一种检测ＳＡＲ图像边缘的方法

传统算法不能很好地解决合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像边缘检测问题，为此提出了一种改进方法：将Ｈaralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子（ＧＦＯ）两种算法相结合，分别独立求出ＳＡＲ图像边缘，然后将分别求出的图像边缘合并，得出最终边缘，用实际ＳＡＲ图像对该算法进行检验，验证了该算法的有效性。     

星载合成孔径雷达图像的飞机目标检测

针对大场景下星载合成孔径雷达(SAR)图像中飞机目标检测问题,提出一种端到端的飞机目标检测算法。先在大场景SAR图像中对机场目标进行粗检测,定位机场区域,再通过精确分割算法获得机场的精细区域。对机场区域中的飞机目标进行检测,采用一种基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法。通过飞机边缘检测、边界框预处理等操作确定潜在飞机目标在机场中的位置范围,采用基于GoogLeNet的卷积神经网络对可疑目标进行鉴别。利用星载合成孔径雷达数据对算法进行验证,证明该方法的有效性与实用性。     

微计算机自动处理和识别X光片上焊缝缺陷的研究

本文采用微计算机图象处理系统对Ｘ光片上焊接缺陷进行了自动处理和识别的研究。设计了加权模块数字滤波器，有效地消除了图象噪音。提出了“选择线性放大”方法，扩大了图象缺陷部分灰度的对比度。利用Ｘ光图象灰度的双峰分布特征，实现了“谷点”自设门坎值的画象二值化自动处理方法。 本文根据微计算机和Ｘ光图象特点，设计了“双树枝状”多级分类识别系统。并研究出 “缺陷边缘自动跟踪”、“缺陷边缘光滑程度度量”、“缺陷几何形状测量”等图象特微函数提取技术，成功地提取了自动识别焊缝缺陷所需的特徵。 经试测，本系统能可靠地自动识别气孔、夹渣、裂缝、未焊透等各类焊接缺陷，以及多个、多类缺陷的同时识别，并可在ＣＲＴ上显示和打印机上打印识别结果。图象处理和识别的全过程为１４秒。     

一种基于距离变换的图象匹配方法

如何对于不同成像条件下的图象进行匹配是采用传统方法难以解决的一个难题。本文将距离变换引入图象匹配中，提出抗几何失真和边缘变化的边缘特征匹配准则，推导出它的快速匹配算法。大量实验表明，这种方法有效地克服了几何失真、边缘变化的影响，而且具有抗灰度反转的能力，可以广泛应用于不同成像条件下获取图象间的匹配     

基于MAP估计和广义高斯MRF的SAR图像边缘比率检测方法

SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。     

基于Zernike矩的高精度太阳图像质心提取算法

在基于太阳观测的月球车天文导航系统中,针对太阳传感器中图像噪声以及典型图像退化的不良影响,提出了一种基于Zernike矩的高精度太阳质心提取算法。采用Sobel算子进行边缘检测,Zernike矩重定位亚像素边缘,用最小二乘法拟合圆心。而当图像存在退化时,进行有效圆边缘点检测后,再用该法提取质心。从理论上分析了Zernike矩亚像素边缘检测对圆拟合法的改进作用。利用仿真图像和地表实验图像,将本文方法与传统的重心法、带阈值的重心法和圆拟合法进行了比较。结果表明,本文方法精度更高,具有更好的稳定性,可以对月球车天文导航精度的提高起良好作用。     

Seasat SAR海浪遥感图象的空间域滤波分析法

利用Seasat SAR遥感图象分析海浪波长和方向通常采用二维富氏变换频域分析法。该法简单直观,但精度不高。本文提出一种空间域滤波分析法:首先对遥感图象进行富氏变换求出粗略的波长和方向,以此为引导用一种特殊的方向模板对原图象进行滤波增强,再对增强后的图象进行Hough变换,求出海浪的精确方向,最后沿该方向求Radon变换,获取精确波长。文中给出的方法使遥感图象精度明显提高。     

单通道SAR对任意运动目标的检测和成像

在合成孔径雷达（SAR）图像中，运动目标会引起散焦和／或移位之类的成像误差，这与目标运动方向有关。为了得到准确而清晰的运动目标的图像，目标位置和速度参数是必须知道的。这里提出了一种对任意方向运动的地面目标进行探测、参数估计和成像的算法。该算法主要是评估由常规单通道SAR雷达数据生成的一系列单视SAR图像。用两个观察模型来估计运动目标的位置和速度，考虑了由于运动导致多普勒频谱的混叠。用这种方法，运动目标可以不受其运动方向的影响而被检测到，估计参数被用来补偿SAR图像中的成像误差。最后，目标在场景中的真实运动情况可以在补偿过的图像序列中显现。     

基于FBM分形向量特征的图象匹配

由于自然景物图象的灰度与边缘特征不稳定，基于灰度与边缘的匹配算法对于这一类图象难以生效。本文通过分析ＦｒａｃｔａｌＢｒｏｗｎｉａｎＭｏｔｉｏｎ（ＦＢＭ）的Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ－Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ随机分形逼近函数的频谱，给出了分形向量特征的定义和快速判别图象的ＦＢＭ区域的方法。在ＦＢＭ区域内采用该特征进行匹配能克服复杂自然景物图象中灰度与边缘特征的不稳定性。实验表明采用ＦＢＭ分形向量特征的匹配方法能够获得比较传统匹配方法，例如平均绝对差算法以及特征匹配法更高的匹配定位精度和匹配概率     

SAR图像中道路检测方法研究

提出一种两步算法用于合成孔径雷达（SAR）图像中无监督地提取线性特征，特别是公路网的提取。第一步利用局部线特征检测算子提取线基元，为此本文提出一种改进的均值比率（RoA）算子，应用SAR图像的统计特性，保证较高的准确率；第二步引入公路结构特征的先验信息，构造方向势能函数（DPF）。通过DPF最小化，来对提取的线基元进行组织，获得宏观的线性结构，文中方法通过ERS－1图像加以验证。     

工业CT与航天应用

使用ｘ－射线或ｒ－射线的工业用计算机断层扫描系统已经用于航天关键材料和组件的故障检测。本文简述了这种系统的原理。在这种系统中，被的体放在射线源和探测器之间，并且使该物体旋转，同时采集各个方向的投影。计算机利用上述的这些投影数据就能生成被检物休的断层图象。为了证明其性能，本文还展出了有关材料和零件的断层图象照片。     

结合形态学理论与Hough变换的SAR图像线目标检测方法

针对典型线状军事目标,提出一种SAR图像的目标检测方法。该方法首先将分块阈值分割的思想应用于未经斑点噪声抑制的原始SAR图像,得到ROI(Region of Interest)图像;然后,利用区域的几何特征有效地剔除大量虚警,并采用形态学梯度算子提取目标的边缘信息,与传统的Canny边缘检测相比,边缘轮廓更加连贯;最后,利用Hough变换对梯度图像进行直线检测,得到机场跑道的边缘。该方法对原始SAR图像采用传统的图像处理技术进行目标检测,因此,比基于SAR图像统计特性的目标检测方法简单易行。对真实SAR图像的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于梯度特征的图像自动分割方法

利用遥感图像进行海上目标检测、监视的关键技术是实现海陆分离，从而为目标检测、监视减少不必要的处理工作。传统的采用阈值分割方法分离陆地，但是这种方法对于陆地上灰度级较低区域容易造成误分割。而且，很显然的不能够充分利用图像中的灰度变化信息，即梯度。为此提出了一种基于梯度特征的海陆分割算法。首先利用边缘检测提取图像的梯度特征，梯度特征对灰度级并不敏感而对梯度的变化敏感，对于陆地灰度级较低的区域也能够提取边缘。对得到的边缘进行形态学处理，利用设定的面积阈值将图像分为主体陆地区域和孤立陆地区域，进一步可以屏蔽陆地。实验结果表明，该方法可以较好的分割陆地中阴暗区域，对于未经辐射校正图像有较好的适用性，并且有较快的处理速度。     

一种对斑点目标高精度质心跟踪方法

本文介绍一种对运动的斑点目标灰度质心进行高精度跟踪的方法。通过对图象序列中目标质心位置和帧间位移量的测量误差分析，提出了改进的滤波模型，有效地抑制了图象灰度噪声和空间量化误差的影响，提高了斑点目标跟踪精度。     

基于多结构元素的遥感图像去噪及边缘检测方法

边缘检测是遥感图像处理的一个重要方面。利用数学形态学原理，提出了一种基于多结构元素的遥感图像边缘检测方法。首先采用基于视觉模型的边缘阈值得到灰度突变像素点，然后利用几种具有代表性的结构元素对这些像素点进行形态学腐蚀操作以区分真实像点和噪声点，将噪声点去除并通过伪中值滤波填补像素值，最后得到图像边缘。实验结果表明，该算法能够在保持图像边缘细节的前提下，很好地滤除图像中的孤立噪声点，在检测精度和抗噪声性能方面都优于传统的形态学算法。     

基于Matlab的遥感图像处理原理分析与应用

文章运用Matlab软件对遥感影像的不足之处进行处理改善,详细介绍了处理方法和处理的原理,对处理结果进行了比对分析,并进行了边缘检测与特征提取,论证了处理方法的可行性。     

基于局部熵差的图象匹配方法--算法及计算机仿真

传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差，将信息熵的概念引入到图象匹配中，定义了图象局部熵，并由此提出一种新颖的基于局部熵差的图象匹配方法。由于图象熵反映的是图象的局部，因此基于局部熵差的图象匹配方法具有较强的抗噪能力。由于采用了分块、序贯检测及分层搜索技术，计算量大为减少，试验结果表明这是一种非常好的图像匹配方法。     

三维纹理模型及图象模拟

从二维纹理图象随机场模型出发，提出了三维纹理图象模型，用随机的方法来处理三维纹理图象。将定义在平面域上随机场的邻域系、集簇和势函数等概念推广到三维空间域，提出了三维纹理图象模拟松驰算法，简述了三维纹理模型的参数估计问题，并在计算机上生成了二值三维纹理图象。从理论上解决了三维纹理的建模问题，为三维图象处理提供了可以实际操作的随机方法。     

激光拴息无损检测的自动化控制

介绍了单片机控制的激光全息无损检测自动化系统，包括干版的原位自动处理控制；ＣＣＤ摄像头的前后、左右、上下及俯仰四个自由度的调节控制；曝光控制以及被测产品的另载控制；全息图象的采集和计算机处理等，给出了实用的完整控制系统。     

一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法

以星体表面的图像数据为基础,根据撞击坑的向阳面呈亮色调而背阳面呈暗色调的原理,提出了一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法。该方法先用自适应双阈值分割法对星体表面的光学图像进行分割处理,获取图像中明暗区域的形状和位置信息;再用统计学原理分析明暗区域组成结构、像平面上光照方向,结合相关的约束条件来匹配同一撞击坑的明暗区域,同时拟合出撞击坑的外边缘并确定其半径、位置等信息。实验结果表明,该方法能够从常见的星体表面光学图像中快速、可靠地提取出撞击坑的中心位置和半径大小,具有较宽的普适应性和一定的应用价值。