方法相比,能够更好地平衡检测精度和召回率,证明了方法的巨大应用潜力。     

中短波红外图像传感器读出电路研究进展

随着红外技术和探测器性能的进步,中波和短波红外技术在恶劣天气中具有更优秀的成像性能,在民用、军事和航空航天等领域中得到了越来越广泛的应用。读出电路作为连接探测器阵列与后级图像处理电路的关键模块,其性能对中短波红外相机系统性能具有重要影响,决定了最终的成像质量。文章综述了中短波红外图像传感器读出电路的发展现状,分析了读出电路中噪声、动态范围、帧频等问题,重点探讨了针对以上问题的解决方案。最后对读出电路未来设计的改进方向进行了讨论。     

基于改进DeepLabV3+的铣床碎屑图像分割方法

针对铣床碎屑形状不规则导致图像分割中碎屑轮廓不清晰、分割精度低的问题,本文提出一种改进的DeepLabV3+铣床碎屑分割算法。首先在DeepLabV3+的Xcepetion模块中嵌入通道与空间注意力机制(convolutional block attention module, CBAM)模型,优化通道的权重和位置信息,加强碎屑图像区域的特征学习;其次将DeepLabV3+的空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)模块改为密集连接(dense conolutional network, DenseNet)方式,增大碎屑图像特征点的感受野,提升铣床碎屑图像特征的复用效率;最后在解码过程中采用多尺度自适应特征融合方法,聚合多尺度特征作为解码器的输入特征,提高碎屑图像分割的精度与鲁棒性。实验结果表明,本文算法优于其他分割算法,改进后算法相比DeepLabV3+,像素准确率提高0.026,平均交并比(mean intersection over union,MIOU)提高0.020,F₁值提高了0.013。     

双重JPEG压缩图像篡改区域检测与定位

对JPEG(joint photographic experts group)图像实施篡改往往会产生双重JPEG(double JPEG,DJPE) 压缩痕迹,分析该痕迹有助于揭示图像压缩历史并实现篡改区域定位。现有算法在图像尺寸较小和质量因子(quality factor,QF) 较低的时候性能不佳,对两个QF的组合情况存在限制。本文提出了一种端到端的混合QF双重JPEG压缩图像取证网络,命名为DJPEGNet。首先,使用预处理层从图像头文件中提取表征压缩历史信息的量化表 (quantization table,Qtable) 特征,将图像从空域转换至DCT(discrete cosine transform)域构造统计直方图特征。然后,将两个特征输入到由深度可分离卷积和残差结构堆叠而成的主体结构,输出二分类结果。最后,使用滑动窗口算法自动定位篡改区域并绘制概率分布图。实验结果表明,在使用不同Qtable集生成的小尺寸数据集上,DJPEGNet所有指标均优于现有最先进的算法,其中ACC提高了1.78%,TPR提升了2.00%,TNR提升了1.60%。     

基于自注意力机制和CycleGAN的高分三号ScanSAR图像的扇贝效应抑制

高分三号卫星是我国首颗分辨率达到1 m的C波段 多极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR) 卫星,其中扫描 式合成孔径雷达(scan synthetic aperture radar,ScanSAR)模式是高分三号卫星重要的工 作模式之一,由于该模式的工作机制导致生成的图像可能发生扇贝效应,一般呈现为明暗相 间的条纹。本文针对高分三号卫星ScanSAR模式下存在的扇贝效应,提出自注意力机制与循 环一致对抗网络(cycle-consistent adversarial networks,CycleGAN)结合的模型对Scan S AR图像进行处理,从而抑制扇贝效应产生的条纹现象。本文所示方法与传统扇贝效应抑制方 法和深度学习相关算法进行比较,并通过亮度均值、平均梯度等指标进行分析。实验结果表 明,本文方法可以对高分三号ScanSAR图像存在的扇贝效应进行较好的处理,有效抑制图像 的条纹现象,使得图像质量得到提升,具有较大的实用意义。     

基于改进3D UNet的前列腺MR图像分割

针对前列腺磁共振 (magnetic resonance, MR)图像边缘模糊、对比度较低,灰度值分布不均衡而导致分割精度较差的问题,提出了一种结合双路径注意力(dual path attention,DPA) 和多尺度特征聚合(multi-scale feature aggregation,MFA) 模块的改进3D UNet网络模型。首先,对数据集进行重采样和裁剪处理以适应模型输入。然后,在3D UNet网络的编码器各层引入DPA 并添加残差连接,加强特征的 编码能力。同时,在网络解码器中加入MFA模块,以充分利用空间上下文信息,增强语义信息。最后,在公开数据集PROMISE12上进行验证,所提出的模型的Dice系数为89.90%,Hausdorff 距离为9.37 mm。相比较于其他模型,所提出模型的分割结果更优,且参数量和运算量更少。     

基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法

为平衡混沌映射中结构与性能的关系,保证加密系统安全性,提出一种基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法。首先,通过非线性指数项对引入了Tent种子映射的余弦映射进行调制,构造新型余弦-指数混沌映射,并利用SHA-256函数产生与明文相关的密钥,生成随机性较强的混沌序列,实现一次一密;然后,基于拉丁方和位级转换,通过两轮拉丁方索引和比特位拼接,分别设计双重拉丁方和扩展比特位算法,并结合二维约瑟夫序列,对块间预置乱后的明文进行块内置乱,实现不同分块的差异化置乱;最后,基于Zig-Zag变换,采用环状仿Zig-Zag变换设计交叉Zig-Zag变换方法,将中间密文与混沌序列进行双向非线性扩散,实现同时改变像素位置与大小,完成图像加密。实验结果表明,该算法密钥空间大,能有效抵御差分分析和统计分析等典型攻击,具有较好的加密效果。