多尺度自卷积方差显著性SAR图像目标检测

针对SAR图像中显著性目标检测问题,提出一种基于多尺度自卷积方差显著性的自适应检测算法. 该算法在对SAR图像多尺度自卷积运算基础上,通过计算MSAV得到方差显著图. 设计了一种自适应阈值检测器,完成SAR图像中显著性目标的检测. 实验结果表明,在复杂背景环境下,所提算法能有效检测出与人类视觉较为一致的显著性目标.     

复杂自然背景下的人造目标检测

为了解决图像处理中目标检测的问题,提出了一种新的检测方法.该方法根据自然物体和人造物体在纹理上表现出的不同特性,首先将图像划分为若干个子块,然后按各个子块梯度的幅度和方向进行像素编码,最后利用设定的标准检测人造目标.仿真结果表明,新方法可用于不同分辨率的图像,且具有较好的鲁棒性,能够节省存储空间和运算时间,适合于实时处理的场合。     

基于演算侧抑制模型的运动目标检测方法

研究了一种新的基于时空信息的运动目标检测方法.引入了多通道的概念,采用演算侧抑制模型ALI进行运动目标检测.首先根据时域信息创建多个图像处理通道,将视频图像在各通道上分别进行时域ALI、时空域ALI运算获取运动信息,然后将各通道运动信息进行融合提取运动目标,并用时空域ALI消除噪声.仿真实验表明,该方法在复杂背景下可以精确获取运动目标的轮廓.     

基于Shearlet变换和Krawtchouk矩不变量的河流SAR图像分割

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确.     

角点检测技术的研究

角点是图像的重要局部特征,通过处理图像的角点可大大减少图像处理过程中的计算量.角点检测在图像特征提取、图像配准、超分辨率重建等方面都有重要的应用;根据实现方法不同可将角点检测的方法分为三大类.指出角点检测技术的研究和发展方向.     

基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法

针对现有运动技术特征提取方法中运动目标特征提取不准确的问题,提出了一种基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法 .首先,获取红外图像序列的排球运动图像,并对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,进一步用图像分割方法进行边缘分割.然后,基于视点跟踪切换方法进行阈值分析,实现对运动目标的准确跟踪和提取.实验表明,提出的方法准确性和效率均高于传统方法 .     

高分辨率光学与SAR影像在建筑物信息提取中的应用

利用高分辨率航天遥感数据对建筑物实现三维重建,具有重要的理论与实用价值.光学与SAR图像是应用较为广泛的两种遥感数据,高分辨率是当代遥感发展的一个重要趋势. 归纳了建筑物检测与高程估算的研究现状,分析了建筑物在高分辨率SAR影像中的物理散射特性,并进行模拟仿真. 以采用的数据源为序,分别介绍了建筑物检测与高程估算的研究现状及存在的问题. 对基于高分辨率光学与SAR影像的建筑物三维重建进行了展望.     

基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.     

基于目标距离关系和图像光流特征的异常行为检测

提出了一种基于目标距离关系和图像光流特征的异常行为检测新方法。采用三帧差分法从视频序列中提取出运动前景,利用卡尔曼滤波跟踪运动目标,并采用欧式距离计算目标质心间距离。若距离小于设定阈值,认为可能发生异常行为,采用Lucas-Kanade法提取当前帧的光流信息和光流方向直方图描述行为,计算归一化直方图的熵来判断行为的异常。本方法仅对距离小于阈值的图像帧进行光流计算,弥补了光流法计算量大的缺点,满足了系统实时性需求,基于不同场景的实验结果验证了所提方法的有效性。     

利用卷积神经网络的体育视频运动员检测

针对体育视频中多尺度运动员的检测问题,提出一种基于卷积神经网络的自动检测方法.首先,从视频帧中获得运动员图像,并结合非运动员图像构建训练集,利用Bootstrapping算法来训练卷积神经网络分类器.然后,对于输入的图像帧,通过二次采样构建不同尺度的图像金字塔,并通过卷积神经网络检测出多个候选运动员位置.最后,计算这些候选运动员的重心,获得一个具有代表性的候选运动员,再通过一个局部搜索过程来确定最终的运动员位置.实验结果表明,该方案具有较高的检测率和较低的误报率.     

GIS数据约束的海岸带SAR图像多尺度分割

针对海岸带区域地理信息系统(geographic information system, GIS)矢量数据和合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像所表达信息的不同,探讨多尺度GIS矢量数据约束下的高分辨率SAR图像多尺度割. 在县级GIS矢量数据约束下,利用分形网络演化分割方法对高分辨率SAR图像进行分割,得到第1层分割结果. 然后在省级GIS矢量数据约束下,对第1层分割结果进行聚合,得到第2层分割结果. 该方法既能实现GIS矢量数据约束下的高分辨率SAR图像多尺度分割,获得满足GIS矢量数据约束和根据后向散射特征聚合的多尺度分割结果,又能消除瞬时SAR图像海岸线不确定的不足. 利用一幅天津地区的SAR图像进行实验,证实了该方法是一种有意义的图像多尺度分割方法,且得到的分割结果可用于有特定需求的图像分析和统计.     

利用JPEG压缩特性的合成图像检测

提出一种利用压缩特性进行JPEG合成图像检测的方案。由多幅JPEG图像内容拼接而成的合成图像中往往存在质量因子不一致性或分块位置不一致性,这两种不一致性可以作为检测JPEG合成图像的有力证据。该文所提方案先对待检测图像进行尝试性的再压缩并考察失真程度,以估计主要内容曾经历过的压缩情况,然后根据再压缩在不同区域引起的失真程度的起伏变化识别合成图像。该方法还可区分合成图像内容的不同来源,并分析质量因子不一致性或分块位置不一致性,为揭示图像伪造行为提供辅助信息。     

基于中心点和双重注意力机制的无人机高分辨率图像小目标检测算法

无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题,在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法;最后引入LegoNet卷积单元,减少了卷积参数,实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC,UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019,其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet,所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。     

考虑SAR图像导航量测特性的SAR/INS组合导航非线性滤波

SAR/INS组合导航系统中,当SAR量测输出时间间隔较长时,惯性导航得不到及时修正,系统将具有较强的非线性特性,导致常规卡尔曼滤波算法的精度受到影响甚至滤波发散. 为了提高组合导航的精度,该文结合惯性导航系统的非线性模型,设计基于无迹卡尔曼滤波(UKF)解决非等间隔量测修正的SAR/INS组合导航非线性滤波算法,并通过协方差分析对比研究常规卡尔曼滤波和该文算法的性能. 仿真结果验证了该文算法具有更高的精度.     

基于Shearlets变换的SAR图像去噪

在合成孔径雷达(SAR)相干噪声模型基础上提出了一种基于剪切波(Shearlets)变换的SAR图像去噪算法. Shearlets变换继承了Curvele变换和Contourlet 变换的优点,既有灵活的方向选择性又易于实现,并且对于包含C2 奇异曲线或曲面的高维信号具有最优逼近特性. 该文采用Shearlets逼近SAR图像,再用基于贝叶斯估计
理论的双变量阈值函数对Shearlets变换系数进行处理得到去噪图像. 仿真结果表明,相比使用同级Contourlet双变量阈值去噪,该算法峰值信噪比提高2 dB;相比使用非下采样Contourlet变换双变量阈值算法去噪,该算法去噪后图像不仅峰值信噪比有所提高,而且更平滑,计算时间也大大减少.     

机载高分辨率SAR图像数据建模

目前对高分辨率陆地合成孔径雷达图像数据特性尚缺乏充分研究. 该文提出K-S检验的改进方法并设计组合假设检验,验证高分辨率农田合成孔径雷达图像数据与球不变随机向量模型的相容性,提出一致区域概念对数据进行局部化处理,以简化数据的高阶统计特性分析. 实验表明,K-S检验改进算法对不独立样本数据具有良好的健壮性,农田的高分辨率合成孔径雷达图像数据与球不变随机向量模型是相容的. 通过对农田数据的分析验证了一致区域概念的合理性,并确定了给定数据集的一致区域空间尺度.     

SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

针对目前SAR图像斑点噪声滤波算法在噪声去除和边缘保持方面同时性上的不足,该文基于SAR图像噪声识别和边缘检测,提出适用于同质区域和边缘区域的自适应SAR图像去噪滤波方法. 该方法根据SAR图像斑点噪声、边缘位置、边缘方向信息,动态改变滤波器模板的尺寸和形状,实现SAR图像斑点噪声去除,同时保持图像边缘和纹理信息与细微结构. 以2010年8月15日北极地区RADARSAT-2 SAR HH图像为例,将本文的方法与典型空域滤波法进行对比分析,定量分析结果表明所提方法的可行有效.     

压缩感知雷达超分辨率成像

研究压缩感知理论在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) 成像中的应用. 雷达发射方位稀疏的探测脉冲,对满足Nyquist 采样定理的雷达去斜回波数据进行稀疏采样,再利用压缩感知重构算法分别重构距离向和方位向的完整的目标特性回波信号. 为了得到高分辨的雷达ISAR 像,对重构的数据在距离向
和方位向分别进行超分辨率处理. 实际雷达数据和仿真数据表明ISAR 像的分辨率有较大提高,所给出的综合方法可以降低数据量,节省雷达的时间资源,具有良好的应用价值.