样条小波自适应阈值多尺度边缘检测算法研究

在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘检测占据着重要位置。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制，已有的边缘检测方法并不能得到较理想的边缘。充分利用小波变换的特点。设计三次B样条平滑滤波算子，对图像进行多尺度滤波。得到不同尺度的小波变换，再结合由适应阈值方法，在每种尺度下分别提取图像边缘；而后利用过缘信息的多尺度特性。融合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证，实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘，而且能有效地抑制噪声，该算法对图像边缘检测的效果优于目前已有的边缘检测算法。     

基于分级变换的自适应立体对应算法

通过分级变换将图像从灰度空间转换到新的等级空间,然后构造相应的匹配代价函数计算两个图像点之间的最大相似度,从而找出对应点和偏移值。分级变换可以有效的解决在立体对应中经常遇到的图像噪声、失真及左右图像的亮度差异等问题。大多数的自适应立体对应算法是以偏移量和灰度值两个自变量来构造代价函数,而构造合适的代价函数是一个困难的问题。本文中提出自适应窗选择算法只与灰度值有关。首先通过边缘检测提取出灰度边缘信息。本算法仅根据灰度边缘信息就可以进行自适应窗的选择。自适应选择图像窗的过程与偏移值无关,从而降低了构造代价函数的难度。实验结果说明本算法能够生成准确度较高的深度图,是一种较好的局部立体对应算法。     

基于SNIC的双时相SAR图像超像素协同分割算法

针对面向区域的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测方法中存在的双时相图像边缘和空间对应关系不一致的问题, 提出了一种基于简单非迭代聚类(simple non-iterative clustering, SNIC)的双时相SAR图像超像素协同分割算法。首先, 构造一幅包含双时相SAR图像特征的融合图像, 计算待处理像素点到聚类中心的像素强度相似度和空间距离相似度。其次, 采用一种高效的多尺度弱边缘检测算法, 对双时相SAR图像分别进行边缘检测并融合边缘检测结果。最后, 将像素强度相似度、空间距离相似度和边缘信息进行加权以替代原始SNIC算法中的距离测度, 实现对SAR融合图像的超像素分割, 得到与双时相SAR图像中真实地物边缘均贴合的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测双时相SAR图像的超像素协同分割实验结果表明, 该算法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他7种经典方法。     

基于局部PCA的参数约束Hough直线分层检测

针对经典Hough变换进行直线检测存在计算量和存储量大的问题,提出了基于局部PCA统计分析的分层Hough参数约束直线检测思路。首先对边缘图像进行局部PCA分析,得到边缘的主方向分布信息;然后利用自适应模糊映射统计出图像空间的方向直方图分布信息和约束直线的θ参数空间;最后通过构建局部参数空间的累积矩阵,检测出存在的直线,同时更新原来图像空间,不断重复直线检测过程,直到检测出规定的所有直线。实验表明,该算法计算、存储消耗减少,检测稳定性高。     

基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。     

面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法

针对面向对象的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测中存在的多时相图像边界和空间对应关系不一致的问题,提出了一种面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法。首先,分别计算两幅不同时相SAR图像中两个像素点之间的强度相似度,并进行加权组合得到新的像素强度相似度。其次,对两幅不同时相的SAR图像及其对数比值图分别进行边缘提取,以同一像素位置的最大边缘值构造二值边缘图。最后,以融合了像素强度、空间距离和边缘信息的相似度代替CIELAB彩色空间相似度,利用改进简单线性迭代聚类算法对多时相SAR图像进行超像素分割,得到边界准确、空间对应的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测多时相SAR图像的协同分割实验结果表明,该方法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他4种经典方法。     

结合边缘和统计特征的末制导SAR图像匹配

提出一种用于末制导的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像实时匹配方法。考虑参考图与实时图尺度、方向等差异,制备多幅参考图像,基于最小错误概率准则,对每幅参考图像提取边缘,由边缘图形成用于匹配的包含边缘两侧地物区域信息的参考模板。提出一种利用边缘信息和SAR图像统计特性的相似性度量准则。采用金字塔分层结构的搜索策略,提高了匹配速度。该方法综合利用了边缘和灰度统计信息,避免了对实时图的边缘提取。实验验证了算法的有效性。     

低信噪比图象边缘提取的非线性方法

本文介绍了被强噪声干扰的图象的边缘提取问题。作者提出把大窗口去噪性能强,小窗口提取边缘性能好的优势相结合的思想,采取大窗口滤波,小窗口中用非线性的方法求二阶导数过零点的步骤。文中还提出一种噪声引导的阈值确定准则,以此阈值分割图象。在大窗口滤波中,本文提出用“二维卷积等于一维级联”的技术压缩滤波器的贮存空间,使得贮存空间大为减小。本文最后对这种方法进行了性能评价。     

基于自适应非局部均值的SAR图像相干斑抑制

针对在利用非局部均值方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降斑时,存在的图像块相似性度量不准确、鲁棒性不高等问题,提出了一种基于自适应非局部均值的SAR图像相干斑抑制方法。首先,定义平滑度以刻画图像不同区域的纹理复杂程度,并设计自适应匹配函数,自适应地确定图像块和搜索窗口的大小,以提高块相似性度量的准确性,并在此基础上提出了自适应非局部均值算法框架。然后,利用Gabor滤波器对图像块的相似性进行度量,以增强块相似性度量的鲁棒性,并以所提框架为依据,设计了基于Gabor滤波器的自适应非局部均值算法。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理、边缘、点目标等信息,为后期SAR图像的理解与解译奠定了良好的基础。     

基于Gabor变换的凹凸字符图像特征抽取新方法

凹凸字符在成像时,由于字符和背景的材料和颜色一致,得到的图像对比度较低,在提取字符特征时较一般字符相比难度较大.针对此问题,根据标牌凹凸字符的特点,首次提出了一种基于灰度图像和Gabor变换的凹凸字符特征提取新方法.首先设计了一组Gabor滤波器,然后对凹凸字符的灰度图像直接进行特征抽取,分别提取凹凸字符水平、竖直、左、右对角线等四个方向上的局部笔画特征,在此基础上,继而建立一种不变Gabor特征空间,经大量实验证明这种不变Gabor特征具有优良的可分性,并且具有良好的旋转、尺度和平移不变性,同时对光照变化和噪声也具有较强的鲁棒性,从而进一步证明Gabor滤波器适宜于应用在低质量图像的特征提取中.