基于区块位置与加权视觉语义映射的语义图像检索

提出了一种新的图像语义映射方法WVS—RSSVM,采用自适应的NCut分割方法自动发现并图像中的区域,提取出每个区域包含了位置信息的特征,达到消除一定歧义的目的。并将这些区域采用加权的方式映射为视觉语义空间中的一个点,然后通过SVM分类的方法进行语义学习,实现对图像的语义标注。并且以SVM分类时点到边界的距离作为该点属于某个语义的隶属度,实现检索的排序。实验结果表明,该方法对表达图像的主要语义以及发现有歧义的区块代表的语义,有很好的效果。     

基于光学扩散的景物3D形貌重建

基于光学扩散的景物3D重建方法具有小透镜下深度恢复精度高、重建深度范围广、只需要一台摄像机、不需要调整相机参数或者改变相机和景物之间距离等优势.但是目前并没有一种描述光学扩散中深度变化和扩散能量分布之间关系的严谨数学模型.本文引入了物理学中的热量辐射方程,建立了光扩散过程中的连续能量分布模型,并提出了一种基于光扩散的精确单目视觉全局景物3D深度信息获取方法.首先,详细分析了物理学中热辐射机理,建立了用来描述光扩散成像过程中的连续能量分布模型;然后,结合光扩散引起的图像模糊(点扩散函数扩散程度)与景物深度之间的数学关系,提出了一种基于光学扩散的景物3D形貌重建方法.最后,使用合成图像和真实图像分别验证了本文算法在3D重建中的有效性和精确性.     

Harris Laplace特征区域 Contourlet域遥感图像水印算法

针对现有遥感图像水印算法抵抗旋转、剪切、水平镜像及联合几何攻击能力差的问题,提出一种局部化遥感图像数字水印新方法.算法首先对水印图像进行 Arnold置乱预处理,并将其行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;在宿主遥感图像中提取 Harris Laplace特征点,依据特征点确定水印嵌入特征区域;规范所选特征区域,对其进行归一化后实施 Contourlet变换,利用奇偶量化方法将数字水印嵌入选定的变换系数内.实验证明算法对滤波、噪声、JEPG压缩等常规信号处理具备较好鲁棒性,并且能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击     

带方向特征的Contourlet HMT模型

根据Shannon信息理论将纹理的方向特征定义为:图像中信号取值为随机分布的奇异值时方向变量的取值特征.根据这一定义,并结合Tamura方向特征的求取方法,文中对Contourlet变换系数的方向概率分布进行了研究,获得方向特征在Contourlet变换的父子子带间形成传递这一结论,在此基础上结合Contourlet隐Markov树(HMT)模型,建立了以隐状态变量分布为条件的方向隐变量的概率分布模型,即带方向特征的Contourlet HMT模型,给出了该模型的结构和训练方法.此外,通过基于所提出模型的无监督结合上下文信息的图像分割算法对合成图像和遥感图像的目标分割实验验证了所提出模型的有效性.     

一种基于Markov随机场模型的核磁共振图像分割方法

为了提高核磁共振(MR)图像分割的效果,提出了一种基于Markov随机场模型的分割方法。该方法利用Markov随机场描述图像的先验分布,结合MAP准则获得分割优化函数,通过ICM局部迭代使分割优化函数收敛。迭代过程中引入了后验概率矩阵的平滑;提高了分割的精度和速度。实测数据的实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾.本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测.在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别.仿真实验结果证明了算法的有效性.     

实时人脸特征提取

快速精确的人脸特征提取是人脸识别和表情分析的基础.文中提出了一种新型高效的视频人脸几何特征实时提取方法.视频输入图像以加权图形式表示,通过在加权图上的随机游动实现人脸像素级特征的自动提取,脸部特征包括外轮廓、眉毛、眼睛、鼻子和嘴唇.加权图采用8-邻接结构,定义在图的边上的加权值反映随机游动通过该边的似然度.随机游动模拟了一个各向异性的扩散过程,此扩散过程在滤除图像噪声点的同时保留下脸部特征点.随机游动从一些事先通过颜色和运动信息确定的、最具人脸特征的种子点开始,通过随机游动获得的人脸特征点以其原始形式统一保存在多个链表结构中,并根据人脸各部分的相对位置聚集成对应的特征点集合.有关人脸结构的先验知识通过Bayes方法结合到分析过程中.为了便于高层视觉计算,采用统计形状分析方法,将人脸特征点进一步表示成形状和配准信息,形状是具有仿射不变特性的几何信息,用于描述人脸的全局特征.形状的距离度量采用Procrustes距离.实验结果表明,提出的方法快速高效,能够实时地从视频中提取出人脸特征,在一定程度的光线变化、尺度变化、头部转动、手部干扰的情形下仍可以正常工作.     

基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于Harris-Laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用Harris-Laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.     

特定区域密集观测的低轨卫星星座最优设计方法

利用较少数目低轨卫星构建星座实现对特定区域的密集观测任务是2016年第8届中国力学学会全国空间轨道设计竞赛乙组题目的主要内容.本文描述了中国科学院空间应用工程与技术中心的设计方法与结果(该设计结果获得本届竞赛一等奖).针对地面特定区域内225个目标点重访周期小于1 h的观测需求,采用了基于多条共星下点轨迹构建卫星星座的设计方法,旨在使得所需要的低轨卫星颗数最少.星座设计方法包括建立"圆形回归轨道-目标点"数据库、全局搜索可观测所有目标点的圆形回归轨道以及共星下点轨迹卫星星座轨道参数求解等3个主要步骤.设计结果验证了该方法在求解较少卫星颗数、地面特定区域多目标点密集观测问题的有效性.该设计方法有望拓展为低轨卫星星座设计的一类通用方法.     

基于椭圆的形状描述与检索方法

研究了基于椭圆逼近形状轮廓的图像检索方法. 对形状进行了规范化研究, 保证了形状的检索与形状的位置、方位和大小无关. 研究发现任何封闭的形状都可以用一组椭圆来描述, 并且用这些椭圆可以惟一地重构原形状轮廓. 提出了用椭圆参数描述形状和检索相似形状的新方法. 根据不同椭圆对形状轮廓贡献的不同, 将形状分为高频椭圆和低频椭圆, 低频椭圆描述了形状的宏观特征, 高频椭圆描述了形状的细节特征, 提出了二阶段的形状检索方法. 实验结果表明, 该方法有较好的查询效果.     

砂砾石地层隧道开挖模拟多尺度分析方法

在砂砾石地层中,围岩土体及隧道结构的变形与力学行为主要受控于开挖扰动程度及开挖扰动范围内块石细观结构的影响.结合土石混合体的细观结构分布特征,基于尺度分离与尺度耦合相结合的思想,提出了砂砾石地层隧道开挖多尺度分析方法及分析模型,继而对该分析方法中的3个关键问题,即核心区域与非核心区域的划分,核心区域内关键粒径的确定及土石混合体宏观等效物理力学参数的确定方法进行了探讨.该多尺度分析方法的基本思想是:将砂砾石地层隧道开挖模型划分为核心区域与非核心区域,在核心区域内从细观上考虑土石混合体的分布特征,在非核心区域将土石混合体视为宏观均质材料,在此基础上进行砂砾石地层隧道开挖的宏细观模拟与分析.采用该分析方法对砂砾石地层隧道开挖过程进行了多尺度模拟,从围岩土体变形与围岩压力两个角度,与砂砾石地层隧道开挖细观分析模型及宏观分析模型得到的结果进行了对比,发现本文多尺度分析方法与细观分析模型的结果吻合较好,验证了多尺度分析方法的有效性,且该方法大大减少了计算量与建模工作量,提高了计算效率.     

一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法

三重Markov随机场(TMF)模型非常适合处理非平稳、非高斯图像的分割问题.为了降低模型和算法的复杂性,以满足对实测SAR图像处理的实时、稳健和高效的需求,文中提出了一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法.该算法首先针对SAR图像的乘性斑点噪声,研究了SAR图像四叉树分解的数字特征、阈值选取及分解规则,使得在图像平滑区进行粗分解,而在图像边缘区进行细分解,将图像快速映射成一种新的基于边缘信息的pixon描述,然后再将TMF算法进行扩展,导出了基于边缘信息pixon描述的TMF新的势能函数,最后完成Bayes最大后验模型(MPM)分割.测试数据和实测SAR图像的仿真实验验证了快速TMF算法的有效性.     

实时视频检测系统中背景更新及复杂目标定位算法

本文提出了针对固定背景帧差法的背景更新算法和多目标定位算法。在背景更新中,通过建立目标、噪声矩阵来保存图像的特征信息,利用分类的思想优化更新策略,基于像素对背景进行更新;在目标定位中,提出了基于目标对角线的连通判断模板,该模板不断生长进而检测目标的中心点和体积,可实现实时场景中多目标和形态差异目标的定位：户外实验证明了算法的健壮性和鲁棒性,可以实现背景更新和复杂目标识别．     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

一种改进拉氏算子的四阶偏微分方程图像去噪方法

建立了一种描述图像平滑度的泛函,并推导出新的四阶偏微分方程图像去噪模型,在有效去噪的同时,较好地保持了图像的特征。由于该方法得到的图像是分段线性图像,避免了二阶偏微分方程处理图像常出现的"阶梯"效应,同时,和同类的四阶偏微分方程去噪模型相比,其处理结果不会出现"斑"点,因此视觉效果更加理想。最后通过实验证明了该方法的有效性。     

基于交通流特征的可变信息板布局优化方法

为了引导交通流的合理分布并确定城市路网中可变信息板的布局方案,本文提出了一种基于路段交通流特征信息量评估的可变信息板布局优化方法。利用图论对城市路网进行描述,建立了基于信息熵的路段交通流特征信息量评估模型。并结合实际路网的拓扑结构特性,设计了可变信息板布局方案的初步生成方法。12节点的网络实例验证显示:该布局方法是有效的,且便于交通管理者所理解。同时,提出的交通流特征提取方法具有较强的应用性,可为道路规划与安全评估提供基础信息。     

基于数学形态学的地下分水岭提取方法研究

地下分水岭反映了地下水的汇水范围、空间分布特征,有助于更好地认识区域含水层水文地质条件、更合理地进行地下水资源管理.文章根据分水岭的概念模型,结合数学形态学的腐蚀、膨胀运算特点,提出了一种能反映分水岭特点的结构元素用于提取地下分水岭点,同时针对分水岭的线性特点,又提出了一种三原点的结构元素用于分水岭点连线.在经过腐蚀—闭运算—腐蚀后,提取了地下分水岭.试验结果证明了该方法的可行性.     

基于特征的矢量场自适应纹理绘制

针对3D流场纹理可视化方法面临的遮挡问题,提出了一种基于流场特征模糊提取的自适应稀疏纹理绘制方法.该方法建立在一种可扩展的模糊流场特征区域描述与提取算法基础上,首先通过采用模糊理论对流场特征区域进行描述,建立了流场特征的测度规则并得到相应特征向量,然后基于特征向量偏差给出了最小平方和误差准则下的模糊测度隶属度的确定方法.根据得到的流场特征模糊隶属度场,生成可突出流场特征信息的自适应高斯噪声以进行纹理LIC卷积.同时针对纹理方法难以明确表示3D流场具体方向的缺陷,提出了两种冷暖光照方法,通过在LIC卷积过程中采用冷暖光照方法突出流场具体方向显示,有效解决了该问题.实验表明,本文方法相对于传统特征提取方法更具有可扩展性.同时自适应技术的采用,有效缓解了3D流场可视化存在的遮挡和混淆现象.而冷暖光照处理的加入,则解决了纹理方法对流场具体方向表现上的缺陷.     

基于边缘检测的 RIP混合插值算法

图像放大是 RIP软件中十分重要的环节,其所用插值算法的优劣直接关系着输出图像的质量与速度.利用 Canny算法提取的边缘信息将低分辨率图像分为平坦区域与边缘区域,对非边缘区域采用双线性插值算法,对边缘区域使用沿4相邻降采样点确定的方向进行插值的特殊算法.经实验证明,与经典插值算法相比,放大图像边缘效果更好,且处理速度更快,可实际用于对图像质量与处理效率要求高的 RIP软件     

基于二通道不可分小波的多光谱图像融合

提出了一种伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道不可分小波滤波器组的构造方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中．设计出多组不可分4×4小波滤波器组,并提出了一种基于该类小波的多光谱图像融合算法．利用所设计滤波器分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作多尺度小波分解,选取参数对分解后的低频分量进行调节融合．实验结果表明,该方法能较好地保持多光谱信息和高分辨率信息,其保持光谱信息的能力和保持高分辨率信息的能力比基于张量积离散小波帧变换（DWFT）的融合方法和基于改进的IHS变换的融合方法都强,当t值较大时,融合结果图像含有较丰富的光谱信息．与基于4个通道小波的图像融合方法相比,该方法可节约一半的运算量．