基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法

针对堆叠胶囊自编码器存在检测性能慢、不能更好挖掘图像局部特征的问题,本文提出基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法。采用Scharr滤波器对堆叠胶囊自编码器模型中的图像进行重建,加强图像目标检测的精度,并在损失函数中引入流形正则项,从而加强对原始数据空间局部特征的提取,最终使用基于流形正则的堆叠胶囊自编码器学习参数,选择出更加具有区别性的特征。在MNIST和Fashion MNIST数据集上的实验结果显示,该优化算法相比于原网络结构,图像分类准确率分别提高了0.26和9.23个百分点,且模型训练速度也得到较大提高。     

基于密集编码标签的遥感图像旋转目标检测算法

针对现有目标检测算法在遥感图像中检测精度低,容易漏检等问题,提出了一种遥感图像旋转目标检测算法,使用YOLOv5m作为基本框架。首先,使用环形平滑标签CSL(Circular Smooth Label,CSL)将角度回归预测转变为角度分类预测,解决回归预测中的角度周期性和边界可交换性的问题,提升检测精度。其次,使用密集编码标签(Densely Coded Label,DCL)替换稀疏编码标签,大幅减少预测层厚度,提升训练速度。实验表明,使用改进后的算法较基准算法mAP提升4.88%,模型训练速度与原模型速度基本相同,证明了算法的有效性。     

商标图像检索中子图像特征融合准则研究

该文对商标图像检索中的子图像特征融合准则进行了研究，根据子图像可信度对子图像特征融合准则进行加权改进。用Hu不变矩进行基于子图像特征融合的商标图像检索实验，用PVR指数作为图像检索性能评价准则。实验表明，基于子图像特征融合的商标图像检索优于基于全局图像特征的检索，子图像特征融合加权准则优于未经加权的子图像特征融合准则，其中最小加权平均准则最优。     

基于静电场原理的图像分辨率增强算法

根据静电场的平衡原理，提出了图像分辨率的增强算法，其内插函数随相邻像素的电势能差和所处的能量带可以自动调节，从而实现了图像的自适应放大．在对彩色图像放大中，算法模型考虑了各个色彩分量对图像插值产生的影响，克服了常规方法对整幅图像无区别，以及采用同一种内插函数进行处理时所带来的边缘模糊效应和阶梯形失真，同时又消除了对各个颜色分量分别处理所产生的颜色失真现象．试验的各个性能指标表明，该算法与传统方法相比，插值后得到的图像不仅在图像质量上有明显的改善，而且能保持清晰的边缘和轮廓信息，因此可在遥感图像、医学系统、公安系统及一些图像处理的软件中得到应用．     

高光谱遥感图像的稀疏分解与压缩感知

基于稀疏分解和压缩感知原理对高光谱遥感图像进行压缩重构,提出一种基于过完备原子库上分解图像的稀疏分解快速算法,以减少图像稀疏分解的计算量.仿真计算结果表明,利用压缩感知和谱带分组技术对高光谱图像进行谱间压缩,可提高运算速度,并降低成本.     

基于方向可调滤波器的含噪图像融合算法

提出了一种基于方向可调滤波器的图像消噪及融合算法,即使用方向可调滤波器及其Hilbert变换组成的正交滤波器组,分析两幅已配准源图的主要方向及局部方向能量,根据噪声点所具有的奇异性、无方向性,从而检测出图像噪声点,并运用局部中值滤波方法消噪;对于源图中的特征,采用局部方向能量作为权重进行加权融合。该方法提高信噪比约50％－80％,并能很好地保留和显著增强源图中的有用特征。     

一种毛细管凝胶图像的分割方法

凝胶作为化学堵水剂,在原油开采、提高油气采收率等方面有着极其重要的作用。针对在凝胶力学性能检测过程中检测精度低的问题,提出一套新的分析计算方法。该方法针对毛细管凝胶图像基本特征,首先对凝胶图像进行有针对性的预处理,然后提出了一种新颖的自适应阈值分割算法,以获得较精确毛细管凝胶凹液面,最后将凝胶凹液面完整提取出来,进行动态凝胶力学性能参数的计算与分析。实验表明,运用该方法分割毛细管凝胶图像,平均误分割率低于2%,样品黏度力学性能计算准确率达到99.18%,表现出较好的准确性和鲁棒性。     

基于扩频技术的图像盲水印

在分析数字水印和扩频通信联系的基础上,提出了一种基于扩频技术的盲水印方法．该方法使用宿主图像的两块DCT变换系数块中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别,从而使水印检测时能提取水印信息．实验结果表明：该方法水印有较好的不可视性和鲁棒性,检测水印的虚警概率很低．     

基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法

针对灰色系统理论在空间域对红外与可见光图像融合的不足,以及非下采样Contourlet变换（ NSCT）在图像融合领域的优势,提出了一种基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法。首先,对红外和可见光图像分别进行NSCT变换;其次,对红外低频分量应用灰色系统理论进行目标提取,并利用所提融合规则对低频分量进行融合,同时对高频分量采用常用融合规则进行融合;最后,对融合后高、低频分量进行NSCT逆变换,得到融合图像。通过与4种常用方法进行实验对比,结果表明,文中算法得到的融合图像视觉效果较好,某些客观评价指标提升明显。     

基于目标区域颜色与纹理特征的图像检索

该文提出一种基于目标区域的图像检索方法。该方法首先利用色度直方图完成对图像目标区域的提取；然后以目标区域的纹理特征作为全局图像的特征向量进行图像间相似度的检索。该方法综合利用了图像的颜色及纹理特征，并根据人的视觉习惯以图像目标区域的特征作为图像的检索特征。实验表明，该方法在检索效果和检索效率上都优于利用单一特征或全局特征的检索技术。