基于像素级的图像融合

图像融合是将两幅或多幅具有互补信息的源图像融合为一幅新的图像,融合后的图像具有更好的特性.主要对两组不同的图像进行了像素级图像融合,融合时采用了灰度值选大法、灰度值选小法和加权平均法.实验结果表明,对于不同的源图像,采用不同的算法所得到融合图像效果将会不同.     

基于Terminal滑模的Hindmarsh Rose神经元放电同步控制

基于Terminal滑模控制方法, 实现了单向耦合HindmarshRose神经元之间的同步控制. 仿真结果表明, 该控制策略不但可完成神经元内部参数变化而导致不同放电状态的同步控制, 还可完成由于外部干扰导致不同放电状态的同步控制, 并证明了该控制策略的有效性.     

一种改进的火焰图像分割方法

在火灾图像识别算法中,将火焰图像从背景中分离出来是识别过程的前提条件和必要环节。从目前应用情况来看,最大类间方差法（也称Otsu法）是比较简洁有效的方法。该方法属于阈值选取方法,其特点是算法比较简单,适于实时处理,其局限性在于对图像的＂双峰直方图＂过于依赖。针对该方法上述的缺点和不足,提出了一种新型的基于灰度积分投影法的火焰图像分割及定位方法。实验证明,该算法不但能正确地将火焰图像从背景中快速分离出来,而且可迅速定位火焰的中心位置,可以为动态识别火焰图像提供重要的判别依据。     

基于灰度形态学重构的目标检测

利用卫星或飞机等所摄取的图象来获取地面目标,一直是空间技术获取有关地面信息的重要手段,它已经被广泛应用于国防和经济建设以及环境保护地球资源勘探中。基于数学形态学的方法,利用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,该文形态学能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性。形态学提取抗干扰能力强,有效提取目标在灰度图像中的轮廓。     

基于统计与频谱模型特征融合的纹理图像分割

纹理分析方法主要包括统计法、结构法和频谱法。由于不同纹理分析方法的侧重点和适用对象不一样,传统的单一特征分析方法存在一定的局限性。结合统计法和频谱法对纹理进行分析,利用灰度共生矩阵得到纹理的统计特征,应用Gabor变换得到多尺度、多方向的纹理特征,提出一种依据纹理宏、微特性加权的新的特征融合的方法,最后进行K均值聚类得到分割结果。实验结果表明,与传统应用单一纹理分析方法相比,该方法在保持边缘准确性和区域一致性上有一定程度的提高。     

An improved automatic detection method for earthquake-collapsed buildings from ADS40 image

Earthquake-collapsed building identification is important in earthquake damage assessment and is evidence for mapping seismic intensity. After the May 12th Wenchuan major earthquake occurred, experts from CEODE and IPSC collaborated to make a rapid earthquake damage assessment. A crucial task was to identify collapsed buildings from ADS40 images in the earthquake region. The difficulty was to differentiate collapsed buildings from concrete bridges, dry gravels, and landslide-induced rolling stones since they had a similar gray level range in the image. Based on the IPSC method, an improved automatic identification technique was developed and tested in the study area, a portion of Beichuan County. Final results showed that the technique＇s accuracy was over 95%. Procedures and results of this experiment are presented in this article. Theory of this technique indicates that it could be applied to collapsed building identification caused by other disasters.     

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.     

耦合神经元体系对外界信号的选择性响应

采用Hindmarsh-Rose (HR) 神经元模型,考察了两个神经元耦合体系对外界信号的响应模式.当调节信号的频率时,从放电脉冲的尖峰间隔(Interspike interval-ISI)变化中可以发现,体系随着外界不同频率,信号能在不同周期态之间以及周期态和混沌态之间发生跃迁;而当调节信号的强度时也可以观察到周期态之间类似的跃迁现象.这些现象表明神经元体系对不同频率的外界信号存在着较明显的选择效应.该数值模拟结果将有助于揭示生物细胞体系对外界刺激的响应模式和内在机制.     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用。由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好满足高层应用的需求。为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现。对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果。实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能。     

基于像素空间相关度的微光双谱图像实时配准

针对目前不同光谱波段图像配准算法复杂、精度低和实时性差的问题,该文提出了基于像素空间相关度的双通道图像融合效果评价方法,将该指标用作实时图像配准的控制参数,在基于DM642的视频图像实时处理仿真平台上,对微光双谱图像进行了实时配准.实验结果表明:与常用的基于控制点、边缘等图像配准算法相比,该文提出的实时配准方法准确、有效,且不受图像灰度变化、噪声及不同微光成像波段成像器的光谱响应特征的影响.