基于条件随机场的遥感图像语义标注

遥感图像包含的信息丰富,纹理复杂,而遥感图像语义标注又为后续的目标识别、检测、场景分析及高层语义的提取提供了重要信息和线索,这使其成为遥感图像理解领域中一个关键且极具挑战性的任务。首先针对遥感图像语义标注问题,提出采用条件随机场(CRF)框架对遥感图像的底层特征和上下文信息建模的方法,将Texton纹理特征与CRF中的自相关势能结合来捕捉遥感图像中的纹理信息及其上下文分布,采用组合Boosting算法进行Texton纹理特征选择和参数学习;然后将Lab空间中的颜色信息与CRF中的互相关势能结合来描述颜色上下文;最后用Graph Cut算法对CRF进行推导求解,得到图像自动语义标注结果。同时,建立了可见光遥感图像数据库Google-4,并对全部图像进行了人工标注。Google-4上的实验结果表明:采用CRF框架与Texton纹理特征和颜色特征相结合对遥感图像建模的方法与基于支持向量机(SVM)的方法相比较,能够取得更准确的语义标注结果。     

融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法.首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图.然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图.接着,根据HSV空间的颜色信息对图像进行分割,结合数学形态法求解分割区块中的独立连通域.再利用边缘生长法对每一个连通域的视差进行恢复.最后,使用左右一致性检测方法对视差图进行优化.实验结果表明,利用图像的明度信息衡量纯色与弱纹理区域的匹配点的相似度是有效的,该V-SAD算法有效改善了SAD算法在弱纹理和纯色区域的匹配效果,平均误匹配率下降了13.02％.     

一种基于一致性理论的卫星协同自主探测方法

为了提高天基空间碎片探测系统对空间碎片探测能力,研究了一种基于一致性理论的卫星协同自主探测方法,对系统中的卫星进行协同控制,从而实现对空间碎片进行最长时间的持续跟踪探测。探测星座利用招投标机制选取探测效果最好的卫星,空间碎片周围的卫星载荷再利用一致性理论,协同自主地指向空间碎片,以实现探测星座对空间碎片连续跟踪。仿真结果说明了该方法的有效性,1d内探测星座对典型空间碎片的最大连续观测时间由协同前的 6 min提高到了协同后的 39 min,提高了约 5倍,总观测时间由协同前的 1.5 h提高到 13 h,提高了约 8倍。该方法提高了观测效能,可为天基空间碎片探测系统提供一种对空间碎片协同探测的技术途径。     

基于Otsu和FMM方法的风洞试验图像修复

各种光学测试技术在风洞试验中应用越来越广泛，图像中的破损或无关信息均会影响数据的处理和分析。以存在缺陷的风洞纹影图像为例，对数字图像修复技术进行了研究。根据缺陷离散分布、大小及形状各异，核心区域的灰度值较低以及边缘处灰度梯度变化较大等特点，将图像修复流程设计为确定待处理区域、缺陷识别和缺陷修复等3个步骤。前2个步骤使用Otsu算法进行图像的分割处理，然后使用快速行进方法（FMM）完成缺陷修复。经处理，纹影图像的缺陷被自动识别，并得到了减少或削弱，而且修复的信息客观合理。该方法可推广至其他光学测试技术的图像修复。     

基于遥感图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法

针对遥感图像机场跑道检测问题,提出了一种基于图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法。首先,针对遥感图像数据量大带来的计算处理问题,设计了基于直线分割检测子（LSD）的遥感图像分块直线特征检测环节;然后,在总结归纳机场跑道数学特性的基础上,对提取的直线特征进行平行线分组、直线生长、平行线合并,并以Radon变换为基础,找出候选机场跑道区域;最后,使用灰度统计信息并结合梯度方向直方图对候选区域进行处理,筛选出最终的机场道路区域。实验结果表明,在能够提取出有效直线特征的情况下,该方法可以对多类机场跑道进行有效定位。     

基于运动信息的视频图像空间目标检测

针对卫星拍摄的以深空为背景的视频图像中空间运动目标的检测问题进行了研究,提出了一种基于运动信息的目标检测算法。首先,通过均值滤波对图像进行降噪处理；然后,采用基于局部统计的可变阈值来分割单帧图像,使用灰度重心法计算像点坐标。当卫星凝视目标区域时,恒星可以认为是静止的,而目标依旧在运动,基于此,可检测出空间运动目标。基于某型卫星在轨拍摄的视频图像验证了算法的有效性。     

基于结构张量特征的机体损伤区域动态划分

为提升飞机结构损伤维修分析的智能化水平,实现飞机结构损伤模型的高效重构,提出了基于结构张量特征的动态阈值损伤区域划分方法。首先,引入结构张量理论,特征表示图像局部颜色结构纹理,完备损伤图像特征表示;其次,通过构建共性分布的结构张量特征空间,从而使不同损伤图像具有一致性损伤区域划分流程;在此基础上,定义了动态阈值划分算子,并通过对动态阈值划分算子参数的计算,实现结构张量特征空间中的动态阈值划分;最后,选用不同飞机结构损伤实例图像对方法进行了对比验证。验证结果表明,相比于传统灰度方法、固定阈值划分和其他动态阈值划分算子,椭圆算子划分得到的损伤边界连贯完整,能够有效分割微小裂纹,噪点较少,质量较优。该方法运算高效、流程统一、特征表示完备,对不同类型结构损伤的适用性好。     

基于DCT的遥感图像压缩算法应用

随着遥感技术的快速发展和用户需求的不断提高,遥感卫星获取的海量高分辨率图像数据给卫星的实时数据传输系统和星载数据存储设备都带来了巨大压力。目前,基于离散余弦变换(DCT)的变换编码方法成为卫星遥感图像数据压缩的主要算法之一,获得了大量实际应用。本文针对遥感图像目标小、细节信息丰富等特点改进JPEG算法的量化方式,并利用Visual C++平台实现了基于DCT的遥感图像数据压缩和解压缩算法,实验结果证明了DCT变换在遥感图像数据压缩中的有效性和局限性。最后,对近年来DCT的研究方向作出建议。     

航空发动机性能图像纹理片段划分方法

为了解决深度学习在航空发动机性能异常检测中出现的数据不平衡的问题，在高频次纹理片段对应性能稳定状态、低 频次纹理片段对应异常波动状态的合理假设下，提出了一种航空发动机性能图像纹理片段划分方法。通过研究性能数据空间与 RGB彩色空间的映射，提出高维性能数据图像化。引入分形盒维理论，定义纹理特征维数表征性能图像纹理特征，提出基于高频 次生长树的图像纹理片段划分方法，实现性能图像按纹理出现频次的精细划分，建立正常样本和异常样本数量接近的数据集。选 取多个航段发动机性能数据，与时频图和采样法生成的数据集进行对比验证。验证结果表明：该方法可以生成数量相当且真实 客观的正常样本和异常样本，在ResNet50模型上的准确率达91.72%，减小了数据不平衡对准确率的影响。     

基于自适应纹理复杂度的仿生视觉导航方法研究

针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。     

基于灰度-基元共生矩阵的旋转机械故障诊断研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度。     

旋转机械故障诊断的灰度-基元共生矩阵方法研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度.      

基于尺度共生矩阵的滚动轴承故障诊断研究

基于滚动轴承振动信号的各种三维或二维谱图中包含的不同故障信息的客观现实,通过二维小波变换在不同尺度空间下构造的小波共生矩阵提取了谱图的纹理特征向量.利用灰关联分析表征这些纹理特征的不同发展态势从而实现滚动轴承的故障诊断.对实测滚动轴承不同状态故障数据的分析表明:该方法具有较高的故障模式分类精度;随着故障尺寸的增加,由于轴承各部件的相互影响诊断正确率会有所降低.同时研究表明对于特定的诊断方法是否进行特征向量归一化需区别对待.      

旋转机械振动故障诊断的灰度-梯度共生矩阵方法

研究了基于灰度-梯度共生矩阵的旋转机械故障诊断方法,利用灰度-梯度共生矩阵直接提取旋转机械振动参数图形中的特征信息,应用人工免疫系统实现旋转机械故障诊断.实验验证该方法可以获得较高的诊断精度,证明了该方法的可行性.      

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。     

彩色车牌图像的多阈值分割方法

彩色图像的颜色是图像分析的重要特征信息,颜色特征的提取是图像分析的重要步骤,但彩色图像为多维空间信息且可能涉及的是多种颜色特征。文章介绍了采用多阈值分割方法,将多种感兴趣的颜色信息转化为灰度图像,在同一个灰度图像中对应多种彩色信息,对各种不同颜色信息方便处理。通过200幅实测车辆图像使用彩色图像的多阈值分割方法进行车牌定位试验,准确率为98%。     

基于分形的BP网络水下目标识别

主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。