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。     

基于多分辨率直方图的图像检索

文中提出了一种新的基于多分辨率直方图的图像样本检索方法.该方法首先提取检索图像在不同分辨率情况下的信息,然后统计多分辨率直方图作为特征索引的信息.不同分辨率下的图像体现了原图像的颜色空间分布,将其视为不同的样本进行检索,并使用不同的策略对各个样本的检索结果进行融合.实验验证了基于多分辨率的样本检索在不同融合策略情况下的检索性能,并与一般的基于颜色直方图的单样本检索进行比较.结果表明,所提出的新方法比基于颜色直方图的单样本检索性能好.     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。     

一种基于颜色直方图的快速图像检索方法

提出了一种基于快速特征匹配和改进的二叉树存储的图像检索方法,该方法的主要思想是以颜色特征的某个适当值作为根节点,将图像按照二叉树的存储结构存储于数据库中。在特征匹配时通过快速去除不相关候选图像来提高检索速度;通过引入相关反馈技术来改进查询结果的精度。相比于传统的图像检索方法,该方法不但能加快检索速度,在查全率和查准率上也有了较大的提高。     

基于颜色与缺陷检测的椪柑分级算法

以湘西椪柑为研究对象,提出了一种基于颜色与缺陷检测的椪柑自动分级算法.首先,对椪柑灰度图像进行阈值分割和孔洞填充得到二值图像;然后,将二值图像与椪柑彩色图像的R,G,B分量分别进行与运算,并将运算后的3幅单色图像进行合成,从而得到彩色图像的椪柑目标区域;接着,提取目标区域的黄色像素占比和缺陷面积作为色泽特征参数和缺陷特征参数;最后,利用决策树模型融合特征参数以进行椪柑分级判定.实验结果表明,对比基于单一特征的椪柑分级算法,新算法通过特征的互补提高了椪柑分级的准确率.     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

图像检索中颜色特征提取方法的研究

基于内容的图像检索技术日益成为了研究热点。而颜色特征是基于内容的图像检索技术常用的特征,本文主要介绍了图像检索系统中常用的颜色空间,典型的颜色特征和提取方法,并对其特点和性能进行来了分析。     

图像可逆数据隐藏技术研究综述

可逆数据隐藏技术不仅能从嵌入数据后的载体中完整地提取嵌入的秘密数据,而且能无损地恢复原始载体,这在诸如医学图像、遥感图像等特殊的应用领域非常实用,已成为多媒体安全领域的研究热点。以数字图像为载体,首先对信息隐藏技术的分类、应用和特性与可逆数据隐藏技术的基本框架和性能评估进行简要描述。其次,对基于差值扩展、直方图平移、预测误差扩展、像素值排序和插值技术等五种典型的可逆数据隐藏技术分别进行了介绍和讨论,给出了每种典型技术的嵌入和提取过程。最后,对可逆数据隐藏技术未来的研究趋势进行了展望。     

信道传输低通滤波器的最优化设计

本文采用Pspice对有源滤波器的最优化设计进行了讨论.以4阶巴特沃思(Butterworth)低通滤波电路为例,进行了电路性能、参数扫描分析,对滤波器电路结构和参数设定进行了最优化处理.采用蒙特卡洛分析方法对电路参数的容差进行了估计并在此基础上进行了400次统计分析,绘制出直方图对该电路设计投入生产时的成品率进行了预估计.结果证明了该方法的有效性及电路可靠性.     

基于图像处理的车辆识别系统设计

为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图（HOG）特征与支持向量机（SVM）的车辆检测系统.在收集大量的车辆样本,构建正、负样本集之后,提取出每一个正、负样本的HOG特征向量并汇总,进而形成检测所用的SVM分类器模板.在视频检测过程中,提取视频中每帧图像的HOG特征送到训练好的分类器中与模板进行对比,并用矩形框标注检测出的车辆目标.利用实际道路监控视频进行车辆检测系统测试,结果表明,对于不同的路况、天气和光线下的道路环境,该算法都可以完成实时且准确的检测,有较强的实际场景应用能力.