基于分形矩的印刷体藏文特征提取方法

基于现有的藏文字丁特征提取方法——图像投影法和方向线素法，运用分形矩理论，提出了一种基于分形矩的藏文字符特征提取方法．用该方法提取的特征有效地反映了藏文字丁的局部和全局特征，减少了图像中像素位置变化给识别部分带来的负面影响．该方法在一定程度上克服了藏文字丁极多而造成的误识率高的缺点，并且解决了由于特征向量雏数较多造成的运算速度慢的问题．     

基于改进直方图不变矩的声呐图像识别方法

针对声呐图像受噪声干扰大，目标边界较模糊的特点，并结合传统直方图不变矩识别图像快速的优点，以及其不考虑灰度空间信息而易造成误识的缺点，将目标的形状阕子加入不变矩特征向量中，提出了一种对亮度和对比度变化不敏感，具有旋转和尺度不变性的改进的直方图不变矩．实验仿真结果表明，该方法能够快速、有效地识别水下目标．     

基于分形矩的印刷体藏文特征提取方法

基于现有的藏文字丁特征提取方法——图像投影法和方向线素法,运用分形矩理论,提出了一种基于分形矩的藏文字符特征提取方法.用该方法提取的特征有效地反映了藏文字丁的局部和全局特征,减少了图像中像素位置变化给识别部分带来的负面影响.该方法在一定程度上克服了藏文字丁极多而造成的误识率高的缺点,并且解决了由于特征向量维数较多造成的运算速度慢的问题.     

基于不变矩的前视红外图像机场目标识别

根据远距离前视红外图像中机场跑道的成像特点,提出了一种基于仿射不变矩的红外序列图像机场目标识别方法.该方法对图像进行多次双阈值分割,搜索分割图像中各潜在目标区域轮廓链,计算其仿射不变矩和目标背景梯度特征,并利用前后帧目标大小的约束关系等先验知识,对各候选目标区域进行识别,最终获取机场目标.试验结果表明:该算法对复杂背景下的远距离前视机场目标的正确识别率优于96%,误识率低于2%.     

基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法研究

提出了一种基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法.该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,利用特征模糊距离熵对小目标特征进行扩展,克服由于目标滑动造成的定位误差较大的弊端.实验结果表明,该算法很好的解决了红外图像特征目标跟踪技术中的跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,鲁棒性稳定.     

利用全局约束霍夫模型的目标跟踪算法

针对目标跟踪中局部特征模型容易受到形变和误匹配等影响造成漂移的问题,提出了一种利用全局特征对霍夫局部模型进行约束的目标跟踪算法。该算法通过检测和提取目标的局部特征,构建了一个基于局部特征投票的概率模型。该模型以局部特征为基本元素,利用广义霍夫变换对局部特征的稳定性进行加权,通过对局部特征的增减维护实现模型的在线更新;将稳定的局部特征作为前景,计算目标全局颜色特征的概率分布,实现简单的柔性目标分割,用于调整局部特征模型并对跟踪进行优化,从而减少形变等问题产生的跟踪误差;局部特征和全局特征相互约束补充,共同完成在线自适应更新。实验结果表明,该算法有效提高了局部特征模型的准确率和稳定性,对部分遮挡和复杂形变的情况表现良好。     

基于主元神经网络和K-均值的道路识别算法

为了提高道路识别算法的鲁棒性和自适应性，提出了基于局部统计特征和主元分析的道路识别算法．该方法用广义Hebb学习规则训练主元神经网络权值，然后将局部统计特征和图像像素值输入主元神经网络得到图像特征矢量，最后用K-均值分类器对该矢量进行分类，通过参考区域识别道路．仿真结果表明，该算法对于光照变化剧烈和阴影遮挡的道路图片均有较好的识别效果，以及较好的鲁棒性和自适应性．     

引入拒识的最小风险弹道目标识别

针对弹道目标识别过程中误分类代价的不对称性,提出了一种引入拒识的最小风险弹道目标识别方法。该方法借助受试者工作特征(ROC)曲线,从概率分布的角度分析了真阳性率、虚警率与决策阈值之间的关系;定义了代价敏感模型及引入拒识代价的模型的代价损失函数,推导了最小化分类代价所需满足的条件,结合ROC曲线的切线斜率,确定了最优拒识阈值,并利用两类目标的高分辨距离像(HRRP)数据验证了方法的有效性。实验结果表明:该方法能够唯一确定使代价最小的拒识阈值,克服了传统方法由于依赖于类先验概率及训练结果而造成的随机性和不确定性的缺点,提高了可靠性和稳定性,具有理论和实际应用价值。     

低秩鲁棒性主成分分析的遮挡人脸识别

为了提高遮挡人脸的识别效果,提出了低秩鲁棒性主成分分析的遮挡人脸识别算法。首先采集人脸图像,并进行相应的预处理,然后采用鲁棒性主成分分析对人脸样本进行分解,并建立人脸图像训练样本和测试样本的低秩矩阵和误差矩阵,最后根据误差矩阵对人脸识别进行加权和识别,并采用经典人脸数据库进行仿真实验,结果表明,低秩鲁棒性主成分分析的遮挡人脸识别率得到显著提高,降低了遮挡人脸的误识率,具有更优的鲁棒性。     

基于支持向量机的苹果检测技术

由于苹果果梗和缺陷的识别是苹果检测中的难点,两者的误分类会造成苹果等级的误判．作者提出了苹果果梗和缺陷图像分形特征提取的改进算法,构建了支持向量机并采用SMO算法对其进行训练．用计算机视觉系统采集苹果图像,然后提取苹果果梗和缺陷的分形特征作为支持向量机的输入进行识别．用富士苹果进行试验,得到的平均识别正确率为90．6％．     

基于双三次插值的鱼眼图像校正

通过标定板对鱼眼镜头成像模型参数进行标定,建立了特定鱼眼镜头图像校正模型,并应用该模型对鱼眼图像进行校正.利用双三次插值方法对鱼眼图像非特征点进行插值,校正效果良好,解决了鱼眼镜头所成影像的畸变问题,能较好地应用于视觉导航与监控领域.具体做法是:（1）利用自制的平面标定板标定鱼眼图像;（2）通过标定之后的镜头畸变参数,利用双三次插值算法将畸变的鱼眼图像还原为满足人眼视觉效果的透视图像.     

基于图像局部投影特征的目标匹配算法(英文)

鉴于传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中,定义了图像局部投影熵,并由此提出一种新颖的、基于局部投影熵差的图像匹配方法.由于局部投影熵反映的是图像的局部统计特征,因此基于局部投影熵差的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力.图像熵结合了投影特征后,提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力.结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术,进一步减少了计算量,实验结果表明这是一种简单而行之有效的图像匹配方法.     

基于核密度估计尺度空间的目标跟踪算法

为能够准确表示目标颜色分布、适应目标尺寸连续变化,提出了一种新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算目标区域颜色概率分布的核密度估计函数,然后通过规整化每一帧输入图像像素在此函数上的取值生成目标概率分布图。最后通过检测多尺度规范化Laplacian滤波的极值,实现目标的定位和尺寸描述。与基于直方图的算法比较并结合大量真实序列图像上的实验验证表明,该算法更好地描述了目标颜色特征,提高了跟踪算法的精度。     

基于支持矢量机和信任域的目标跟踪算法

从模式分类的角度看待跟踪问题,将SVM(支持矢量机)方法、信任域算法和尺度空间理论相结合,提出了一种能精确描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法。首先使用SVM算法对像素分类,将每一帧输入图像转换成目标概率分布图,目标区域在概率分布图中呈现为灰度块。然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定这些灰度块的尺度。最后使用QP-TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,实现了目标定位并同时决定了其尺度,从而完成了跟踪任务。通过和现有算法的比较以及在大量真实序列图像上的实验表明,该算法不但能够更准确地描述目标的大小,而且显著提高了跟踪算法的精度。     

基于2D-SOONE算法的MIMO稀疏面阵二维成像

为了解决采用传统的1D-CS算法进行分维处理时丢失耦合信息导致越单元徙动、影响成像质量且运算时间长的问题,研究了接收阵元整行整列稀疏的MIMO面阵结构特性,分析了该稀疏面阵所接收回波信号的二维联合稀疏特性,采用2D-SOONE算法对回波信号进行二维联合重构,算法采用序列一阶负指数取代传统SL0算法的高斯函数,拓至二维并利用梯度投影求解,具有二维联合重构性能的同时提高重构精度。通过实验,仿真了该算法在不同阵列稀疏度、不同信噪比下用于MIMO稀疏面阵的成像效果。仿真结果表明,2D-SOONE抑制了传统的1D-CS算法的越单元徙动问题,减少了运算时间,且成像质量较2D-SL0更优。     

基于图像块相似性和补全生成的人脸复原算法

图像获取过程中,由于成像距离、成像设备分辨率等因素的限制,成像系统难以无失真地获取原始场景中的信息,产生变形、模糊、降采样和噪声等问题,针对上述情况下降质图像的复原问题,提出了适用于低分辨率,低先验知识情况下的人脸复原方法,通过基于图像相似性的期望块log相似性EPLL (expected patch log likelihood)框架来构建人脸复原效果的失真函数,利用生成对抗网络的图像补全式生成过程来复原图像。所提算法在加噪率50%以及更高情况下可以保持较好的人脸图像轮廓与视觉特点,在复原加噪20%的降质图像时,相比传统的基于图像块相似性的算法,本文算法复原结果的统计特征峰值信噪比PSNR (peak signal-noise ratio)与结构相似度SSIM (structural similarity)值具有明显优势。     

基于最优特征空间构建的随机森林算法在WorldView-2影像分类中的适用性研究

目前面向对象的分类研究中,对于研究区影像的分割尺度问题多以试验者的多次试验以及主观推断为主,缺乏定量化的评价标准。同时,在对遥感影像分类的算法选择以及在分类过程中,有效特征空间的选取均存在一定程度的主观性。针对遥感影像面向对象分类过程中分割尺度选择盲目及分类空间构造主观性较强的问题,以World View-2遥感影像数据为例,首先利用改进的全局最优分割尺度的方法获取研究区影像的最优分割尺度,在此基础上选取了研究区分割对象的48个特征,利用OOB误分率对各个特征的重要性排序;然后按重要性顺序以5为步长讨论特征数量对分类精度的影响,构建了用于分类的最优特征空间;最后将采用最优特征空间的随机森林算法获得的最佳分类结果,与面向对象的最邻近像元、决策树以及支持向量机分类算法进行了比较。结果表明,用于分类的特征数量与分类精度之间,并不是简单的正相关关系;与面向对象的最邻近像元、决策树以及支持向量机分类算法相比,利用最优特征空间进行随机森林分类的分类精度最高,表明该方法更适合于高分辨率World View-2数据的分类。     

基于不变特征的区域相关技术

研究了如何利用不变特征实现区域相关；给出了具有平移、旋转、比例不变性的两组特征，即不变矩特征和同心圆特征；提出了计算二值图像不变矩的快速算法．通过对复杂背景下的区域相关实验，证实了利用不变特征相关的可行性．     

基于小波变换图像增强算法的手机散斑衬比血流成像技术

为实现激光散斑血流成像设备的便携化,研究了手机散斑衬比血流成像技术。通过分析和重组彩色滤波阵列的光强信号,解决了彩色图像传感器无法获取散斑信号的问题。提出了基于手机相机的散斑衬比分析方法,使用二维离散小波变换对图像低频区域进行增强,并使用k-means聚类和Ostu算法将背景区域和前景血流区域进行分割和去噪。最后,为验证这两种算法在不同情况下的分割结果,分别进行了血流模拟实验和微循环血流灌注实验。研究结果证明,Ostu算法在不同的血流模型下有更好的分割去噪表现,解决手机自带算法导致血流图像失真问题的同时,提高了图像的可视化效果。     

非均匀转动目标ISAR成像及横向定标

当目标在平面内非均匀转动时，传统算法不能获得包含定标信息且聚焦良好的ISAR像。为解决这一问题，提出了一种非均匀转动目标的转动参数估计方法。该方法首先通过一维搜索对角加速度与角速度的比值进行估计，并根据估计结果对原始距离像序列进行非均匀采样，补偿角加速度引起的相位误差，从而得到聚焦的ISAR像；然后根据成像质量准则对重采样距离像序列的角速度进行一维搜索，估计出角速度，进而实现ISAR像的横向定标。仿真结果表明:该算法通过2个一维搜索能得到非均匀转动目标聚焦的、横向定标的ISAR像。