基于MSER的无人机图像建筑区域提取

对建筑区域自动检测与提取是无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)图像处理的一项重要功能.在分析无人机成像特点和最大稳定极值区域(MSER,Maximum Stable Extremal Regions)算法对无人机侦察图像建筑区域检测的适用性基础上,提出了一种基于MSER的无人机侦察图像建筑区域提取算法.算法包含5步:无人机图像预处理,运用MSER算法分析计算图像稳定区域,通过计算稳定区域密度筛选建筑区域,进一步利用自适应K均值聚类算法对建筑区进行划分,最后采用Graham算法生成建筑区的边界从而实现了建筑区的自动提取.选取无人机实飞图像数据进行实验统计,本算法提取精度为92.25%;同时与基于Gabor变换的纹理特征、SIFT特征点的提取算法相比,建筑区域提取时间缩短,满足无人机实时应用需求.      

基于图像纹理的自适应水印算法

图像水印技术是一种在图像中嵌入被称为水印的版权标记,以证明图像版权归属的技术。利用图像纹理粗糙区域易于隐藏水印的优势,提出了一种基于图像纹理的自适应水印算法。首先,设计了一种能够真实反映图像纹理丰富程度的纹理度量方法,引入全局纹理值和局部纹理值的概念来综合分析图像纹理的分布情况;其次,利用滑动窗口和窗口内区域的局部纹理值,精确地获取图像的纹理粗糙区域,将水印嵌入在纹理粗糙区域中,保证嵌入水印图像的视觉质量;然后,通过多元回归分析,得到水印嵌入参数与纹理粗糙区域的全局纹理值和局部纹理值的函数关系,根据区域的纹理值自适应地调整水印的嵌入参数,最大限度地保证水印的不可见性,增强水印的鲁棒性;最后,通过在多个不重叠的纹理粗糙区域中嵌入相同的水印,进一步提高水印提取的准确率。在100幅自然场景图像上进行模拟实验,从不可见性、自适应性和鲁棒性三个方面证实了所提算法相比已有自适应水印算法的优越性。      

基于边缘和结构的无参考屏幕内容图像质量评估

屏幕内容图像（SCI）是一种与传统自然图像不同的图像,具有更多的文本、图形以及特殊的布局。考虑文本、图形、图像和布局对屏幕内容图像质量的影响,提出了针对屏幕内容图像的基于边缘和结构的无参考质量评估（BES）算法。文本、图形和图像具有大量边缘,并且人类视觉系统对边缘高度敏感,因此BES算法首先使用Gabor滤波器的虚部提取边缘并计算每张屏幕内容图像的边缘特征。其次,提取一个结构特征来表示屏幕内容图像的布局。具体而言,利用Scharr滤波器计算得到一个局部二值模式（LBP）图,接着利用LBP图计算得到结构特征。最后,应用随机森林回归算法将边缘和结构特征映射为主观分数。实验结果表明,在数据库SIQAD和SCID上,所提出BES算法性能的皮尔森线性相关系数（PLCC）相对于对比算法中最先进的无参考算法,分别提高了2.63%和11.22%,甚至高于一些全参考算法。      

基于Gabor滤波器的图像目标识别方法

为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由 Gabor 变换生成的二维Gabor 滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法——支持向量机(SVM, Support Vector Machines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.该方法可达到较高的识别率,达到实时处理的要求,可以在人脸识别、机器人视觉定位等领域得到应用.      

一种高效的油液磨粒图像自适应分割方法

为了提高油液磨粒图像的分割效果,优化磨粒自动识别工作的重要环节,提出了一种结合分水岭算法及区域相似度合并的油液磨粒图像自适应分割方法。对于待分割图像,首先通过形态学重构和基于形态学的自适应H-minima技术对梯度图像进行修正,利用分水岭算法完成磨粒图像的一次分割;其次提取分水岭分割后同质区域的Lab颜色特征、局部二值模式（LBP）纹理特征作为区域的量化指标,基于Bhattacharyya系数分别计算区域间的颜色、纹理相似度,设计可以实现权重自适应调整的颜色、纹理特征融合规则,以此来获取同质区域的综合相似度矩阵,实现过分割区域的合并;最后基于统一的后处理算法完成磨粒图像的完整分割。选择60幅磨粒图像对所提方法的分割效果进行测试,结果表明,单幅图像的平均分割速度在12 s左右,分割正确率稳定在90%以上,所提方法避免了用户在分割过程中对图像的交互式处理,较好地平衡了分割效率和分割精度,自适应程度明显提高。      

基于分形协方差函数的自然纹理描述与分类

研究了自然纹理图像的描述与分类的方法,提出了基于分数布朗运动模型及其协方差函数的方法.分数布朗运动的协方差函数被用来估计自然纹理特征的Hurst系数和常数k.2个子图像的5个特征组成10个特征的特征集.与直接从原始纹理图像获得特征矢量不同,该方法的10个特征矢量是分别基于大于图像灰度平均值的图像和小于图像灰度平均值的图像得到的.以纹理图像的平均值为阈值,可以得到2幅子纹理图像.从每个子纹理图像提取出5个特征,它们分别是横向、纵向和45°方向的常数,横向和纵向距离为2的Hurst系数.2个子纹理的5个特征组成10个特征的特征集.从Brodatz纹理集选出的16种纹理图像被用来检验描述和分类效果,分类结果显示该方法具有很好的自然纹理的描述和分类能力.     

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.      

一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法

随着智能控制技术的不断成熟,无人机给军事领域带来快速发展的同时也带来了威胁.因此针对空中飞行的无人机进行实时检测的任务需求,设计了一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法.首先,搭建基于Gabor滤波器的深度神经网络,输入的图片经过该网络进行网格化划分,用以特征提取;然后,针对每个格子的特征利用回归算法计算其中物体的位置信息,并利用分类算法计算物体的类别信息,对以上得到的回归和分类结果进行筛选、融合得到最终的检测结果;最后,采集空中飞行的无人机真实数据构建数据集,在此基础上进行网络模型训练和算法验证.     

基于BoF模型的多特征融合纹理图像分类

针对特征词袋（BoF）模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵（GGCM）和尺度不变特征转换（SIFT）融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别能量分析进行最优参数特征选择,并用BoF量化纹理特征,使用支持向量机对图像进行训练和预测,得出分类结果。实验结果表明,本文算法对有旋转扭曲的纹理、边缘模糊纹理、有光照变化的纹理及杂乱纹理等均能取得较好的分类效果,相对于传统BoF模型及凹凸划分（CCP）方法等算法在UIUC纹理库上的分类正确率均有不同程度的提高,平均分类正确率分别提高12.8%和7.9%,说明本文算法针对纹理图像分类具有较高的精度和较好的鲁棒性。      

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。     

一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法

基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式,如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题,根据陨石坑导航图像特点,提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法。首先,基于最大稳定极值区域检测算法提取陨石坑候选区域;其次,利用卷积神经网络（CNN）自动学习提取候选区域的特征;最后,通过支持向量机（SVM）实现候选区域的精确分类,得到真实的陨石坑区域。大量的仿真实验表明:与传统的基于人工特征的陨石坑区域检测算法相比,提出的基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法具有更高的检测精度和更好的鲁棒性,在通用火星表面陨石坑数据集上,所提算法的F₁度量指标较于传统算法高出8%,可以广泛地应用于基于陨石坑的视觉导航算法中的陨石坑区域提取,为基于陨石坑视觉导航算法提供精确的导航路标输入。      

基于运动增强和颜色分布比对的运动目标检测

为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法.采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域; 提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标.算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性.多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性.     

一种基于模糊决策的矩形目标提取算法

航空图片中的城市建筑物屋顶一般为矩形或平行四边形,能准确而快速地提取矩形,无论在军事上还是民用上都具有非常重要的意义.针对从航空图像中自动提取矩形建筑物目标的问题,提出了一种基于模糊决策的矩形目标提取方法.首先根据直线提取方法得到的直线特征集生成假设矩形空间,进而采用模糊数学方法进行证据融合得到决策信息,并对生成的假设矩形进行选择与验证,得到矩形目标结构特征.实验结果表明,该算法避免了固定阈值的设定,适应性强,鲁棒性好,有较强的实际应用价值.      

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。      

基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.     

基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。