彩色图像分割算法研究与费歇算法应用

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。文中对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点,重点介绍了费歇算法。该算法能有效地对彩色图像进行分割,在工业实践中取得了比较好的效果。     

基于灰度特征与几何约束的月面陨石坑自动提取方法

针对月表图像强度分布不均匀、陨石坑周白色风迹造成的明暗区域对比不明显等问题,提出了一种月面陨石坑自动提取方法.首先对月表灰度图像进行多阈值分割,以提取陨石坑的亮暗区,遍历图像像素灰度值不断迭代阈值,根据该阈值亮暗候选区动态地聚合、生长,分析候选区饱和度、拟合度等几何特征,筛选出符合条件的亮区与暗区;然后结合太阳光照方向...     

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。     

基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

具有几何和光照不变性的不变矩构建研究

为了解决现有的光照变化条件下仿射不变矩识别不稳健的问题,提出了一种归一化光照仿射不变矩,即采用一种光照模型,基于Jan Flusser仿射不变矩,推导出一种归一化光照仿射不变矩,并且从理论上证明了该方法在各种仿射变换下的稳健性,然后通过对比实验验证了该方法在光照强度、方向和颜色改变下的不变性.实验结果表明,与当前主流的光照不变矩方法相比,该方法不仅适合灰度图像也适合彩色图像,在光照方向改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了35％;在线性光照强度改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了85％;在光照颜色改变下,图像的平移和旋转运动中识别度提高了7.8％;以多种卫星模型图像为实验对象,在光照改变下,彩色图像和灰度图像的识别度平均提高了36％以上,且计算简单,更适合于航天器目标的识别.     

基于ASM实现视频中物体的定位

对目标进行有效跟踪是目前许多国家获取信息的重要手段,主动形状模型(ASM)主要应用于灰度图像中物体的跟踪与定位,本文针对Koschan等提出的结合金字塔模型的ASM方法作进一步改进,使之应用于视频(本文视频采用MPEG数字视频压缩编码标准)中物体的定位:首先将视频解码还原成图像序列,从人眼视觉特征出发,将RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,用色调信息取代灰度信息进行物体定位;并研究图像序列帧之间物体的重合度对提高定位效率的作用.实验结果说明在ASM中使用色调信息能有效地实现视频中的物体定位.     

基于HSV色彩空间和光谱特征的遥感图像阴影检测方法

阴影是遥感图像的重要特征之一，遥感图像阴影检测方法存在偏蓝和暗色调非阴影误检的问题。本文提出一种基于HSV色彩空间和光谱特征的遥感图像阴影检测方法，该方法依据大气散射理论，利用海岸线波段、红边波段和近红外波段构建伪彩色图像，并转换到HSV色彩空间，构造权重修正归一化饱和度—强度指数；利用海岸线波段和近红外波段构造归一化光谱比值图像；利用权重修正归一化饱和度—强度指数和归一化光谱比值图像组建联合阴影指数；最后通过Otsu对联合阴影指数阈值分割得到最终阴影检测结果。该方法对多幅WorldView-3图像进行测试，阴影检测精度达到91%以上，相比现有同类方法提高约1%。实验结果表明本文方法能够有效缓解偏蓝和暗色调非阴影误检的问题，有助于提高阴影检测精度。     

基于区域分割的红外与可见光图像融合算法的研究(英文)

由于红外图像和可见光图像的成像特点不同,因此在航空监视领域红外图像和可见光图像融合有重要的研究意义。由于非下采Contourlet变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能,能有效的提取图像的特征信息。因此我们在非下采Contourlet域,以空间频率为度量标准对红外图像进行阈值分割,经过分割将红外图像和可见光图像分别划分为目标区域以及背景,随后对红外图像和可见光图像进行边缘检测从而得到边缘区域,针对三个不同区域分别选择不同的融合规则进行融合。通过两组不同灰度差异的红外与可见光图像的实验,将基于像素点,窗口策略的融合算法和本文所提出基于区域算法进行了主观和客观的对比,试验结果表明基于区域分割的红外与可见光图像融合算法不仅能有效提取出红外图像中的目标信息还能有效的保持可见光图像的所反映的光谱信息,因此本文提出的算法是一种有效且可行的图像融合算法。     

基于标准差加权的色偏图像校正方法

针对色偏图像校正问题,提出了1种标准差加权的色偏图像校正方法。首先,利用灰度世界算法计算色偏图像红、绿、蓝各通道的校正系数;其次,对色偏图像进行超像素分割,利用像素平均值和方差计算每1个超像素的颜色一致性,从而计算各通道的校正系数权重;最后,对校正系数进行加权处理,并进行色偏图像校正。实验表明,算法能够对色偏图像进行有效校正,并克服单一色块和校正后图像变亮问题。相比于灰度世界、完美反射和动态阈值3种算法,该算法的峰值信噪比平均提升36.46%,色差均值平均降低3.12%。     

基于加权模糊C均值聚类的图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点。但是这种算法存在着本质上的缺陷,就是仅利用了图像的灰度信息,而没有考虑像素的空间信息,使得其对于实际的含有噪声的图像分割效果不理想。因此,提出了一种新的加权模糊C均值聚类算法,实践证明,该方法可以有效地、实时地把目标从背景中分割出来,并具有较强的鲁棒性。     

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。     

夜间成像光测数字图像增强技术研究

分析夜间成像的光测数字图像灰度范围、对比度和信息量等主要特点,为图像增强的策略选择和效果评价提供依据。针对夜间成像光测数字图像灰度范围较窄等特点,提出局部灰度修正的增强方法适当增强图像对比度,又避免细节损失,同时,利用拉普拉斯锐化突出目标轮廓和边缘,并利用人眼对彩色敏感的特点,采用伪彩色增强提高对图像中模糊目标的分辨能力。通过上述3种增强技术,提高了对夜间成像暗图像的目标识别能力,有利于后续判读处理。     

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,...     

飞机蒙皮铆接质量视觉检测系统的构建

飞机蒙皮的铆接质量是影响飞机蒙皮性能的重要指标,在分析了蒙皮铆接质量检测要素的基础上,构建了飞机蒙皮铆接质量的视觉检测系统。通过分析视觉检测系统中图像分割方法的特点,使用改进遗传算法与OSTU方法相结合对蒙皮图像进行分割,取得了较好的分割效果,并在分割图像基础上,介绍了铆钉特征的提取方法以及检测要素的获取方法。     

Method for searching bridge in IR images

A method for searching bridges in IR images is presented in this paper. It is a time-consuming image understanding task to recognize targets in low SCR images. As in IR images, the bridges usually have almost the same gray level range of the background, the typical segmentation algorithm cannot get correct segmentation labels and edge sites of the bridges. The gray level characters of both the lands, which connect the bridge, and the river are fully considered resulting in a method that can be realized effortlessly and quickly. The criteria are also presented to decide whether there exist bridges or not in the given images, so the method endows the system with the ability to seize the target automatically. Some experimental results are presented demonstrating that the method can effectively recognize bridges in IR images     

残差超复数偶对分解的多光谱和全色图像融合方法

提出一种残差超复数偶对分解的多光谱和全色图像融合方法。用超复数分别对多光谱图像和全色图像的残差图像建模,并对多光谱图像的超复数残差模型沿彩色空间的灰度轴方向分别进行超复数偶对分解,得到包含亮度信息的单部分和包含色度信息的复部分。分析表明用高分辨率全色图像的超复数残差图像来替换低分辨率多光谱图像分解后得到的复部分,可以恢复出高分辨率的多光谱图像的残差,从而实现多光谱图像和全色图像的融合。仿真结果验证了所提方法的有效性,同时验证了该方法不存在人眼可见的光谱畸变。各种现有图像融合评估方法的评估结果表明:该方法优于亮度、色度、饱和度(IHS)、主元分析（PCA）和小波变换的融合方法。