目标特征提取的快速算法

本文利用快速计算图象的终点矩,给出了计算高阶矩不变量的快速算法,使得提取目标特征的运算量大大降低。模拟结果表明,增加特征矢量的维数,即在特征中用到更高阶的矩不变量,可以有效地提高对复杂图象的识别能力。     

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。     

多特征统计电视跟踪器

本文描述了一种多特征统计图象分割算法。该方法将多个特征(如灰度、边缘和相关)形成一种多维空间统计,利用多维特征函数所确定的决策面来分割图象。它能解决单一特征统计分割算法难以解决的问题。文中还简要地讨论了自适应分割算法。计算机模拟实验结果表明这种方法图象分割效果良好。     

红外隐身涂料涂敷效果评估系统研究

通过涂料的涂敷实现隐身是目标隐身的主要手段之一.针对红外隐身涂料涂敷过程和效果评估需要,提出了评估系统的体系结构,设计了一个用于隐身涂层设计的涂敷交互平台;考虑目标表面及背景红外辐射特征和传感器系统模糊,实时生成了逼真的涂敷目标红外模糊图象;通过计算目标轮廓相对于视线的投影面积确立了目标有效临界尺寸,根据红外图象分析了系统模糊对目标识别周期标准和概率的影响,建立了涂料涂敷效果评估模型.多种实验证明,系统可方便地进行红外隐身图案设计和有效地量化评估涂料涂敷红外隐身效果.     

基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法

有效的轮廓分段对于准确识别遮挡目标是十分重要的。针对现有识别算法存在轮廓划分不合理的问题,提出了基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法。首先利用局部轮廓曲率分布划分目标轮廓,接着对初步轮廓分段进行多级分段合并处理。为了完整描述目标特征,提出了评价轮廓分段所描述特征重要程度的参数,得到一组完整描述多级目标特征的轮廓特征分段。同时,为了减少轮廓分段误匹配造成的分类错误,还提出了评价轮廓特征分段反映其真实目标可信度的参数。最后将可信度与轮廓特征分段之间的相似度联合起来共同得到识别结果。仿真结果表明,该算法能够完整描述目标特征从而提高了目标识别准确率。     

基于多层显著性模型的SAR图像舰船目标检测

针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候选区域的虚警,提取目标轮廓,从而实现目标的精确检测。所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域,从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。最后,在真实SAR数据集进行了测试,与其他经典的舰船检测方法相比,所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响,而且在检测精度上有较大提高。     

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。     

基于曲率仿射不变量的快速目标识别

提出了一种用于三维空间中近似平面目标的快速识别方法。该方法利用目标轮廓的曲率信息构造出仿射不变量函数,再利用该不变量的极值点信息定位出轮廓的起始点进而对不变量做相应的循环移位调整,最终通过对调整后的不变量进行相似度比较实现目标识别。由于曲率信息能够有效地描述目标轮廓特征,所以保证了本方法优良的识别性能。同时本方法通过起始点定位的方式克服了传统上高复杂度的循环移位匹配的识别模式,进而实现了快速识别。实验结果显示了所述方法在识别精度和识别效率上都具有明显的优势。     

一种自适应的图象位移估计算法

本文从最优化方法的观点出发,提出了一种新的图象位移估计算法。它对一定时间间隔内两次采样得到的图象进行运算,用最陡梯度下降法直接迭代出图象位移的估计值。本文还对算法的性能进行了详细的分析,得出估计方差与信噪比、图象相关函数等参数之间的定量关系式,以及由于坐标量化引起的算法对图象特性的限制条件。理论分析和实验表明,该算法具有较强的抗干扰能力和计算量少等优点,可应用于成象跟踪和图象编码等领域。     

曲面轮廓矩不变量及其应用

传统三维矩不变量的计算方法基于区域特征,计算量较大.将基于区域的三维矩不变量计算转化到三维物体曲面轮廓上,构造了一种的新的曲面轮廓矩不变量.此不变量减小了计算复杂度,不仅具有平移、尺度和旋转不变性,而且独立于三维物体本身的颜色和灰度级.仿真实验表明,基于曲面轮廓矩不变量的识别算法对于三维目标具有良好的识别率,减小了计算复杂度.另外,对这种矩不变量在基于颜色、灰度等识别场合的应用做了推广.     

引导滤波与视觉感知结合的自然场景轮廓提取

为更好地解决复杂背景下非结构化自然场景对象的轮廓提取问题,提出了一种引导滤波与视觉感知机制相结合的方法。通过改进的加权引导滤波方法对输入图像进行预处理,在去除图像中噪声的同时,保留和突出图像中物体的轮廓信息;之后采用基于非经典感受野视觉机制的背景抑制和轮廓增强算法进行处理。给出了完整的处理流程,阐述了各部分算法的实现步骤。通过最后定性和定量的实验对比,所提出的算法在效果上优于以往的同类算法,为进一步自然场景轮廓提取的实用化改进和视觉感受野仿生图像处理提供了一种思路。     

基于主动轮廓模型的SAR图像分割方法综述

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分割这一研究热点,综合论述了基于主动轮廓模型(active contour model, ACM)的SAR图像分割方法。首先,介绍了经典的ACM及其数学原理,并通过理论和实验分析了这些模型应用于SAR图像分割时存在的问题;然后,对目前基于ACM的SAR图像分割方法进行了系统的梳理和分类讨论;最后,对基于ACM的SAR图像分割方法作了总结,并对将来的研究方向进行了展望。     

逆合成孔径雷达像轮廓提取方法

为了从图像分辨率低且具有明显稀疏性的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像中提取目标的平滑轮廓,在ISAR像建模的基础上,提出了基于形态学方法提取ISAR像目标轮廓并使用小波分析平滑目标轮廓的方法。实验结果表明,该方法有效地消除了由ISAR像稀疏性导致的难以提取连通且完整的目标轮廓的问题,相比其他轮廓提取手段更适于ISAR像目标的平滑轮廓提取。该方法通过对ISAR像进行图像域分析获得了目标的连通、平滑轮廓,使后续ISAR像目标特征提取和识别更易于实现。     

基于目标运动模型的跟踪方法

针对常用的机动目标模型不能准确描述目标实际运动规律及常用跟踪算法只拟合目标的形心而不是目标轮廓轨迹的问题,提出一种基于目标运动模型的跟踪算法。该算法提取已检测出目标轮廓上的角点作为样本点,采用神经网络来构建目标运动模型,将用此模型预测出的目标轮廓上的点作为主动轮廓线的初始控制点来检测出目标真实轮廓,并反馈回神经网络的输入端来修正模型误差。实验结果表明该跟踪算法能很好地将前续目标检测结果继承到后续的目标检测过程中,对于目标跟踪中的遮挡问题也能很好地解决。     

人脸轮廓定位和归一化的研究

研究了准确定位出从头顶到脖子的人脸曲线外轮廓的算法。采用人脸粗检、边缘检测、区域连通性滤波等方法。其思路是，首先粗检出人脸大致的矩形外轮廓，再做边缘检测、有效信息二值化、区域连通性滤波、轮廓点修正、对优先区域和整幅图像做垂直水平投影等处理，获取准确的人脸轮廓。还研究了通过比例变换、直方图修正等获得归一化面像。本算法适用于精确定位单一背景的人脸轮廓，复杂背景下也有较好效果。实验结果表明了本算法的有效性。本算法已经成功地应用于一个面像识别系统。     

高分辨率雷达二维图像的图像处理与特征提取

首先分析了雷达目标散射信号特征。在此基础上 ,根据MUSIC算法得到的雷达图像特点 ,通过平滑、量化、增强等适当的图像处理方式对F - 16、HY - 2 0 0 0两种飞机缩比模型在阶梯变频雷达上所获取的雷达图像进行处理 ,并形成雷达二维灰度图 ;最后 ,采用图像矩阵描述方示进行雷达图像的特征提取     

基于主动形变模型的医学序列图像的分割

对主动形变模型(active shape model)方法进行了改进,将其用于CT序列图像的分割,实现了对一些边缘不清晰的软组织的分割。一个组织在CT序列图像中其形状变化往往是连续的,据此,我们先在序列图像中按顺序每间隔几幅抽取一幅图像,用其他方法分割好;然后对分割结果使用主成分分析方法(Principle Component Analysis)计算其形变特征,生成可变形轮廓模板;再用这个模板去变形、配准、分割其他图像,从而达到一个比较理想的分割结果。     

基于有限脊波变换的图像融合方法

针对小波变换在进行图像处理时不能有效表示直线/曲线的奇异性问题,研究了能够很好表示二维或更高维奇异性的有限脊波变换的基本原理,讨论了将有限脊波变换应用于图像融合的可行性,提出了基于有限脊波变换方法进行图像融合的基本架构,并对变换系数的设置与融合过程的处理进行了详细说明。仿真实验的主客观性能比较表明,基于有限脊波变换的图像融合方法比基于金字塔变换和基于小波变换方法的融合效果要好得多。     

刚体变换下基于轮廓的多传感器图像配准算法

提出了一种基于轮廓的多传感器图像配准算法,输入图像之间的几何变换假设为刚体变换。该配准算法的特点是根据匹配轮廓对的质心和长轴计算配准参数,克服了传统的基于特征的图像配准算法控制点检测与匹配的问题,算法鲁棒性较高。首先提取输入图像中的明显轮廓,然后对提取的轮廓进行匹配,并将其中匹配的开轮廓对转化为闭合轮廓对,然后根据所有闭合轮廓对的质心和长轴估计配准参数。实验结果表明,所提算法能精确解决输入图像之间仅存在旋转和平移情况时的图像配准问题。     

红外图像目标分割方法研究

针对红外图像目标准确分割的难题 ,提出了一种有效的目标分割方法。该方法所遵循的基本准则是 ,使区域内部所考虑的特征或属性相同或相似 ,而这些特征或属性在不同区域中则是不同的或存在差异的。依据这个准则运用最大距离法和自动增强图像分割门限的方法实现了红外图像中目标的准确分割 ,并且通过实验验证了本方法的有效性。