基于峰谷点特征的红外目标自动识别方法

研究了红外目标图像峰谷点特征提取的方法,提出了一种目标识别相似性度量准则,证明了这种相似性度量在尺度和小角度旋转等变化情况下的不变性,并在此基础上提出了一种基于目标峰谷点特征的自动目标识别算法．真实场景下长波红外目标图像实验证明了该算法的正确性和有效性．     

一种基于列扫描灰度差异的快速目标识别定位算法

以动态连续图像的实时识别与定位为应用背景，提出了一种简单的快速的目标识别定位算法，该算法以列扫描灰度特征差异为基础，同时研究了灰度峰谷点的特征，使该算法不仅可以快速地识别出简单的目标，而且可以快速地识别出比较复杂的目标，最后通过一系列的实验验证了该算法的快速性。     

模板匹配方法在高速目标跟踪中的应用

提出了一种用于高速目标跟踪的快速识别算法.根据图像目标与背景的特点,摒弃传统的逐点扫描方法,设计了一种"十字"匹配模板,根据待识别区域与"十字"模板的灰度差进行目标识别;为了提高识别速度,对目标图像进行二值化处理,采用逻辑运算获得模板与目标的相似性测度,通过相似性测度与阈值的比较,进行遍历点的跳跃.仿真结果表明,该算法大大提高了识别速度,实现了对高速摄像机拍摄角度的控制,进而对目标进行实时跟踪.     

基于框架的远距红外桥梁目标识别

针对远距红外图像中桥梁目标的特征,提出了一种基于知识框架的桥梁目标识别算法,由于远距红外桥梁图像背景复杂,干扰大,同时目标在图像中所占区域小,采用基于整幅图像的全局算法是不现实的,因此,依据桥梁的特征,先检测潜在的桥梁点区域,然后对这些局部区域进行考察分析,根据其与预先建立的知识框架实例匹配程度的不同赋相应的置信度,从而去除虚假目标,找到真正的桥梁,实验证明这种局部的处理算法对远距桥梁目标的识别是有效的。     

基于试验设计的ATR算法的性能评价

在试验设计方法学的基础上，提出了一种定量评价自动目标识别算法性能的方法；给出了几种刻划场景变化的图像质量指标的定义和度量方法；提出了用响应曲面模型方法建立算法性能模型和描述图像度量与算法性能之间统计关系的方法。实验结果表明，仅需要少量的测试图像就可得到的可靠的算法性能模型和可信的评价结果。     

一种评价自动目标检测算法性能的方法

提出一种自动目标检测算法性能的评价方法，设计了一种实景目标背景图像合成方法，由此可以得到满足测试目标检测算法性能的要求且度量参数调整方便的测试图像集，确定了１６个图像质量度量指标，建立了性能评价的响应函数模型，采用因子分析，多元相关回归分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析方法，研究算法性能与图像度量的统计关系。实验表明，所提出的目标检测算法性能评价方法是合理的。     

基于试验设计的ATR算法的性能评价

在试验设计方法学的基础上，提出了一种定量评价自动目标识别算法性能的方法；给出了几种刻划场景变化的图像质量指标的定义和度量方法；提出了用响应曲面模型方法建立算法性能模型和描述图像度量与算法性能之间统计关系的方法．实验结果表明，仅需要少量的测试图像就可得到可靠的算法性能模型和可信的评价结果．     

基于五点不变量和灰色相关分析的仿射目标识别

本文提出一种可适应平移、旋转、缩放和仿射变换的二维目标识别算法。使用五点不变量描述图像轮廓,得到五点不变量序列;应用灰色相关分析方法找到模板图像中与目标图像最匹配的五点不变量序列,从而正确识别目标。为验证算法的有效性,选取20个二维目标,每个目标获取14幅从不同视角拍摄的图像,共280幅图像进行识别,结果表明所提出算法较其他相似算法更稳定且识别率更高。     

基于相似性度量的肺结节图像检索算法

为了克服肺部病变CT表现复杂,极易造成医生误诊的缺点,提出了一种基于相似性度量的医学图像检索算法并用于肺癌的诊断研究,该相似性度量保持了图像的语义相关和视觉相似.首先,根据相似性度量理论构建距离度量学习算法学习一个马氏距离;然后,根据学习的马氏距离度量,提出新的医学图像检索算法,并将提出的算法应用于肺癌的诊断研究.实验结果证明了该检索算法在肺癌诊断应用中的可行性和有效性.     

一种评价自动目标检测算法性能的方法

提出一种自动目标检测算法性能的评价方法，设计了一种实景目标背景图像合成方法，由此可以得到满足测试目标检测算法性能的要求且度量参数调整方便的测试图像集，确定了１６个图像质量度量指标，建立了性能评价的响应函数模型，采用因子分析、多元相关回归分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析方法，研究算法性能与图像度量的统计关系，实验表明，所提出的目标检测算法性能评价方法是合理的。