基于力场转换理论的图像粗大边缘检测方法

基于粗大边缘的异源图像匹配在导航制导等领域具有广阔的应用前景,但是现有边缘检测方法很难提取出异源图像中的粗大边缘.根据异源图像成像原理和灰度分布特点,提出一种基于力场转换理论的异源图像粗大边缘检测新方法.首先,根据引力概念计算图像中各像素点受到合力的大小和方向;其次,为了去除光照和异源图像灰度不同的影响,对图像中像素点...     

一种新的泊位飞机阴影分割方法

飞机泊位自动引导系统中,识别跟踪定位泊位飞机时,会出现灰度较低区域被误判为阴影区域的现象,严重影响识别效果,因此分割飞机阴影是泊位成功与否的关键技术。提出一种将形态学的幂变换与无边界主动轮廓线模型结合的阴影分割方法,首先利用多方向权重形态学对泊位飞机图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,然后进行幂变换来增强图像质量,最后利用无边界主动轮廓线模型分割阴影。实验结果表明,该方法不仅能够滤除噪声,保留图像细节,而且能提高分割阴影的精确度,并且抑制了泊位飞机分割产生的＂拖尾＂现象,有效地检测出运动飞机的阴影。     

一种新的基于Graph cuts方法的SAR图像分割模型

Graph cuts方法是一种快速优化技术,能有效解决计算机视觉的低层次问题,如表面重构、分割、去噪等问题。其优点是迭代计算的高效性并能得到全局最优解。利用Graph cuts方法,将基于活动轮廓模型和水平集方法的SAR图像分割模型转化成一个新的模型,可用最大流/最小割方法来求解。实测SAR图像的分割实验表明：提出的新模型所需运行时间大约是基于水平集的活动轮廓模型所需时间的一半,分割精度也得到了较大的提高。     

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。     

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%。     

基于边缘区域增长法的飞机图像目标分割研究

对边缘区域增长算法进行了理论分析,介绍了用边缘区域增长法对飞机图像进行目标分割的主要步骤,并将该算法对飞机图像进行目标分割的效果与Otsu算法进行了对比。结果表明,该算法所分割的图像目标边缘和实际目标边缘一致性较好,边界精确、清晰。     

Automatic recognition of ISAR ship images

Inverse synthetic aperture radar (ISAR) produces images of ships at sea which human operators can be trained to recognize. Because ISAR uses the ship's own varying angular motions (roll, pitch, and yaw) for cross-range resolution, the viewing aspect and cross-range scale factor are continually changing on time scales of a few seconds. This and other characteristics of ISAR imaging make the problem of automatic recognition of ISAR images quite distinct from the recognition of optical images. The nature of ISAR imaging of ships, and single-frame and multiple-frame techniques for segmentation, feature extraction, and classification are described. Results are shown which illustrate a capability for automatic recognition of ISAR ship imagery     

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%。     

Magnetic resonance image enhancement using V-filter

A method for enhancing the boundaries of magnetic resonance images (MRIs) using a V-filter (a spatial nonlinear filter) is presented. By iterated V-filtering the signal-to-noise ratio of the MRI can be increased while preserving edge sharpness. A simulation experiment was carried out to evaluate the filter, using clinical brain images. The boundaries of the brain tumor and edematous region were precisely extracted by the region segmentation techniques     

Temperature-Driven Segmentation for Autonomous Anti-Tank Weapons

In this paper we discuss a simple temperature-driven segmentation technique that can be used for autonomous terminal guidance of anti-tank munitions. A ratio between two images from different IR bands is taken to form an emissivity independent image that is a function of temperature only. Size and temperature discrimination can then be used to find hot spots of interest. Candidate targets are segmented from the image about the points of interest using an.algorithm that finds all regions in multi-region objects and does not require a priori intensity information. Size and gross shape features are used to determine if the segmented objects are to be classified as targets. The key to this approach is the initial hot spot extraction. The temperature dependent ratio image allows quick and confident screening of the entire field of view, so that only the regions of interest require further processing. The described techniques effectively found tanks in the presence of common battlefield clutter when used with synthetic IR imagery provided by Georgia Tech Research Institute. The simplicity, effectiveness and potential speed of this technique make it ideal for autonomous guidance of expendable anti-tank weapons, especially where only low resolution IR imagery is available.     

基于邻帧差分近邻反相特征的红外运动点目标检测算法

基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法.本算法利用该特征在邻帧差分图像中检测反相点对,进而构造反相点对矢量图,最后依据累积反相点对矢量图中多矢量首位相接的连续性检测出运动的点目标.文中给出并证明应用本算法能以概率1检测到运动点目标的收敛性定理.对典型复杂背景下10幅1000帧图像的仿真结果表明,当信噪比大于或等于1.5时,可以有效检测出运动点目标.     

基于序列图像的自动目标识别算法

由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速地准确识别飞机类型。此外,算法对先验性参数具有一定的鲁棒性。     

Model-based segmentation of FLIR images

The use of gray-scale intensities together with the edge information present in a forward-looking infrared (FLIR) image to obtain a precise and accurate segmentation of a target is presented. A model of FLIR images based on gray-scale and edge information is incorporated in a gradient relaxation technique which explicitly maximizes a criterion function based on the inconsistency and ambiguity of classification of pixels with respect to their neighbors. Four variations of the basic technique which provide automatic selection of thresholds to segment FLIR images are considered. These methods are compared, and several examples of segmentation of ship images are given     

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。     

一种相变热图的图像处理方法

相变热图技术中,为了得到风洞试验模型表面的热流分布,必须对相变热图序列进行相变线提取.首先通过特殊的时-空变换,将所有原始序列图像的直接分割转化为对少量合成图像的分割,在减小计算量的同时较好地解决了原始图像中由于相变区域模糊而难以分割的问题.同时,为了解决由于模型表面存在镜面反射造成的模型头部区域相变线提取不准确,引入镜面反射模型,并通过分割和参数求取过程的迭代执行计算出反射模型各参数,对合成图像进行整体性亮度补偿并最终得到良好的分割结果.最后根据提取出的相变线位置和材料相变温度,完成热流值的计算.通过比较表明本文结果更为准确合理,也验证了所提出分割方法的有效性,促进相变测温技术的广泛应用.     

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。     

基于厚壁工件X射线实时成像的焊缝缺陷自动检测

基于X射线成像的焊缝缺陷自动检测技术对提高工业射线检测的自动化水平具有重要意义。焊缝缺陷在线连续检测的实时性要求较高,随着工件厚度的增加,其焊缝X射线实时图像的信噪比变得很低,使得已有的处理算法难以满足实时性以及有效处理缺陷误检与漏检之间的矛盾。针对这些问题,在分析了传统方法在厚壁工件X射线图像焊缝缺陷自动检测中存在的问题基础上,对传统方法进行了改进,提出了双阈值背景消除法和平行焊接方向波形分析法,然后利用所提出算法之间的冗余性和互补性,融合多种分割结果以解决缺陷误检与漏检之间的矛盾。试验结果表明,所提出的缺陷自动检测方法能够在满足实时性要求的同时,实现缺陷检出,有效避免误检。     

基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的飞行训练评估

针对战斗机飞行训练中的评估问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的评估方法。首先,分析了训练过程中典型飞行参数与机动动作的因果关系,根据专家经验与先验知识构建基于动态贝叶斯网络的机动动作识别模型,推理得到战斗机机动动作识别结果。然后,建立战斗机飞行训练评估指标体系,根据战斗机机动识别结果选择飞行训练评估指标,并采用综合赋权法确定了指标权重。最后,建立灰度模糊评估矩阵,结合飞行训练过程中各评估指标的飞行数据得到评估结果。实验结果表明该评估方法能够根据飞行过程中的参数信息进行机动动作识别及飞行训练评估,提高了飞行训练评估的效率。     

基于曲面特征的截断线掩膜解相技术的研究

在条纹投射测量方法中,由于三角测量法固有的特点,将有效测量区域从含有背景、阴影、表面不连续等区域的条纹图中分辨出来,完成相位去包裹计算,是一个实际测量中的难点之一。本文借鉴图像分割的原理,对调制度分布图进行分析,提出一种基于调制度自动分割的物体轮廓有效测量区域自动识别方法,实验结果表明,该方法能够实现阈值的最佳选取,自动识别物体轮廓有效测量区域,并根据变形图与极点的关系,提出由A trous algorithm of wavelet transform(多孔小波算法)来检测曲面变形的奇异点,通过奇异点辅助来连接截断线,从而实现快速有效地解相并提高三维测量的精度。