结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

基于目标模型的红外弱小目标预检测

为解决高空背景中低信噪比运动点目标的检测问题,本文提出了一种利用红外弱小目标和背景的不同模型来实现检测小目标的预检测方法。根据在同一帧图像中红外弱小目标与噪声点在局部图像中特性的不同,提出检测局部图像中一个点与目标模型的相似程度来判断是否为红外弱小目标的预检测方法。实验表明,该方法可以有效提高单帧目标的信噪比,可用于噪声环境的红外弱小目标检测。     

基于分维像的红外弱小目标检测方法

针对红外图像的特点及分形分维的特性,提出了基于分维像的红外弱小目标检测方法.用滑动窗口在红外图像上滑动,根据分形布朗运动计算出窗口分维作为该窗口中心像素的分维,这样就可以计算出图像每一像素的分形分维,并以此为元素构造成分维像.在分维像中,人造目标的分维值小于自然背景的分维值,适当地选取阈值就可以把目标检测出来.实验结果表明,用分维像的方法检测红外目标可以取得很好的效果.     

基于小波变换的红外成像弱小目标检测方法

研究红外目标图像中弱小目标的自动检测和定位方法 .将弱小目标看作是红外图像中灰度和位置均未知的暂态信号 ,通过对图像信号作多尺度的小波变换 ,可以在低信噪比条件下检测出弱小目标 .实验结果表明 ,小波变换能很好地增强目标 ,抑制背景杂波 ,从而提高目标检测概率 ,降低误检测     

基于小波变换的红外成像弱小目标检测方法

研究红外目标图像中弱小目标的自动检测和定位方法,将弱小目标看作是红外图像中灰度和位置均未知的暂态信号,通过对图像信号作多尺度的小波变换,可以在低信噪比条件下检测出弱小目标,实验结果表明,小波变换能很好地增强目标,掏背影杂波,从而提高目标检测概率,降低误检测。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

基于自适应曲面拟合的红外图像背景估计

针对红外弱小目标检测,提出了一种新的基于自适应曲面拟合的红外图像背景估计方法。采用三角函数作为基函数,对红外图像进行拟合。为提高拟合精度,引入了权值矩阵对拟合误差进行约束,并采用分步策略对拟合结果进行优化。在初步拟合的基础上,为抑制奇异点（强边缘点,噪声和小目标）对拟合的＂干扰＂,采用迭代寻优的方法,自适应地对拟合权值和拟合系数进行调整。此外,针对迭代处理的阈值选取,采用概率统计的方法对噪声方差进行估计,提高了拟合的准确性。实验表明：利用该方法估计背景进行背景抑制,可有效提高残差图像的信噪比,显著减少虚警点干扰,提高单帧内目标检测概率。     

基于小波域滤波和邻域搜索的弱小目标检测

提出了一种基于小波变换和邻域搜索的弱小目标检测方法,该方法先利用弱小目标的灰度特征,采用小波变换算法对单帧图像进行预处理,检测出可疑目标集合,然后利用弱小目标的运动特征,采用邻域搜索的方法对多帧序列图像进行后处理,检测出真实目标.     

基于数学形态学的弱小目标检测算法

提出了一种基于数学形态学和邻域搜索的弱小目标检测方法,该方法先利用弱小目标的灰度特征,采用数学形态学算法对单帧图像进行预处理,检测出可疑目标集合.然后利用弱小目标的运动特征,采用邻域搜索的方法对多帧序列图像进行后处理,检测出真实目标.     

红外弱小目标图像预处理及分割方法的研究

针对红外弱小目标检测,给出了一种常用的图像预处理方法。重点讲述了一种红外弱小目标图像分割方法,它是用一个回形窗口和对比度阈值进行分割图像。对天空背景下低信噪比的红外弱小目标图像序列能够有效地分割,抑制噪声干扰。描述了对图像的处理过程,将该方法与传统的图像分割方法做了比较,实验表明该算法在执行效率和检测概率上能够取得满意的结果。     

X射线数字图像中光场矫正问题的一种实用算法

由于X射线数字图像光场分布呈抛物面状，据此提出了一种基于最小二乘法的实用算法，用以解决X射线数字图像光场矫正问题。该算法首先取空白图像最亮区的平均灰度作为参考值，并将空白图像中所有像素点的灰度值与相应的系数相乘后规则化至该参考值，然后采用抛物面函数对系数图像进行最小二乘法拟合生成矫正算子，最后利用该矫正算子对目标图像进行矫正。实验表明，该方法所生成的矫正算子不仅稳定、可靠，同时能够在不增加图像噪声的情况下对目标图像中不均匀的光场进行矫正。     

基于邻域均值的去椒盐噪声算法

为了改善图像效果,利用图像邻域相关性提出了一种适用于椒盐噪声的图像去噪滤波算法.首先利用最大最小法则检测出被椒盐噪声污染的像素点,然后将被污染像素点邻域中的8个像素点按距离远近分为两类,最后利用近距离邻域中未被污染像素灰度值的均值重构图像灰度值.当近距离邻域像素全部被污染时,以远距离邻域中未被污染像素灰度值的均值代替该点的灰度值.仿真结果表明,该算法具有较大的峰值信噪比,能有效地抑制椒盐噪声并保护图像的细节.     

Segmentation algorithm of complex ore images based on templates transformation and reconstruction

Lots of noises and heterogeneous objects with various sizes coexist in a complex image, such as an ore image; the classical image thresholding method cannot effectively distinguish between ores. To segment ore objects with various sizes simultaneously, two adaptive windows in the image were chosen for each pixel; the gray value of windows was calculated by Otsu’s threshold method. To extract the object skeleton, the definition principle of distance transformation templates was proposed. The ores linked together in a binary image were separated by distance transformation and gray reconstruction. The seed region of each object was picked up from the local maximum gray region of the reconstruction image. Starting from these seed regions, the watershed method was used to segment ore object effectively. The proposed algorithm marks and segments most objects from complex images precisely.     

一种抗掩密分析的图像LSB掩密算法

信息隐藏是在不影响载体数据可用性的前提下,将信息隐藏在数字多媒体诸如图像、视频和语音信号中的一种信息安全技术。针对传统LSB掩密算法仅在图像像素值上进行秘密信息掩藏的缺点,提出了一种基于灰度值扩散的图像LSB掩密算法,该算法首先利用混沌影射将载体图像进行像素灰度值扩散,然后在扩散后的灰度值上进行LSB掩密嵌入,最后进行灰度值逆扩散得到含密图像。实验结果表明,本算法不仅可以很好地保持掩密图像的质量,而且对于信息量估计法、RS分析法以及GPC分析法等掩密分析都具有很好的抵抗性。     

基于光照分量提取的光照不均匀图像校正

针对光照不均匀的灰度图像,在频域采用多尺度高斯函数提取出光照分量,并对光照分量进行对数变换,再根据提取出的光照分量和变换后的光照分量对原始图像的灰度值进行幂次变换,从而实现光照不均匀灰度图像的校正。对于真彩色RGB图像,先将该图像从RGB空间转换到Lab空间,然后对L分量的灰度值进行幂次变换校正,最后将校正后的图像从Lab空间转换回RGB空间。Matlab仿真结果表明,频域提取光照分量比空域处理速度更快,幂次变换校正后的图像质量得到明显改善,与伽马函数校正相比,在客观评价标准和主观视觉效果两方面均能够取得更好的结果。     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法

文章提出了一种基于自组织特征映射网 ( SOF M)的灰度图像二值化方法 ,通过像素灰度值对网络的训练找到图像的目标类灰度中心和背景类灰度中心 ,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。实例验证了这种方法处理受噪声污染的一些质量中等和质量较差的灰度图有较好的二值化效果。     

火山岩岩石微观特征及其测井宏观表征

基于图像处理技术,分析华北某油田深层火山岩薄片图像灰度频率分布规律,研究储层岩石孔隙结构微观特 征,并探索其与火山岩储层测井的响应关系。研究表明：本区酸性火山岩薄片灰度频率分布图主要呈单峰特征,具有 高硅、低铁特征;基性火山岩为明显非对称分布,具有低硅、高铁特征。火山岩薄片图像中硅质成分的灰度域与GR 范 围对应性较好。基性火山岩GR 值低,硅质成分灰度域值小;酸性火山岩GR 值高,硅质成分灰度域值大。GR 值可以 作为硅质成分的指示值,用于基性火山岩和酸性火山岩识别。基性火山岩受蚀变影响较普遍,绿泥石化越严重,电阻 率越低,中子孔隙度越大,硅质成分向灰度小的方向偏移越剧烈。     

一种改进的自适应图像中值滤波方法

针对标准中值滤波方法存在的不足,提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法用求得的均值自适应代替原噪声图像的灰度值。实验结果表明,与标准中值滤波方法相比,该方法在滤除噪声的同时,保留了图像细节且有较好的信噪比,尤其对含噪声密度高的图像的处理效果优势更为明显。     

基于直方图调整的传统民族图案特征分析

利用计算机图形图像技术对中国传统民族艺术图案的特征进行了数值分析。利用直方图均衡化和灰度值五值化方法将原始灰度图像进行灰度分布调整,形成具有更加清晰灰度差异的新灰度图像;利用图像分析与处理中的几何不变矩方法,计算新灰度图像的12个几何不变矩,作为其特征向量;利用聚类分析中的k一均值聚类方法对其进行分类。通过具体算例,可以看出该方法原理简单、实现容易,得到了较好的分析结果,为传统民族艺术图案的计算机分析与处理提供了参考。