基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪

提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明:改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪

摘要：文章提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明：改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。     

基于相关滤波的视觉目标跟踪算法新进展

相关滤波跟踪算法凭借其优良的综合性能, 已成为视觉目标跟踪领域中理论研究和实践应用的热点。尽管目前已有大量研究, 但仍缺乏从跟踪框架层面对现有相关滤波跟踪算法的系统分析。因此, 文中从视频目标跟踪算法基本框架出发, 深入剖析了相关滤波跟踪算法的特性以及各工作阶段存在的基本问题。以此为依据, 归纳总结了近十年来其主要技术新进展及相应算法特点, 并对20种典型相关滤波跟踪算法进行了测试与分析。最后, 给出了相关滤波跟踪算法亟待解决的重点问题以及未来可研究方向。     

前视红外地面待机目标轮廓提取方法

针对前视红外成像制导中地面待机目标的轮廓提取问题,提出一种新的多目标轮廓提取方法。首先利用相对定位分割技术,将待机目标区域从复杂地面背景中分离出来,然后采用灰度阈值法初步检测目标数量和方位,再通过边缘点聚类分割算法将多目标边缘图像进行分割,最后基于距离差分最小提取目标轮廓。实验结果表明,针对复杂地面场景,该方法可以实现对不同数量、不同类型、不同尺寸地面待机目标的外轮廓提取。基本满足前视红外成像制导对轮廓提取算法实时性好、轮廓完整度高、抗干扰能力强等要求。     

基于辅助匹配的1点RANSAC单目视觉导航算法

针对1点随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)单目视觉导航算法中的主动视觉匹配失效问题,提出了一种基于辅助匹配的1点RANSAC单目视觉导航算法。首先,该算法通过引入尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法完成特征匹配;其次,采用RANSAC算法解算基础矩阵和匹配点;最后,通过实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法能够解决主动视觉匹配失效问题,提高1点RANSAC单目视觉导航算法的导航精度。SIFT辅助求解的有效匹配点精度在5个像素之内,航向角平均误差减小5.04°,俯仰角平均误差减小1.21°,滚动角平均误差减小3.03°。     

基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求.