遥感图像中无水桥梁识别新算法

 给出了边缘密度和线段复杂度的定义,并提出一种遥感图像中无水桥梁的识别新算法.首先对图像进行边缘提取,计算像素点的边缘密度,根据边缘密度进行图像分割,接着采用Hough变换提取直线,利用线段复杂度等确定疑似桥梁区域,然后计算疑似桥梁区域像素点的纹理特征,并构成一个特征矢量,最后将此特征矢量送入BPNN进行分类,统计该区域所有像素点的分类结果以判决是否属于桥梁.实验结果表明,该算法能够较好地识别出遥感图像中的无水桥梁目标.     

一种基于区域的NSCT域多光谱与高分辨率图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多光谱与高分辨率图像融合算法.对多光谱图像进行多阈值分割,并利用提出的区域均值比指标将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要保持光谱特征的区域;然后利用NSCT对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度、多方向分解.分解后的低频部分采用基于窗口邻域的融合规则和算子进行融合,高频部分按区域均值比指标进行区域融合;最后进行重构得到融合后的多光谱图像的强度分量,经IHS逆变换后得到高分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法可获得较理想的融合图像,融合效果优于IHS变换法、基于像素的à trous小波变换法以及基于像素的NSCT法.     

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.     

视频图像中人脸自动检测与统计算法

针对视频中人脸检测由于成像角度、天气状况、遮挡等因素造成检测准确率偏低以及深度学习模型计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于椭圆肤色模型与AdaBoost的人脸检测算法。算法通过选取Haar-like特征作为弱分类器,以裁剪过的CAS_PEAL数据集中的人脸图像作为训练集,利用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,最后将若干强分类器以级联的结构组成最终的分类器模型。为解决将非人脸区域检测为人脸的问题,引入椭圆肤色模型,利用椭圆肤色模型对视频帧进行处理使得图像中与肤色相似的区域进入后续的人脸检测过程以降低误检率。实验结果表明,算法能以平均26 ms(单人脸视频)和平均34 ms(多人脸视频)的检测速度进行实时的人脸检测,且达到了87.2%的检测准确率,具有较大的应用推广价值。     

基于非负矩阵分解的多聚焦图像融合研究

在标准非负矩阵分解约束条件的基础上,提出了一种添加了清晰度约束的新的目标函数和迭代算法．即改进的非负矩阵分解算法,并将其应用于多聚焦图像融合中。非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征。若以待融合图像为原始数据,选取特征空间的维数为1,则利用改进的非负矩阵分解方法进行图像融合所得到的特征基图像就是对原始图像的融合,该融合网像包含了原始图像的整体特征。实验结果表明,该方法融合效果优于小波变换方法和拉普拉斯塔型方法。     

基于区域分割和Counterlet变换的图像融合算法

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourlet分解,分解后的高频部分采用绝对值取大算子进行融合,低频部分则采用基于区域的融合规则和算子进行融合;最后进行重构得到融合图像。对红外与可见光图像进行了融合实验,并与基于像素的àtrous小波变换和Contourlet变换的融合效果进行了比较。结果表明,采用本文算法的融合图像既保留了可见光图像的光谱信息,又继承了红外图像的目标信息,其熵值高于基于像素的融合方法约10%,交叉熵仅为基于像素的融合方法的1%左右。     

一种自适应PCNN多聚焦图像融合新方法

该文通过分析脉冲耦合神经网络(PCNN)参数模型,结合多聚焦图像的基本特点和人眼视觉特性,提出了一种自适应PCNN多聚焦图像融合的新方法。该方法使用图像逐像素的清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得每幅参与融合图像的点火映射图,再通过判决选择算子,判定并选择各参与融合图像中的清晰部分生成融合图像。该方法中,其它参数如阈值调整常量等对于融合结果影响很小,解决了PCNN方法的参数调整困难的问题。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换方法和Laplace塔型方法。     

基于函数复杂度的自适应模拟退火和禁忌搜索新算法

在求解多峰复杂函数的过程中,传统的模拟退火算法和禁忌搜索算法经常出现算法快速收敛于局部最优解、后期收敛速度变慢和搜索能力变差等问题.为解决这些问题,本文给出函数复杂度的定义,并提出基于函数复杂度的自适应模拟退火和禁忌搜索算法.该算法首先根据函数复杂度自适应调整步长控制参数,然后根据调整后步长求得函数的粗糙解,在此基础上再使用初始步长求得全局最优解.实验表明,该算法不仅可以跳出局部最优解的限制,并且减少了迭代次数,有效地提高了全局和局部搜索能力.     

基于ARM的嵌入式软件系统平台实现

ARM广泛应用于嵌入式处理领域,AT91RM9200是基于ARM920T构建的处理器芯片,该芯片支持片内引导和片外引导2种方式,通过片内引导完成U-Boot在目标平台的加载和运行。以U-Boot为基础,完成了VxWorks在目标平台上的移植和运行。通过U-Boot和BootRom两种方式分别实现了嵌入式软件系统平台的构建,并介绍了实现方法和步骤。     

基于不规则三角网的LiDAR数据的边缘检测新算法

给出了一种三角形形变量的定义,并提出了基于不规则三角网(TIN)的LiDAR数据边缘检测新方法。将点LiDAR数据进行三角剖分,生成不规则三角网,计算TIN中每个三角形的形变量,根据三角形形变量的不同来确定处于地物目标边缘的三角形,对这些边缘三角形进行处理得到边缘点。针对LiDAR数据中可能由于河流等导致的数据空白区域,仅利用三角形形变量无法检测到所有边缘点的问题,提出了顶点到重心距离的平方和作为测度来确定狭长三角形,从而提取到河流等数据空白区域的边缘点。实验结果表明,该算法能够较好地提取LiDAR数据的边缘点,得到LiDAR数据的边缘信息。