一种小波频域相关性目标识别方法

提出了一种图像目标识别的小波变换域和相关性结合的的算法.通过仿真实验表明该算法可以有效且准确的识别和提取多频谱图像中感兴趣的部分.     

基于熵值优化的图像感兴趣区域提取改进方法

在现有感兴趣区域提取的多种方法基础上,为进一步提高图像中用户感兴趣区域提取的准确度,提出一种对图像熵值先进行优化再进行分割的图像感兴趣区域提取方法。首先通过直方图均衡对目标图像进行输出熵值上的优化,并使用维纳滤波来抑制直方图均衡放大的噪声信号;然后对滤波后的图像进行最大类间方差分割方法来提取目标图像中的感兴趣区域。实验结果表明,该算法不仅能有效降低分割误差,而且对感兴趣区域在细节信息方面的处理有很好的效果。     

结合图像显著与灰度不一致性的目标自动提取

该文将图像过分割技术与图像显著性相结合,提出了一种基于图像显著性与灰度不一致性的目标自动提取方法。该方法可在没有任何人工干预的情况下准确地提取出图像的感兴趣目标。首先,通过像素不一致性因子和邻域不一致性因子确定出图像的不一致性种子点和一致性种子点;然后,使用等价类划分的方法对两类种子点分别进行生长,得到不同的等价类,合并残余类之后得到图像的初分割块;最后由初分割结果结合显著性检测算法提取出完整的感兴趣目标。考虑到像素的局部邻域信息,首次将图像的底层特征——像素的灰度不一致性应用于图像分割,并以此为基础进行目标提取。实验表明,该方法能够有效地实现显著目标的自动提取。     

一种基于改进视觉注意模型和局部自相似性的目标自动检测算法研究

针对基于视觉注意模型的检测算法只能检测到图像中的感兴趣区域,无法准确地提供目标的轮廓和位置的不足,提出了一种基于改进视觉注意模型和图像局部自相似性的目标自动检测算法。通过增加运动速度和运动方向特征改进了经典的Itti视觉注意模型。利用改进的视觉注意模型提取感兴趣区域,提高了视觉注意模型的检测能力。再利用图像在边缘处具有良好的局部自相似性,实现了基于图像局部自相似性的目标检测算法。实验表明,算法能快速检测到图像中的目标感兴趣区域,并对其进行精确分割和定位。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

基于感兴趣区域的图像自动标注算法研究

提出一种基于感兴趣区域(ROI)的图像自动标注算法.首先利用JPEG 2000中的Maxshift算法提取出图像的感兴趣区域,建立感兴趣图像库;之后对图像库中的图像利用SIFT算法提取图像的特征向量;并利用支持向量机对图像进行标注;最后应用Corel图像数据库进行自动标注仿真试验,结果表明,所设计算法有较好的效果.     

面向图像的有效目标区域提取方法

针对图像标注、目标识别等实际应用中图像的前景目标定位不够准确的问题,提出了一种图像中的有效目标区域提取方法。该方法以提取图像的前景目标为目的,将目标区域提取问题转化为二分类问题,实现了对图像中有效目标区域的提取,主要包括4个步骤:利用选择性搜索算法生成图像中的候选目标区域;通过对像素值的差值化处理来进行图像区域的特征增强;基于深度学习实现对候选目标区域进行分类;区域选择与融合。在MSCOCO数据集上进行实验,结果表明,该方法在保证较高召回率的基础上,达到了比现有多种算法更加准确的目标区域定位结果。     

基于方向特征融合的感兴趣区域提取算法

针对图像底层特征对感兴趣区域（ROI）提取的影响程度问题,提出了一种方向特征融合的ROI提取算法.利用眼动实验数据得到实际的ROI图和方向叠加图计算相似度,融合方向叠加图和Stentiford视觉注意图,经反馈和权重调整后,得到不同图像类别的最佳权重和ROI图.根据该算法对图像ROI提取的结果,分析了平均反馈距离和图像位置等方向特征对提取ROI图的不同影响.实验结果表明：该算法的总体效果较好,特别是对于方向特征显著且物体较少的图像,能准确地提取图中ROI.     

单目视觉下基于图像裁剪的行人小目标检测算法

为解决室内监控场景中行人小目标不易检测的问题,提出一种基于图像裁剪的行人小目标检测算法.在固定的单目视觉监控视频数据流中,图像序列中不同帧之间存在相关性,使用斯皮尔曼等级相关系数找出两幅图像间不相关部分并进一步精确验证,运用差异函数对传输的图像进行高频感兴趣区域的提取,再利用图像裁剪剔除冗余部分,最后在单阶段目标检测模型SSD上进行行人检测.经实验验证,该方法对小目标检测率有所提升,同时保证了检测的实时性.     

基于胸环靶图像灰度特点的有效靶面提取算法

分析了室外复杂环境下自动报靶系统采集的胸环靶图像特点。提出基于图像灰度特点的有效靶面提取算法。将彩色图像灰度化,提取图像的边缘;对灰度图像进行平滑处理,并进行阈值分割;联合图像边缘和阈值分割结果,提取最大连通区,进行合适的形态学处理即可获得有效靶面区域;根据靶面区域映射出有效靶面,并裁剪合适的尺寸。算法能准确地定位完整的靶面区域,不受胸环靶颜色的限制;且对复杂环境有很强的适应性,在绝大多数的室外环境下都适用。     

自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法

为准确获得目标图像,提出一种自动权值的马尔科夫彩色图像纹理分割方法。在HSV颜色空间中以颜色直方图作为颜色特征．设计Gabor滤波器提取图像纹理特征,对马尔科夫算法进行研究．设计自动权值算法。实验证明．该方法能有效降低算法复杂度,减少了分割过程中人为设置参数的主观性．较好地屏蔽图像噪声影响,可以很好地提取出目标图像。     

一种实用的红外图像模拟生成方法

提出了一种红外图像模拟方法,该方法以可见光图像作为红外背景模拟数据源,并采用Multigen,Vega等建模仿真软件模拟特定目标,通过红外目标与背景图像的叠加,并根据红外成像系统的三维噪声模型进行噪声处理,实现红外图像模拟．在红外背景模拟中,提出了以感兴趣区域分割为基础的区域划分方法,该分割方法较好地保留了区域细节,从而获得较精确的分割结果．最后给出的模拟实验结果表明本方法既能获得比较逼真的红外模拟图像又具有很强的实用性．：     

基于深度学习的白光-热成像双通道图像识别系统设计

为解决无人机图像自动识别系统对大视场角下小目标的识别准确率及实时性问题,利用深度学习卷积神经网络对热成像-白光联合图像进行目标识别。设计了一种针对具有温度特征的目标物识别系统以及双通道目标候选提名图像识别算法。充分利用热成像图中目标热源特征的HSV值,将目标物从热成像图中进行筛选、分割。通过Canny算子勾勒目标物轮廓,并标记出目标物大致区域,导入白光图像提取含有目标物的有效图像信息。利用YOLO V2算法对候选图像内目标物进行识别。通过实验表明,提出的双通道目标候选提名图像识别算法具有可行性与实用性,能够在大视场环境下对小目标进行精准快速识别,满足无人机机载系统简易、实时和准确性要求。     

基于LVQ神经网络的医学图像识别研究

以医学肝脏CT图为研究对象,设计了一种基于LVQ神经网络的医学图像识别方法。基本思想是首先确定图像ROI区域,并作灰度映射变换。接着提取其颜色、纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,最后将特征归一化后利用LVQ神经网络进行识别。通过与其他典型神经网络识别方法的实验比较,结果表明,设计的方法能取得更为理想的识别效果。     

基于虚拟仪器的靶标动态图像测试技术

为了实现动态目标的快速跟踪、定位和检测,设计了基于虚拟仪器的靶标动态图像测试系统。该系统利用LabVIEW和IMAQ Vision完成软件编程,对实际靶场靶标动态图像进行采集、识别、跟踪、回放和数据处理。结果证明,虚拟仪器能快速、准确地处理偏离靶标的误差以及误差统计特性。     

基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别

提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.     

基于图像分割的效应靶自动报靶系统研究

破片战斗部因其可产生大量杀伤破片群而被广泛应用。为了准确分析破片战斗部对效应靶的毁伤作用,解决人工统计方法效率低下且准确率低的问题,将数字图像处理技术应用于报靶工作中,提出基于偏微分方程方法的靶孔图像分割算法,完成了不同靶板上靶孔自动识别系统的设计。通过输入试验后钢靶和网靶图像后,系统自动生成包含破片孔数量、尺寸、位置分布等参数的统计结果及标识靶孔边界的靶板图片,实现了自动报靶功能。     

适用无线传输的图像ROI提取及优先编码研究

本文采用模板匹配及区域生长相结合的方法提取图像感兴趣区域,所采用的模板是由彩色图像角点构成的特征多边形内角组合而成;采用最大位移法对感兴趣区域进行优先编码.实验结果表明,这种方法能够有效地提取图像感兴趣区域,而且图像感兴趣区域优先编码效果好.     

医学图像感兴趣区域(ROI)的分割三维重建算法研究

在医学图像处理与分析过程中,医生通常最关心的信息便占图像中的很小一部分,这部分就是所谓的感兴趣区域,即ROI(Region of Interest)[1],感兴趣区域包含着重要的诊断信息,这些信息是临床诊断和病理学研究的重要依据.基于感兴趣区域的三维重建形成的可视三维图像结果能够帮助医生准确的识别各种组织和器官,并对其进行处理与分析,使诊断更有效、更轻松、更精准,同时它也为医学培训、医学研究和教学提供数字实现手段.