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。      

基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法

通过对跨模态检索问题的研究，属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性，但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描述的属性信息，构建了基于文本属性和图片属性的双重属性空间，并通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络，提高了所提取图文特征的可区分性和语义表达性。跨模态行人重识别数据集CUHK-PEDES上的实验评估表明，所提算法的检索准确率Top-1达到了56.42%，与CMAAM算法的Top-1（56.68%）具有可比性，Top-5、Top-10相比CMAAM算法分别提升了0.45%、0.29%。针对待检索图片库中可能存在身份标签的应用场景，利用行人的类别信息提取属性特征，可以较大幅度提高跨模态行人图片的检索准确率，Top-1达到64.88%。消融实验证明了所提算法使用的文本属性和图片属性的重要性及基于双重属性空间的有效性。      

基于记忆关联学习的小样本高光谱图像分类方法

高光谱图像（HSI）分类是遥感领域的基础应用之一。该任务旨在根据部分带类别标签的像素样本训练分类器,预测图像中剩余像素对应的类别标签。在实际应用中,由于人工标记样本成本过高,只能获得少量带标签的样本。针对少量样本无法准确描述数据分布从而导致训练过程过拟合的问题,提出一种基于记忆关联学习的小样本高光谱图像分类方法。考虑到无标签样本中包含大量与数据分布相关的信息,构建基于有标签样本记忆模块,并根据样本间的特征关联,利用不断更新的记忆模块学习无标签样本的潜在类别分布,构建无监督分类模型,并与传统的有监督分类模型进行联合学习。在多个高光谱图像分类数据集上的实验结果表明,所提方法能有效提升小样本高光谱图像分类的准确性。      

基于可变阶变分模型的医用低剂量CT图像去噪

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT（LDCT）广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变分阶数,根据图像的特征在一阶全变分（TV）正则项和二阶有界Hessian（BH）正则项之间交替变换。采用基于快速傅里叶变换（FFT）的分裂Bregman算法求解所提出的变分模型。该模型在保留高剂量CT（HDCT）图像相应结构的同时,有效抑制了斑点噪声和条纹伪影。重建的图像和实验数据表明,所提出的变分模型比现有的先进模型具有更好的质量。      

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

基于DCNN和全连接CRF的舌图像分割算法

针对中医舌诊中舌体分割不准确、分割速度较慢且需要人工标定候选区域等问题,提出了一种端到端的舌图像分割算法。与传统舌图像分割算法相比,所提算法可以得到更为准确的分割结果,并且不需要人工操作。首先,使用孔卷积算法,可以在不增加参数的条件下扩大网络的特征图谱。其次,使用孔卷积空间金字塔池化（ASPP）模块,令网络通过不同的感受野学习舌图像的多尺度特征。最后,将深度卷积神经网络（DCNN）和全连接的条件随机场（CRF）相结合,细化分割后的舌体边缘。实验结果表明:所提算法优于传统舌图像分割算法和主流的深度卷积神经网络,具有较高的分割精度,平均交并比达到了95.41%。      

基于生成对抗网络的零样本图像分类

在图像分类任务中,零样本图像分类问题已成为一个研究热点。为了解决零样本图像分类问题,采用一种基于生成对抗网络（GAN）的方法,通过生成未知类的图像特征使得零样本分类任务转换为传统的图像分类任务。同时对生成对抗网络中的判别网络做出改进,使其判别过程更加准确,从而进一步提高生成图像特征的质量。实验结果表明:所提方法在AWA、CUB和SUN数据集上的分类准确率分别提高了0.4%、0.4%和0.5%。因此,所提方法通过改进生成对抗网络,能够生成质量更好的图像特征,从而有效解决零样本图像分类问题。      

基于改进MRNSD算法的电阻抗层析成像

电阻抗层析成像（EIT）作为一种新兴的碳纤维增强复合材料（CFRP）无损检测方法,具有成本低、无辐射、可视化等优点,受到研究者广泛关注。EIT逆问题具有严重的病态性,通常采用正则化算法改善成像质量。基于修正残差范数最陡下降法（MRNSD）,利用其在减少图像伪影和保持边界信息方面的优势,针对该算法存在的半收敛性和抗噪声效果差等问题,采用预处理和软闭值方法对MRNSD算法进行改进。通过仿真和实验,对比所提改进算法与几种常用算法的成像效果。结果表明,所提算法有效提高了EIT图像质量和抗噪声能力,并且实现了最佳迭代次数的自动更新,有利于推动EIT方法在CFRP损伤检测中的实际应用。      

基于多尺度失真感知特征的重定向图像质量评估

在不同宽高比显示设备上的图像观看体验通常受到图像重定向操作方法的影响。为了提高重定向图像主观感知与客观评估之间的一致性,提出了基于多尺度失真感知特征（MSDA）的客观重定向图像质量评估（RIQA）方法。语义失真和细节失真经常出现在图像的不同尺度上,因此从图像的不同尺度中提取失真感知特征。提出了一个描述原始图像和重定向图像之间的宽高比相似度（ARS）的精确度量。此外,使用视觉注意力融合图来模拟人类视觉系统对图像的主观关注度。在2个基准数据库上的实验结果表明,所提出的MSDA方法的肯德尔排名相关系数（KRCC）、皮尔逊线性相关系数（PLCC）和斯皮尔曼秩次相关系数（SRCC）指标分别比对比方法中最优方法提高4.1%、1.8%和4.5%。      

基于图像特征分析的物体轮廓提取

对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率（gPb）提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度（RGB-D）图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率（mPb）和谱后验概率（sPb）,两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的gPb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。      

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.      

基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。     

基于扩展卡尔曼滤波的舰机相对位姿估测

通过将基于扩展卡尔曼滤波的长序列图像分析方法与单目视觉技术相结合,把无人机自主着舰视觉导引中舰机间相对位姿的估测,转化为机载摄像机对着舰靶标平面3D位姿的实时估测问题.首先根据透视投影理论,建立了以摄像机的透镜中心为原点且Z轴与光轴重合的摄像机坐标系和世界坐标系,然后利用机载摄像机连续拍摄的靶标图像序列,选择描述相对运动的3个欧拉角、平移向量及它们的速度作为状态变量;由靶标角点的提取和帧间匹配,建立了反映着舰靶标上特征点的图像坐标和状态变量之间关系的观测方程,带入扩展卡尔曼滤波器,估测出舰机的相对运动参数.计算机数据仿真和基于DSP平台的半实物仿真试验验证了算法的有效性和鲁棒性.      

基于嵌入式FPGA加速ORB算法的遥感影像配准方法

卫星上计算资源有限,星载嵌入式处理器处理遥感影像的配准时通常需要很长的时间。可编程逻辑门阵列（FPGA）利用其内部可编程器件可用于加速图像处理。提出了一种基于Xilinx公司的ZYNQ芯片加速ORB算法的遥感影像配准方法,可用于3000×3000像素尺寸的卫星图像配准,缩短了计算耗时,提升了ORB算法的计算能效比。利用FPGA能够实现真正的并行计算电路,实现ORB算法多支路单层流水线的并行计算结构。采用软硬件结合的方法实现架构,能够处理不同分辨率的图像,可灵活配置特征点的数量。基于设计的加速ORB配准方法,获得了较高准确率。与软件实现相比,OVS-1A遥感影像偏移精度损失低于0.05个像元;GF.4遥感影像偏移精度损失小于0.9个像元。将ORB配准算法流程应用在ZYNQ7020上,耗时减少了57.50%。     

一种图像缩放算法的SoC协同加速设计方法

针对无人机自主着陆的跑道检测、识别、跟踪等视觉算法中需要对大量图像进行缩放处理以便后续计算,但又对实时性要求比较高的情况,根据输入输出像素点的映射关系提出了一种适用于硬件加速的图像缩放算法,简化算法结构的同时利用现场可编程门阵列进行模块硬件功能的设计对算法加速,并采用软硬件协同的体系结构搭建实时图像处理系统。实验结果表明,该缩放算法处理精度高、耗时少,且用硬件逻辑实现后,可以进一步提速171倍,硬化后的系统可以通过摄像头获取图像数据,实时处理后在显示器中显示,达到30帧/s的处理速度,可以应用于实时性要求较高的图像处理算法中。      

基于特征点集的匹配算法应用于卫星姿态确定

综合了灰度与几何特征匹配方法,依据局部纹理能量分布选取特征点集,并利用特征点集的几何约束关系构建了可描述图像整体特征的模板.通过逐步求精方法实现了实时图像与基准图像的匹配.首先通过特征点集匹配进行粗搜索;然后通过精搜索以及角度校正得到实时图像中目标偏移旋转量.该特征点集算法与传统图像匹配算法相比较,在保证精度的基础上能提高匹配速度,且具有一定的旋转不变性和抗噪性.仿真实验证明了该算法的可行性.      

基于改进SIFT的图像配准算法

为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.