基于高分辨率SAR的目标识别技术研究

本文以高分辨率SAR在舰船目标识别方面的应用为研究对象,论文首先分析了SAR成像的特点,提出一种基于Radon变换和直方图分析等方法改善舰船目标几何特征提取的性能,在此基础上,结合SAR图像舰船目标分类自身存在的问题和特点,引入稀疏表示理论,提出一种基于特征字典的稀疏表示分类算法,将其应用于Terra SAR-X SAR图像中三类典型舰船目标分类识别,验证了稀疏表示分类对SAR图像舰船目标分类识别的有效性。     

基于 NSDTCT 与稀疏表示的红外和微光图像融合

针对传统融合方法信息缺失较多与连续性较差等问题,提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换（NSDTCT）与稀疏表示的红外和微光图像融合方法。利用NSDTCT进行多尺度分解获得低频成分和高频子带成分,引入稀疏表示理论,构建低频成分和高频成分的融合模型,将图像融合分别转化为对应稀疏编码的融合,低频和高频成分稀疏表示系数分别根据加权平均和多方向对比度准则进行融合。进行对比实验,选用平均梯度（AG）、标准差（STD）、互信息（MI）、边缘保持度（QAB/F）、结构相似度（SSIM）这5种客观指标,结果较传统方法分别提升2.1%、3.3%、16.1%、6.6%、8.5%以上,表明该方法能够有效保留红外微光图像信息,提高融合图像连续性和成像质量。     

基于OTSU和Canny算子的红外图像特征提取

由于红外图像背景复杂、分辨率低等因素,在利用涡流红外热成像技术检测金属材料裂纹缺陷时,会导致红外图像裂纹缺陷区域模糊。为解决这一问题,提出一种基于大津法(OTSU)和Canny算子相结合的红外图像特征提取方法,用于解决红外图像分割、特征增强和裂纹缺陷区域边缘特征提取等问题。首先对获取的红外图像进行降噪处理,增强图像中的特征信息;然后用OTSU算法将裂纹区域从背景区域分离出来,并用Canny算子提取裂纹区域的边缘,最终获得裂纹边缘的周长和面积等特征信息。实验结果表明,该方法能准确定位红外图像裂纹区域,提取红外图像裂纹边缘特征信息。     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

低秩表示和字典学习的红外与可见光图像融合算法

针对目前红外与可见光融合算法在保留可见光图像中的背景信息时无法同时有效地提取红外图像信息,提出了一种基于低秩表示和字典学习的红外与可见光的图像融合算法.首先,采用低秩表示对红外图像和可见光图像进行分解,分别获得源图像的低秩和稀疏成分,其中稀疏成分可以很好地表示源图像的边缘细节特征.其次,用OMP算法的字典学习方法和稀疏系数的最大范数规则,而最大范数规则在对图像背景恢复的同时能够提取目标信息.再次,对分解得到的2个分量进行融合.最后,利用融合稀疏系数和自适应字典重建融合图像.实验结果表明,本融合算法可以突出红外对象信息,同时能够保留可见光图像中的背景信息,达到良好的视觉效果.     

基于特征融合与稀疏表示的肝病识别

由于肝脏超声图像具有回声不均匀、边缘模糊等缺点,肝脏疾病的无创诊断易受到影响,考虑到单个特征的局限性,提出了一种基于HOG-LBP特征融合和稀疏表示的肝病识别算法。首先使用HOG-LBP特征融合方法将肝脏超声图像中相应区域的图像特征提取出来,并将训练样本集所提取的特征构建字典,然后使用字典学习算法对测试样本特征矩阵构成稀疏表示,最后根据稀疏表示分类原理进行分类识别。通过对取自青岛大学附属医院肝胆科的包括正常肝脏、肝硬化和脂肪肝的共900个样本进行分类,平均识别率达到85.76%,实验结果表明,所提方法的准确率高于传统方法,有助于临床诊断。     

非局部相似和双边滤波的图像超分重建

为了提高重建图像的分辨率,提出一种改进的稀疏表示超分重建算法.在稀疏编码阶段,引入非局部相似正则化以改进稀疏编码目标函数,并通过非局部相似正则化获得图像非局部冗余,以保持图像边缘信息.为了进一步恢复图像的边缘细节信息,提出一种基于改进双边滤波的全局误差补偿模型,以实现重建图像的误差补偿.实验结果表明:与Bicubic,L1SR,SISR,ANR,NE+LS,NE+NNLS,NE+LLE和A+(16 atoms)等算法相比,无论在主观视觉效果,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,所提算法都有显著的提高.     

多分辨率分析耦合近似稀疏表示的图像融合算法

为了更好地处理图像高维特征奇异性,并兼顾融合图像目标特征与平均强度信息,提出了一种多分辨率分析与近似稀疏表示的图像融合算法。首先,对源图像进行对尺度分析,分别得到图像的高频和低频信息;然后,设计了近似稀疏表示(sparse representation,SR),通过近似SR系数来表示图像高频信息和低频信息;并利用绝对最大选择技术对近似SR稀疏转换,得到低频子带的近似系数和高频子带的细节系数,以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。其次,构建了决策映射,对相同子带上的各SR系数的活性度和匹配度进行决策分析,输出决策值,通过决策值对图像进行匹配融合。最后,通过多尺度逆变换得到最终的融合图像。仿真实验表明:与当前图像融合算法相比,获得的融合图像具有更好的视觉效果,能有效图像突出目标信息,得到的图像具有更高的平均梯度和边缘评价因子;既突出了目标特征又保留平均强度信息,同时降低噪声影响。     

基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊

基于超完备字典稀疏表示的图像复原利用字典的冗余性能够有效地恢复出图像的结构特征,但由于使用字典稀疏表示时需要对整幅图像进行分块处理,导致复原后的图像块之间重构图像常出现"伪像"效应。针对这一问题,本文将图像梯度稀疏统计特性作为先验知识加入稀疏表示图像盲去模糊模型中,提出了一种基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊算法,同时分析了算法的整体优化求解方法。实验分析和结果表明,本文算法能在一定程度上去除图像块之间的"伪像"效应,保持图像的结构特征和整体平滑。本文算法的去模糊图像在峰值信噪比和视觉效果两方面均有显著提高。     

基于张量的稀疏保持投影降维方法

传统的基于向量的降维算法需要将图像数据进行向量化处理。然而,向量表示难以考虑数据各维度上的变化,容易丢失有效的结构信息和判别信息。为此,从数据的张量表示出发,将新近提出的稀疏保持投影方法（sparsity preserving projections,SPP）推广到张量空间中,提出了基于张量的稀疏保持投影降维方法。该方法可直接将图像数据作为张量目标进行运算,保留了数据的完整性以及数据的原始结构和判别信息。降维的同时保持了原始张量空间中数据样本的稀疏重构信息。人脸数据库的识别实验结果表明,基于张量的稀疏保持投影降维方法能有效地提高识别率。     

基于模糊数学的对抗网络图像配准建模

为了解决传统方法特征提取结果受外界环境影响大,且没有考虑对抗网络图像中高频信息的特殊作用,影响配准精度的问题,通过模糊数学方法分析对抗网络图像配准建模问题。分析了对抗网络,在生成模型与判别模型中添加条件变量,通过对抗网络,利用表征向量对图像进行重构,生成图像数据。通过变换对图像对比度进行扩展,通过反变换获取原空间域中的边缘增强图像,通过抑制干扰能力强的Susan算子提取对抗网络图像边缘特征。在边缘特征提取的基础上,引入模糊数学中的模糊隶属度,对图像中不同点属于梯度的模糊隶属度进行定义,构造图像的模糊梯度场,通过模糊数学中的贴进度构造模糊梯度相似性测度,将模糊梯度相似性高的图像作为配准图像,实现对抗网络图像配准。结果表明:研究方法配准效果好;针对存在平移、灰度变化、细节变化、区域变化和尺度差异情况下的图像,可保持很高的性能。研究结果应用性强,配准准确性好。     

稀疏表示的图像分类研究综述

良好的特征提取方法能减轻后续图像分类与识别的工作量。针对具体的分类问题提出了不同的特征提取方法,并在图像分类和识别任务上取得了较好的效果。然而,已有的基于传统方法的特征提取存在一些明显不足,即随着视觉任务规模的增大,直接利用这些传统方法进行特征分类,效果并不理想。提出的特征表达方法,在图像最基本特征基础上进行矢量量化、稀疏编码或其它表达以形成一幅图像最后的特征。着重介绍基于稀疏表示的特征分类算法并对其进行分析,最后探讨存在的问题和今后研究的方向。     

采用先验知识的边缘提取算法

针对传统的边缘提取算法,在提取边缘时,不完整、不连续,尤其在高噪声情况下,无法提取图像边缘等问题,提出一种基于先验知识的边缘提取算法.首先,学习与待边缘处理图像有相似纹理信息的图像,获得先验知识,对噪声图纹理进行修复;然后,再利用局部均匀稀疏度方法强化细节特征,弱化背景特征;最后,检测出图像边缘,达到提取图像边缘的目的...     

一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法

针对稀疏表示超分辨率重建算法中稀疏表示系数正则化效果不明显、字典完备性弱以及重建图像存在虚边缘等问题,提出了一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法.首先对正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,ROMP)稀疏表示系数求解算法进行了改进,通过引入局部约束加权来提高稀疏表示系数的精度、增强图像的纹理特性;然后,将Huber影响函数用于提取图像的先验特征信息,以增强图像特征、提升高分辨率字典的表示能力;最后,提出了基于学习的迭代反投影方法,提高了图像后处理阶段预测误差的准确性,进一步改善了高分辨率重建图像效果.实验结果表明,该方法在峰值信噪比和视觉效果上都有所提高,重建图像的纹理特性和质量得到了有效增强.     

基于学习和全变分最小化的超分辨图像复原

由于全变分在图像处理中可以保留图像边缘信息,提出了一个基于学习的超分辨率图像复原方法,将全变分最小化(TV)正则项引入到基于稀疏表示的图像复原模型中.通过引入新的变量,将本模型转化为两个易于求解的优化问题,然后采用交替迭代法对模型进行求解.同时考虑了图像的特征信息,利用图像的非局部相似性和迭代反向投影算法对复原图像进行处理.实验结果表明,提出的方法在视觉效果和峰值信噪比上优于传统的插值算法和基于稀疏表示的方法.     

基于全变差正则化的压缩感知毫米波成像方法

毫米波成像技术在人体安检领域有着重要的应用,它采用合成孔径雷达成像原理、宽带信号扫描方式实现三维高分辨率成像。针对其采集空域和频域数据冗余造成的信息和成本浪费问题,提出了在三维毫米波全息成像算法的基础上,采用一种傅里叶操作算子化的频率测量方法,从而实现压缩感知稀疏成像。同时依据成像场景,取图像差分域先验信息,引入了第三维频率维稀疏先验,利用三维全变差L1范数正则化方法将图像重构。实验通过真实回波数据成像效果的展示,证明了拥有高分辨率的三维毫米波图像恢复效果优异,并且与二维全变差正则化方法相比,三维全变差正则化方法重构的图像效果更佳,从而证明了所提方法的有效性。     

基于空间特征联合核稀疏表示的脑肿瘤提取方法

为了提高融合多序列MR图像应用于脑肿瘤提取时分割区域的准确性,基于核稀疏表示分类方法,联合多序列MR图像中的空间结构和灰度特征信息,提出一种空间特征联合的脑肿瘤核稀疏表示分类方法.首先构建各个类别的子字典,再用邻域滤波核稀疏表示方法对多序列脑MR图像进行分类,该邻域滤波核可以有效地将灰度特征与空间结构结合起来提高脑肿瘤提取的准确性.对国际数据库MICCAI Bra TS提供的临床和仿真数据进行分割.结果表明:与稀疏表示分类方法相比,所提出的基于空间特征联合核稀疏表示的脑肿瘤提取方法由于增加了空间结构信息,所得的提取准确率提高了5%~6%.     

基于非局部稀疏特征的行人检测方法

利用周围邻域信息约束进行加权稀疏表示以达到行人检测的目的.采用Fisher判别字典学习的方法,得到一个能够更好地提取图像的具有更强辨别性稀疏特征的字典,利用图像中周围信息约束,求得该字典表示下的稀疏特征,并根据对当前图像块的稀疏表示残差进行分类.INRIA数据库的实验表明非局部稀疏特征具有明显的区分能力.同时,对行人目标进行邻域约束,能够有效地表示出同目标区域的稀疏特征.     

基于校园一卡通的门禁道红外线识别方法研究

为实现对校园一卡通门禁道红外线主动识别,提出基于红外成像特征检测的校园一卡通门禁道红外线识别方法,建立门禁道红外线识别的成像模型。采用主动边缘轮廓检测方法进行门禁道红外线的特征提取,采用Harris角点检测方法对校园一卡通门禁道红外图像的特征点进行检测。结合相邻帧像素融合的方法进行红外图像的信息融合,采用目标主动检测方法进行门禁信息的特征检测和提取,构建校园一卡通门禁道红外图像的模糊特征检测和信息跟踪融合识别模型,实现校园一卡通的门禁道红外线识别优化。仿真结果表明,采用该方法进行校园一卡通的门禁道红外线识别的特征分辨能力较好,识别精度较高。     

联合新型分块稀疏表示和梯度先验图像盲复原

针对目前基于稀疏表示的图像盲复原算法计算量大且细节恢复能力有限等问题,提出一种新的图像盲复原方法.首先针对现有稀疏表示模型中重叠分块计算复杂度高的问题,提出一种多模式非重叠分块策略,在每种模式下独立求解复原图像,然后对各模式下复原图像求平均以消除"伪像";另外,用1 2l l范数作为稀疏性度量,将图像梯度稀疏先验融入基于稀疏表示的图像盲复原模型.最后,本文提出了联合新型分块字典稀疏表示和图像梯度稀疏先验的盲复原模型,采取迭代方法交替估计模糊核和待复原图像.实验结果表明,该方法在主观和客观评价下均取得较好的复原结果,并显著降低算法整体复杂度.