基于融合SIFT特征和二次聚类视觉词典生成的场景分类方法

在传统SIFT(scale-invariant feature transform)特征检测算子基础上,增加部分伪极值点和非极值点作为特征点,提出融合SIFT特征检测算子.该算子能够提取图像中更多特征点,并使特征点在图像上分布均匀;然后在生成视觉词典前,对每幅图像的特征单独进行聚类,使视觉单词包含更多的场景信息,并缩短视觉词典的生成时间;最后使用PLSA(probabilistic latent semantic analysis)主题生成模型实现场景分类.在标准图像集上进行的对比实验表明:该方法的分类性能有一定提高,并且对多个不同场景的表现较为均稳.     

一种基于贝叶斯理论的目标验证方法

提出了一种验证图像中候选目标的新方案.综合目标的先验知识,将目标验证转化为给定候选目标的条件下,图像特征观察集合的条件概率问题.同时,提取图像的短线段特征,利用短线段特征的观察,给出了一种目标验证方法排除复杂场景图像中虚假建筑物目标.在自然图像集上进行的实验表明,所提出的方法能有效排除虚假目标,满足处理自然图像的要求.     

基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法

针对复杂场景图像分类的难题,提出一种基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法.该方法将图像划分为一系列超像素区域,提取每个区域的局部特征组成观察图像的输入特征向量,并建立基于隐条件随机场的场景分类模型推断图像的场景类别标记,其中每个局部特征对应一个隐变量.训练采用随机梯度上升法估计模型参数.在标准的图像库上进行实验,结果表明,与同类方法相比,场景分类方法取得了更好的分类结果.     

基于小波多阈值和子带增强的图像去噪

为了在有效降低噪声的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出了一种基于小波多阈值和子带增强的图像去噪方法.该方法对最小尺度小波系数采取软阈值方式,将其他小波系数再分解为近似子带和细节子带,依据误差度增强近似子带像素块,同时引入增强因子调节增强幅度;利用局部方差和混合阈值函数对各子带进行阈值处理,保证了图像达到较好的去噪效果.实验表明,与传统阈值方法相比,该方法不仅提高了去噪图像的峰值信噪比,而且较好地保留图像边缘特征,优于常规的阈值方法.     

基于滑动窗口的遥感图像人造目标检测算法

提出一种基于滑动窗口的人造目标检测算法.首先,根据图像的平滑性将整个图像划分为平滑与非平滑图像区域;然后,在非平滑区域随机生成一系列滑动窗口,并融合4种目标特征的度量准则构造一个判别滑动窗口目标性的评分函数,检测算法根据评分函数的取值判别窗口中是否包含人造目标;最后,在人造目标图像集上进行的实验表明:该算法能准确地检测出图像中的人造目标,并具有一定的抗噪声干扰能力.