基于Top-hat变换的PM模型弱小目标检测

为了实现红外复杂背景下弱点目标的有效检测,提出了形态学Top-hat变换和改进的非线性扩散(以Perona-Malik (PM)的研究为基础)模型相结合的滤波算法,用于增强红外弱小目标信号、抑制复杂背景和噪声。该方法首先利用形态学滤波中的Top-hat算子对图像进行目标增强,然后对形态学滤波后的图像采用改进的PM滤波器进行进一步滤波达到抑制背景突出目标的目的,最终通过阈值分割实现弱小目标的检测。对比实验结果表明,该算法能够在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下实现红外弱小目标图像的背景及边缘有效抑制、使图像的信噪比提高20%,检测能力在原有算法上提高了40%。     

基于分形和背景知识挖掘的红外图像水上桥梁目标识别

针对复杂背景下远距离航拍红外图像中水上桥梁识别的难题,提出一种新的基于分形理论和背景知识挖掘的目标识别方法。根据红外图像水上桥梁上下文描述,利用红外图像的直方图动态阈值法和分形特征检测出图像中的感兴趣区水域,同时基于先假设后检验的桥梁潜在目标被分割出来;然后利用形态学滤波完成目标图像的进一步分割;最后,利用目标特征匹配完成桥梁目标识别。基于TMS320C6416图像跟踪器的实验结果证明:该方法有较高的自动目标识别率和计算实时性。     

一种基于Weibull分布的SAR图像分割方法

分析了合成孔径雷达(SAR)图像的统计分布特性,推导了SAR目标及阴影的分割阈值与虚警概率之间的关系,给出了一种基于Weibull分布的SAR图像目标及目标阴影的分割方法,首先根据推导出的分割阈值公式对SAR目标图像及阴影图像进行粗分割,然后利用形态学滤波和计数滤波器进行细分割。基于MSTARSAR实测数据进行的大量实验表明,该方法是有效的,优于传统的双参数恒虚警分割方法。     

电网巡检图像中绝缘子的识别

为提高电网巡检时绝缘子故障诊断的效率,提出一种从巡检图像中识别绝缘子的方法。首先将绝缘子彩色图像从RGB空间转换到HSI空间,提取出S分量,然后基于形态学算法改进最佳熵阈值分割算法分割S分量图,再利用图像的灰度信息复原图像并滤波,最后分别计算绝缘子和背景区域的形状特征值,设计分类决策条件。结果表明,该方法能准确识别绝缘子。     

一种基于复杂地物背景图像的目标识别方法

为解决复杂地物背景目标识别问题,提出一种基于复杂自然场景图像的目标识别方法。首先,进行多视点多尺度目标动态特征描述和目标轮廓特性视图制备;然后,采用灰度级顶帽形态学重构运算对输入图像进行处理,对处理后的图像进行分割,获得感兴趣区;最后,通过感兴趣区轮廓提取和基于Hausdorff距离匹配识别目标。实验结果表明,提出的方法能有效地从复杂自然场景中识别出目标。     

区域进化自适应高精度区域增长图像分割算法

为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出基于区域进化的自适应高精度区域增长图像分割算法。在图像预处理过程中,首先通过各向异性滤波算法对切片进行滤波,达到去除图像噪声同时避免对边界区域的模糊;然后引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式,在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果;最后利用主动轮廓模型进行精度分割,得到精确而比较光滑的分割目标轮廓。对比实验表明提出的方法是合理有效的。     

采用支持向量机的指纹图像分割

提出了一种采用支持向量机分类的指纹图像分割方法。将指纹图像分块,并根据图像块的对比度特征进行初分割,以去除灰度变化较小的白背景块,对剩下的图像块提取方向偏差和频率偏差,并根据对比度、方向偏差和频率偏差三个特征分割出特征明显的前景块和背景块,采用支持向量机将经前两次分割不能判决的图像块分为前景和前景两类;采用形态学方法进行后处理以减少分割错误;为计算频率偏差,提出了一种新的频率计算方法。在FVC指纹库上对算法进行仿真实验,结果证明了方法的有效性。     

基于幂次变换的SAR图像Otsu分割法

通过分析合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标切片图像的散射特性,提出一种适用于SAR目标识别的目标切片图像分割算法。算法首先对SAR图像做相干斑滤波,通过邻域平滑处理,提高背景区域和目标区域像素幅值一致性。然后自适应地选取变换幂次,对滤波后的SAR图像做幂次变换,以进一步增强目标区域像素幅值一致性。最后直接利用一维Otsu法对变换后的图像进行分割处理。实验表明,该算法对不同散射特性的目标切片图像都能够实现较为准确的分割,且计算复杂度小,利于工程应用。     

基于目标轮廓特征的SAR图像目标识别

提出了一种基于目标轮廓特征的合成孔径雷达目标识别(SAR ATR)方法,该方法充分利用目标的局部空间结构信息进行识别。利用基于马尔可夫随机场(MRF)的图像分割及形态学处理提取SAR图像目标轮廓,在此基础上使用傅里叶描述子作为目标轮廓的特征量,选择最近邻准则下的模板匹配方法构造分类器,实现了基于轮廓特征的SAR图像目标识别。实验结果表明,本文方法具有优良的识别性能。     

基于同质性分割的图像滤波方法研究

针对图像中存在的噪声,在同质性分割基础上提出了一种新的图像滤波方法.该方法首先利用形态学算子描述图像的不连续性,重新定义同质性,提高了图像的抗噪性.然后利用统计得到的同质直方图,并通过峰值寻找算法得到波峰、波谷,进而对图像进行分割.最后计算不同子区域的灰度均值,对满足条件的子区域进行合并得到滤波图像.实验结果表明,与其它滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时更好地保留了图像的细节和边缘信息,而且对含有不同噪声密度的图像均能得到较好的滤波效果.     

基于改进FCM与MRF的SAR图像分割

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像相干斑点噪声强,缺乏背景与目标先验知识,导致分割困难。针对以上问题,提出了基于改进模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)与马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)的分割算法。首先,利用自适应非局部均值滤波和基于直方图峰值点的初始聚类中心选定规则,提升快速FCM算法效率;然后分别用改进FCM算法与MRF对SAR图像进行分割,并通过构建联合隶属度矩阵自适应选择最优分割区域;最后利用形态学操作对结果进行优化。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性能,能够快速有效地分割多类SAR图像。     

基于形态学处理的电磁信号检测方法

卫星电磁观测背景场中存在较多的噪声、单频干扰、瞬时脉冲干扰,严重影响对电离层电磁辐射事件的分析。针对这一问题,提出了基于形态学滤波与门限分割相结合的自动检测方法,利用自然电磁辐射具有一定时宽和频宽的特点,将门限检测后的时频域电磁信号参数图像转换为二值图像,通过设置合适的结构元素,滤除噪声和干扰。利用该方法对电离层左旋极化特征的电磁辐射信号进行了检测和统计分析,验证了该方法从海量数据中检测目标的有效性。     

一种基于手势的虚拟场景交互方法

手势作为一种自然的交互方式,不但方便了人与计算机的交互,而且也是对传统鼠标和键盘交互方式的一种有益补充。提出一种基于手势的虚拟环境交互方法,首先对视频采集到的手势图像进行预处理,获得手势二值图像,根据二值图像计算Zernike归一化矩,以获得手势的特征信息;然后利用BP神经网络对手势进行识别;最后根据识别的结果,驱动视点运动,实现虚拟场景的漫游。实验结果表明,该方法具有识别率高和稳定性好的优点。     

基于模糊Renyi熵和区域增长的图像目标分割方法

为了实现快速精确的航空侦察图像目标分割,提出基于模糊Renyi熵和区域增长的分割方法。首先在Renyi最大熵分割的基础上,应用模糊隶属度函数,引入模糊Renyi熵,提高图像分割效果。然后为了获取种子点,提出了基于双金字塔和特征融合的显著性检测方法,并通过形态学重构开运算和区域极大值生成目标核心区域。最后,增长准则设计为将图像分割结果进行二值标记,然后选取与目标核心区域重叠最多的区域块为目标分割结果。实验结果表明,所提方法可实现复杂场景航空侦察图像舰船目标的快速和精确分割。     

基于边缘和颜色的视频文本图像分割方法

视频中的文本如果直接送入OCR软件,识别率较低,因为文本往往叠加在复杂背景中,所以需要先将文本从背景中分割出来。背景像素可能具有和文本像素相似的颜色,并且由于解压缩的影响,文本像素颜色分布可能具有渐变性,给分割带来一定的困难。针对这些问题,提出一种基于文本边缘和颜色特征的文本分割方法,该方法首先利用文本边缘的高频特性沿文本轮廓对图像的颜色分布进行采样;其次使用K-均值空间聚类方法从采样点集合得到图像分割的种子点和分割半径,从而分割文本图像得到不同的分割结果;最后,利用文本笔画的连通域特征挑选出正确的分割结果。实验表明,该方法较好的解决了视频文本和背景的分离问题,分割结果具有较高的OCR识别率。     

一种复杂背景下模板检测与定位的新方法

在基于摄像机的场景测量中,图像采集的同时需要获得摄像机的参数,即进行摄像机定标。在利用参照物的自动标定过程中,首要任务就是实现测量场景中参照物(或模板)的自动检测与精确定位。为此提出了一种复杂背景下模板检测与定位的新方法。该方法包括模板检测与精确定位两个步骤。前者利用图像分割与形态学方法实现模板的粗定位;后者则结合边缘检测和Radon变换等技术确定模板的精确位置。实验结果表明,该方法实现简单、性能可靠,可适用于各种复杂的场景图像中。     

基于动态局部颜色直方图的图像检索

利用了Mean shift聚类方法对图像进行不规则的划分,在此基础上定义了一种动态局部直方图,设计了一个能同时表征图像颜色和位置信息的统计量,并且给出了计算图像相似度的方法.该算法既改进了以往局部直方图利用图像位置信息的检索方法的不足,而且保留了全局直方图方法具有的旋转不变性和缩放不变性.实验结果表明,在准确引入了图像的空间位置信息后,较大的提高了图像检索的精度,检索结果中不再出现和示例图像颜色成分相似而空间分布不同的图像,实验结果较好的验证了算法的有效性和稳健性.     

基于迭代阈值分割的星载SAR洪水区域快速提取

基于星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的洪水区域提取可对洪灾信息进行高效提取。然而, 传统提取方法往往时间复杂度较高, 严重影响了洪灾区域获取的时效性。基于改进迭代阈值分割原理, 本文提出了一种星载SAR图像洪水区域快速提取方法。首先, 对预处理后的SAR图像进行高斯拟合再抽样, 抑制SAR图像直方图异常点的影响。其次, 利用迭代阈值算法进行水体提取, 并基于形态学滤波对噪声进行抑制。最后, 对已识别的水体区域开展变化检测, 实现洪灾区域的提取。基于2020年7月鄱阳湖流域特大洪灾前后的哨兵-1 SAR图像, 本文开展了洪水区域提取对比试验。试验结果表明, 该方法可在保证洪水区域提取精度的同时, 显著提升处理效率。     

基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法

时间序列帧星空图像中弱小目标的检测是天基监视地球同步轨道卫星需要解决的关键技术之一,星图中的背景杂波抑制与小目标分割对运动目标的检测与精确测量是至关重要的。针对这一问题,提出了一种基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法。首先采用最小二乘拟合方法得到高斯背景均值和标准差;然后利用小区域滤波抑制背景杂波;最后利用固定阈值滤除灰度过小像素点。实验结果表明,该算法能够较好地保持恒星和运动目标的边缘,为恒星和运动目标的快速定位奠定了基础。