基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

综合多特征的高分辨率极化SAR图像分割

针对高空间分辨率全极化数据的特点,基于分形网络演化分割算法框架,本文提出了一种综合K分布统计特征、Pauli分解特征和空间形状特征的高分辨率全极化SAR图像分割方法。该方法采用对数似然函数定义K分布统计特征异质度,对Pauli分解特征加权定义极化分解特征异质度。在此基础上,综合统计、极化分解和形状特征构建对象相似性准则,建立高分辨率全极化SAR图像多特征综合分割流程。通过模拟数据和ESAR全极化数据实验并与其他分割方法比较,验证了本文分割方法的有效性。     

股指时间序列的低维分形表示及相似性研究

针对复杂波动股指时间序列分形表示以及相似性问题,建立了以复杂波动趋势特征为基础的低维分形表示方式,提出了一种基于低维分形表示的相似性度量方法.定义了一种基于维数简约的趋势特征提取技术,以满足低维分形表示方式对波动趋势特征的需要.在此基础上,构造出一种综合考虑复杂波动趋势特性的相似性度量方法用以划分不同类别的股指时间序列.采用多组真实数据进行计算实验,并与其他三种相似性度量方法进行相比,实验结果表明本文方法优于对比方法.     

基于分形和背景知识挖掘的红外图像水上桥梁目标识别

针对复杂背景下远距离航拍红外图像中水上桥梁识别的难题,提出一种新的基于分形理论和背景知识挖掘的目标识别方法。根据红外图像水上桥梁上下文描述,利用红外图像的直方图动态阈值法和分形特征检测出图像中的感兴趣区水域,同时基于先假设后检验的桥梁潜在目标被分割出来;然后利用形态学滤波完成目标图像的进一步分割;最后,利用目标特征匹配完成桥梁目标识别。基于TMS320C6416图像跟踪器的实验结果证明:该方法有较高的自动目标识别率和计算实时性。     

高分辨率SAR图像车辆目标几何特征提取方法

几何特征是目标较直观的物理特征,在SAR图像目标鉴别和分类过程中具有重要的应用。针对高分辨率SAR图像车辆目标切片,构建其几何特征提取的流程。首先在区域分割环节实现车辆目标的二值化分割,而后利用二值化图像提取目标几何特征,其中分别基于最小外切矩形方法和Radon变换方法对车辆目标的长宽尺寸进行估计。采用MSTAR的实测车辆目标数据检验了上述几何特征提取算法和几何特征的鉴别性能。     

基于小波变换的分形图像压缩编码方法

为了弥补分形编码在高压缩比时重建图像质量较差及匹配搜索量大的不足 ,基于小波图像的分形特征及系数的统计分布特性 ,定义了灰度变换和能量阈值系数 ,提出了基于小波变换的分形图像压缩编码方法 (FICC-WT)。对小波分解后的低频子图像进行灰度变换 ,然后进行自适应四叉树分割的分形编码 ;对差值图像及其它子图基于定义的能量系数进行自适应阈值取样的熵编码 ,并讨论了灰度变换参数对重建图像的影响。实验证明 ,所提方法减小了匹配探索量 ,而压缩比和峰值信噪比 (PSNR)有明显改善。     

基于二维直方图和粒子群优化的边缘检测

针对基于二维直方图的分割方法存在计算耗时的缺点,将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的边缘检测算法。新方法在定义的二维灰度空间中,利用粒子群优化算法自适应搜索最优解,并以此作为边缘检测算子的门限,阈值变换后便可得到表示原图像主要特征的分割结果。通过对水下图像处理的实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统检测方法相比,具有更好的抗噪性能。     

二维EMD应用在图像边缘特征提取中的仿真研究

图像边缘特征提取是图像处理理论和应用研究的主要内容之一,传统的特征提取方法简单易行,但提取的图像精度不高.为此,提出了一种基于二维EMD及Riesz变换的双重复合图像边缘特征提取方法.首先通过二维EMD将图像分解成多层IMF分量,然后利用Riesz变换的局部"高保真性",替代Hilbert变换进行各分量的局部特性分析,给出更高分辨率的图像边缘特征提取算法.最后,仿真分析验证了该算法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的熵算法在人类染色体图像的分割中的应用

染色体图像分割是染色体图像分析与识别的重要内容之一。文中提出了实现染色体的自动分割的熵分割算法,该算法充分考虑了每个视野中分割目标(染色体)的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点。文中还对传统的分割方法和熵方法进行了对比。传统的方法容易受噪声的影响从而将染色体分割开来。1维熵方法没有考虑灰度空间在空间的分布。2维熵方法在图像分割时较为费时。为了改善分割的精度和速度,在遗传算法的基础上运用1维和2维的熵方法。运用遗传算法的方法一场景分割不到一分钟并且得到得很好的染色体形态。算法的优越性通过实验来体现。     

基于KFD+ICA特征提取的SAR图像目标识别

提出了一种用基于核函数的Fisher判别分析(kernel based Fisher discriminant analysis,KFD)和独立分量分析(independent component analysis,ICA)特征提取的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标识别方法。用基于核函数的Fisher判别分析提取SAR图像样本在高维特征空间中的最佳分类向量,对最佳分类向量做独立分量分析,得到表征图像样本的特征向量,用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取得到的特征向量分类完成目标识别。对MSTAR数据库中三类军事目标用该方法进行特征提取和识别实验,识别率为96.92%。结果表明,KFD ICA特征提取方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。     

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。     

基于灰度分布模型的声呐图像目标检测算法

针对声呐图像目标检测问题,提出了一种基于声呐灰度图像像素点的灰度分布模型的目标检测快速算法。该算法利用图像中各像素点处滑动窗内像素点的灰度分布模型的参数和拟合误差为特征量,构造声呐图像的特征图,并采用自适应阈值算法进行目标特征区域检测处理。最后将该算法的检测结果同分形特征以及扩展分形特征检测结果进行了比较分析。仿真结果表明该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中演示等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取。     

相干斑噪声背景下的SAR图像分类方法研究

研究了相干斑噪声抑制对合成孔径雷达 (SAR)图像分类的影响。分别采用Kuan自适应滤波和小波变换软门限滤波两种方法进行了相干斑噪声抑制 ;对于SAR图像的分类则采用了图像的灰度以及基于灰度级共生矩阵的 4种纹理特征 ,并利用最大似然分类器进行了监督分类。处理结果表明 ,相干斑噪声的抑制尽管可以提高SAR图像的质量 ,但是由于在相干斑噪声得到抑制的同时 ,地物的固有结构信息也受到损失 ,因此分类精度提高甚微 ,在某些情况下甚至有所下降。针对这种情况 ,提出了一种改进的特征提取方法 ,将基于原图像的灰度级共生矩阵提取的纹理特征与滤波后图像的灰度特征进行组合用于分类。实验结果表明 ,改进的特征提取方法提高了SAR图像的分类精度。     

Circular object recognition based on shape parameters

To recognize circular objects rapidly in satellite remote sensing imagery, an approach using their geometry properties is presented. The original image is segmented to be a binary one by one dimension maximum entropy threshold algorithm and the binary image is labeled with an algorithm based on recursion technique. Then, shape parameters of all labeled regions are calculated and those regions with shape parameters satisfying certain conditions are recognized as circular objects. The algorithm is described in detail, and comparison experiments with the randomized Hough transformation (RHT) are also provided. The experimental results on synthetic images and real images show that the proposed method has the merits of fast recognition rate, high recognition efficiency and the ability of anti-noise and anti-jamming. In addition, the method performs well when some circular objects are little deformed and partly misshapen.     

分形图像编码的误码检测和图像恢复

对由于传输信道干扰而产生的分形压缩编码数据传输时产生的图像坏块 ,提出了一种检测方法 ,并用遗传算法在该图像中搜索坏块的相似块 ,用相似块来取代坏块 ,从而达到误差掩蔽的效果。仿真结果表明 ,对数据传输中所产生的图像坏块 ,采用所提出的图像坏块检测方法 ,坏块检出率高 ,并且在使用所提出的图像误差掩蔽方法后 ,图像质量有明显改善。     

基于图像描述技术的飞机目标架次判别方法

利用图像描述技术对非相参回波信号波形作了一定的分析,提取出反映飞机目标不同机型(大、小)和不同编队(架次)可资分类识别的图像特征信息。采用极大极小模糊神经网络对提取出的特征进行了训练和分类识别试验,验证了图像特征信息的有效性。结果表明,基于图像描述技术的架次判别方法,为解决常规非相参雷达编队飞机目标架次判别问题提供了一条新的途径。     

图像分割的改进稀疏子空间聚类方法

提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。     

基于漫水填充的图像骨架提取方法

针对当前图像骨架提取存在毛刺现象和骨架冗余的问题,提出基于漫水填充的图像骨架提取方法。对目标图像预处理,得到阈值化二值图像,分割出前景和背景;构建掩模图像和轴线图,为后续运算过程提供数据来源和判断依据;通过遍历水平面灰度直方图,模拟漫水过程,收缩掩膜图像的前景轮廓,根据邻域连通分量变化,确定是否为骨架特征点,待轮廓收缩完毕,得到图像骨架。实验验证表明,该方法可以有效地提取图像骨架,毛刺现象和冗余结构明显减少,执行速度快。