基于张量投票算法的SAR图像道路提取方法

阐述了张量投票算法基本原理,提出了一种利用张量投票算法从合成孔径雷达(SAR)图像中提取道路网的方法.首先利用一个比值算子和一个相关算子的融合检测算子将道路基元榆测出来;然后再利用方向可调滤波器进行SAR图像的局部方向估计;最后对方向估计结果进行张量编码,并采用张量投票算法构建道路网.基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法对斑点噪声不敏感,不需对SAR图像进行复杂的预处理,就能快速、准确地检测SAR图像中的道路网.     

基于改进Ratio和区域MRF的SAR图像分割方法

针对SAR图像中存在强烈乘性相干斑噪声,在没有滤波前提下,提出了基于改进的均值比率(Modified ROA,MROA)和区域马尔科夫随机场(MRF)相结合的SAR图像分割方法。针对SAR图像实际,要求边缘检测算子能克服乘性相干斑噪声并且准确定位边缘,采用MROA直接检测SAR图像梯度,然后与分水岭变换相结合进行初始分割,在初始分割的基础上,结合区域邻接图和MRF方法,即使用区域水平的MRF实现区域合并。用提出的方法对合成图像和SAR图像分别进行分割实验,结果表明该方法有效、准确性好。     

基于小波变换与改进维纳滤波的SAR图像分割

图像分割在图像识别与计算机视觉中起着举足轻重的地位.为了提升合成孔径雷达(SAR)图像的分割质量,提出一种基于小波变换与改进维纳滤波相结合的SAR图像分割算法.首先用改进的维纳滤波对含有噪声的SAR图像进行去噪.接着对处理后的图像进行小波多层次分解,在每次重构前都对低频部分进行分割,保留前景并将背景置为0,同时对水平、垂直与对角分量的三个高频分量进行阈值降噪,再逐层重构.最后采用Canny微分算子对重构图实行边沿的检测.实验最终体现,该方法与已有方法相比能更好地索取图像的边沿信息,有更好的抗噪效验.     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

使用测地线活动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

为解决经典的测地线活动轮廓(geodesic active contour, GAC)模型在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像上不适用的问题,在原GAC模型的基础上提出一种新的分割方法。首先在ROEWA算子进行边缘检测的同时使用Frost滤波器对图像进行负指数加权,形成边滤波边检测的模式,提高了算子的边缘检测与定位能力;然后使用经验阈值对ROEWA强度进行二值化,提高了曲线演化的速度与精确度;最终使用二值化的改进后ROEWA算子替代原GAC模型中的全局梯度项作为边缘指示函数引导图像分割。实验结果表明,针对仿真SAR图像及真实河流SAR图像,分割效果与参数指标都有明显提升。     

鲁棒KAZE算法的SAR图像配准

针对传统的SIFT算法及其改进算法在多波段SAR图像匹配性能低下,对非线性扩散滤波的KAZE特征检测算法分别从构建尺度空间和特征点检测两个方面进行改进,来提高多波段SAR图像匹配性能。尺度空间构建方面:提出采用高斯引导滤波取代KAZE算法中的非线性扩散滤波,充分利用高斯引导滤波的算法实时性、尺度不变性和良好的边缘保持性来克服非线性扩散滤波构建尺度空间的算法耗时较高的问题。特征点检测方面:提出采用引入指数加权均值比例算子(ROEWA)结合多尺度Harris角点检测的改进方法,充分利用ROEWA算子抑制相干斑噪声和多尺度Harris算子计算简单、旋转、尺度不变等优点,克服了传统的梯度差分方法检测SAR图像特征点时在SAR图像强散射纹理区造成大量错误率。描述符构建阶段,在梯度比例图像上采用原始的KAZE算法相同原理构建MSURF描述符。最后通过最近邻匹配和一致性倒数(RANSAC)进行错误匹配剔除。实验结果表明本文提出的改进KAZE算法应用于SAR图像配准优于原始KAZE特征算法。     

改进的ROA算法在SAR图像边缘检测中的应用

为解决传统均值比(ratio of average,ROA)算子检测SAR(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法。首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。实验结果表明,该方法的去噪性能和边缘检测效果较好。研究结论对传统ROA算法做了改进,使其更好地适用于SAR图像边缘检测。     

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.     

基于多方向小波变换及形态学重构的SAR图像边缘检测

结合小波变换和形态学的优点,针对SAR图像提出了一种改进的边缘检测方法.图像小波分解后,对3个方向的高频子图像分别利用Donoho的软门限阈值去噪,采用不同方向的边缘检测算子进行边缘检测,对低频子图像用形态学的开闭运算去噪后采用腐蚀运算进行边缘检测,利用得到的高、低频边缘子图像进行小波逆变换重构出图像边缘.实验结果表明...     

基于显著性主动学习的SAR图像分类

SAR图像分类是实现SAR图像理解和解译的关键步骤,本文将显著性检测、主动学习和支持向量机分类技术相结合,提出基于显著性主动学习的SAR图像分类算法.该算法首先将基于卷积和下采样得到不同尺度的SAR图像;然后对各尺度SAR图像进行显著性检测,分为显著性区域与非显著性区域,最后对区域内像素提取特征,并由基于支持向量机的主动学习方法进行分类.实验结果表明:本文提出的方法极大提高了支持向量机分类的精度和效率.     

基于广义模糊算子的工业RT图像增强

在分析传统的图像模糊增强算法缺陷的基础上,提出了一种广义模糊增强的方法。该算法通过引入广义模糊集合的概念,将图像映射到广义模糊空间,设计一个分段正弦函数作为模糊隶属度,并采用了相应的增强算子,利用广义模糊变换范围大的特点,通过对工业RT检测焊缝图像进行广义模糊增强处理,使图像获得令人满意的增强效果。引入模糊熵的方法分析增强效果,并分析了广义模糊增强算法中影响增强效果的因素。     

基于SUSAN算子的边缘增强低比特率图像压缩

提出一种新的低比特率图像压缩算法,该算法首先利用SUSAN算子检测出输入图像的边缘信息,然后利用边缘增强方法对边缘信息进行增强,最后将增强后的边缘信息和解码后的输入图像相加形成最终的压缩图像.实验结果表明,和基于小波的传统编码方法相比,在低比特率下,该算法能减少图像的边缘模糊,提高压缩图像的识别度和峰值信噪比.     

医学图像增强算法研究

简要介绍医学图像增强的概念和主要目的.从传统图像增强算法、基于区域的增强算法和基于小波变换的增强算法三方面对医学图像增强算法进行讨论.最后介绍图像增强效果的评价方法.     

基于模平方处理的小波图像增强方法

传统的图像增强算法存在噪声过增强的问题．为了更好地保证图像的整体增强效果,该文提出一种基于模平方处理的小波图像增强方法．实验结果表明,该算法可以有效地增强图像的细节信息,减小噪声的增强幅度,改善图像的视觉效果．     

雾霾天气彩色图像的局域非线性变换增强算法

基于数字图像处理的实时图像增强处理技术可有效地降低受到雾、霾等大气环境的影响,严重限制了电视成像系统的性能和使用环境这种不利影响,本文分析了雾、霾等大气环境对彩色电视成像系统产生影响的原因,研究了基于Retinex理论的图像增强方法和子块部分重叠局域亮度灰度非线性变换算法,并对这几种算法的处理效果及算法复杂程度进行了对比. 结果表明,子块部分重叠局域亮度灰度非线性变换算法是一种处理效果和处理速度比较平衡的算法.      

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性，在对常用的线性灰度变换法、直方图均衡化法和边缘检测法等图像增强算法进行详细分析的基础上，提出了一种采用平台直方图均衡化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法，并给出了该算法的FPGA电路实现和时序仿真效果。提出的图像增强算法能适应红外探测器的各个工作阶段，易于FPGA实现且具有较好的图像增强效果。     

基于小波变换的Canny算子边缘检测算法

分析了基于小波变换的图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法，提出将两种方法有效地结合起来，应用于对比度低图像的边缘检测中。实验证明，该方法准确的检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果，故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT，实现增强图像的功能，再采用传统的Canny算子，提取原始图像边缘的方法，算法综合了两者的优点．实验结果表明，采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性，取得了比较理想的边缘检测效果．     

利用MATLAB进行数字图像的边缘检测算法研究

本文首先对几种经典边缘检测算法进行了讨论,例如Roberts边缘检测算子,Prewitt边缘检测算子,Canny边缘检测算子等。然后深入研究小波变换理论和图像边缘检测理论方法,通过理论分析和MATLAB软件仿真结果,将小波算法和经典边缘检测算法进行比较,证明了该方法的有效性和优越性。     

基于Matlab的同态滤波算法的研究

研究了基于FFT的同态滤波算法和基于WT的同态滤波法算法,并应用Matlab软件仿真实现了上述算法.仿真结果表明采用基于FFT的同态滤波后,图像整体的对比度提高了,但是局部对比度增强效果不理想;而采用基于WT的同态滤波算法后,有效地消除了光照不均带来的影响,特别是在图像的边缘附近局部对比度有明显增强.