基于检测识别的实孔径雷达景象匹配定位方法

针对恶劣成像条件下的机场目标实孔径雷达图像匹配问题，提出了一种基于目标检测识别的定位方法，通过线特征滤波预处理和投影变换检测机场跑道线，进一步用模板匹配识别跑道端点以进行定位．对实际图像试验结果表明该算法能够准确定位灰度相关算法难以正确匹配的强噪声、低对比度实时图像，并且具有参考图制备简单，实时性强的特点．     

基于颜色和SIFT特征的视频目标检索方法研究

本文提出并实现了一种结合颜色和SIFT特征的视频目标检索方法。首先,利用图像颜色直方图特征对目标图像进行初步检索和排序;然后对检索结果中与目标图像相似度较高的图像进行SIFT特征提取,并与目标图像中截取的目标区域子图的SIFT特征进行匹配;最后根据SIFT特征匹配结果对初步检索图像再进行二次排序,并反馈目标位置和偏移信息。仿真实验结果表明本文提出的基于颜色和SIFT特征的视频目标检索方法对目标亮度、位置平移、缩放、形态变化等有较好的适应性,能准确检索出目标,具有较高的实用性。     

基于Radon变换的机场目标检测与定位算法

为了提高影像匹配的可靠性，提出一种实孔径雷达影像中机场目标精确定位的算法．采用模糊处理技术对原始影像进行增强，使得机场目标在影像背景中较为突出，并利用Radon变换检测到机场跑道方向线；基于机场的有关知识，检测到机场跑道的两个端点及宽度；利用得到的机场目标信息对原始实孔径雷达影像进行处理，并用该影像与相同地区的合成孔径雷达基准图进行匹配，得到了满意的效果．     

低信噪比实孔径雷达机场目标图像匹配算法

提出了一种适用于低信噪比条件下的实孔径雷达机场目标图像匹配定位算法.通过对实孔径雷达图像中机场目标的检测识别,实现匹配定位.算法包括机场跑道检测及跑道端点定位两个阶段,分别采用了线特征滤波技术及目标背景的对比度信息.首先通过线特征滤波预处理和投影变换检测机场跑道所在的直线,然后利用机场在实孔径雷达图中的结构特征,根据机场及周围背景的对比度来定位跑道端点.实验结果表明:在成像条件较差的情况下,该算法仍能保证较高的匹配定位准确度.     

机场道面地下管线三维定位算法

针对已有方法对机场道面地下管线定位误差较大的问题,提出一种机场道面地下管线三维定位算法。首先,对探地雷达所成管线的B-scan图像进行预处理,将处理后的图像输入Faster-RCNN网络中,对B-scan图像中的管线进行目标识别;其次,由于管线目标符合双曲线形态特征,采用双曲线顶点获取算法确定顶点位置;最后,设计三维空间直线拟合(three-dimensional space line fitting, TDSLF)算法来判断地下管线的具体位置,进行地下管线的三维重构。所提算法实现了地下管线的自动识别与定位,与真实机场道面地下管线实际位置的最大误差仅为4 cm。     

基于视频图像处理的机场航空器冲突检测

 针对场面监视雷达成本较高、不适用于流量较小的中小机场等问题, 采用多摄像机对机场场面航空器进行动态跟踪, 采用图像边缘检测和形态学处理方法对目标进行识别, 跟踪和提取航空器的飞行轨迹并分析其位置和速度参数, 提出了运动目标跟踪算法和基于DCPA 和TCPA 的滑行冲突检测模型, 开发了基于视频图像处理的机场航空器冲突检测原型系统, 并应用于西南某通航机场。实验表明, 视频图像处理技术和冲突检测模型可用于中小机场的航空器识别和冲突检测, 提高机场安全运行水平。     

基于颜色空间特性的图像检索

提出一种能同时利用图像的颜色特征和颜色空间分布信息进行图像检索的方法,首先提取出最大的3块颜色区域及各自的最小包围矩形（MBR）,然后利用改进的子块技术,确定目标区域的位置,从而得到融合颜色与位置信息的索引,在此基础上实现图像的检索．实验结果证明了该方法的有效性．     

多特征融合的图像格贴近度匹配方法

针对目前基于内容的图像检索方法中存在噪声、边界划分模糊及相似匹配算法复杂而检索精度不高的问题,提出了一种多特征融合的格贴近度图像内容匹配方法。为了抑制噪声,对像素间的灰度关系S~g_(ij)与空间关系S~s_(ij)进行合成,提出了邻域窗口像素灰度特征描述子;为了对组成图像的对象的边界进行分割,设计了一个像素密度分布特征描述子;在对图像的灰度、纹理及密度特征进行融合的基础上,提出了一种格贴近度图像匹配方法,实现了两图像相似性比较。实验结果表明:在灰度图像的相似性检索中,多特征融合的格贴近度匹配方法与特征压缩匹配及兴趣区域匹配等其他方法相比,平均归一化修正检索秩低10%左右,查准率-查全率综合评价指标高5%左右,该方法不仅设计简单,而且具有较高的检索精度。     

基于ROI的多分辨率网格框架的图像检索

提出一种新的基于ROI(regions of interesting)的多分辨率网格框架的图像检索方法。先利用网格对图像进行分块,并利用小波变换对分块进行多分辨率分析,以提取图像各分块的颜色和纹理特征信息,然后根据用户指定的感兴趣的区域得到查询子图,最后使用一种融合子图(integrated sub-images matching,ISM)的匹配方法进行图像检索。通过对比实验,证明该方法能够有效地得到降低图像检索的语义鸿沟,并取得很好的检索效果。     

基于ROI的多分辨率网格框架的图像检索

提出一种新的基于ROI(regions of interesting)的多分辨率网格框架的图像检索方法.先利用网格对图像进行分块,并利用小波变换对分块进行多分辨率分析,以提取图像各分块的颜色和纹理特征信息,然后根据用户指定的感兴趣的区域得到查询子图,最后使用一种融合子图(integrated sub-images matching, ISM)的匹配方法进行图像检索.通过对比实验,证明该方法能够有效地得到降低图像检索的语义鸿沟,并取得很好的检索效果.     

基于交叉分块直方图的图像检索方法

在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征。提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法。首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果。用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰。仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索。     

基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割

散射中心是描述雷达目标高频散射机理的重要特征,准确提取雷达目标散射中心参数对解析雷达目标有着极其重要的研究意义。为了提高散射中心参数计算速度,通常将整幅SAR图分解为多个包含散射中心的小区域,对每个小区域分别进行特征提取和参数计算。根据雷达目标散射中心的特点,本文提出了一种基于局部密度聚类的雷达目标散射中心区域分割技术。首先,首先对雷达图像进行Frost滤波、LSM图像分割和面积滤波的一系列图像预处理获得目标ROI区域,然后对预处理后的图像利用局部密度聚类算法检测散射中心并进行区域分割。实验中,采用模拟数据和真实数据对本文方法和传统图像分割算法展开数值实验,实验结果验证了本文方法在雷达目标散射中心区域分割的有效性和优越性。     

基于正演模拟的地下典型目标体探地雷达图像特征分析与评价

目前探底雷达应用领域越来越广,但探底雷达剖面图的信息解译缺乏系统性的标准。本文论述了水平层状目标体,圆形目标体,矩形目标体,地下管道,局部含水层,石油污染物六种地下典型目标体模型正演模拟的图像特征。运用二维时域有限差分法构建污染场地中六种地下典型目标体的正演模型,并获得地下典型目标体雷达剖面图,进一步汇总在正演模拟剖面图中的各个典型目标体的图像识别特点,并分析雷达探测过程中多次波、绕射波等杂波的形成机理,最后通过石油烃污染场地的钻探资料验证实测探地雷达图形特征分析的准确性。本研究为实际工作中探地雷达的反射信号解译和地下目标体的识别提供了一定的理论依据。     

基于统计投影法的图像检索

提出一种基于统计投影法的图像检索方法．首先把图像转换为HSI颜色模型,把网像分块并提取分块的主色调和主灰度,然后将图像的主色调和主灰度分别在水平和垂直2个方向上投影,得到4个投影直方图、最后使用这4个投影直方图的的前三阶中心距作为特征,计算图像相似度．     

基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.     

基于隐Markov模型的图像方位识别

提出一种基于隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的图像方位识别方法.将待识别的目标图像进行分割,对子图像进行奇异值分解,提取奇异值向量形成观测序列,即图像奇异值向量作为HMM的观测向量.确定HMM参数并计算其最大似然概率,按待识别图像最大似然概率对应所属的聚类进行识别.实验结果表明,3类共150幅目标图像的识别率达到了85%.     

Internet图像检索技术综述

对Internet图像检索的现状和发展趋势进行了全面的综合论述,对基于文本的图像检索、基于内容的图像检索和基于语义的图像检索3种流行的图像检索技术进行了深入的讨论.通过广泛收集资料,对几种技术进行了比较性研究.最后,提出了若干值得深入研究的方向.     

星载合成孔径雷达图像解析定位算法研究

在合成孔径雷达(SAR)图像目标定位技术的基础上,研究基于3个地面控制点的目标图像解析定位算法.该算法利用地球模型和合成孔径雷达图像的特点,在地心直角坐标系下求解目标的位置,用解析算法实现对目标的定时定位,并采用GPS定位数据对北京地区7个点进行了目标定位测量,给出了各点的误差分析.算法不依赖卫星平台和雷达参数,可用于未校正的星载SAR图像.