一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法

针对深空目标与空间相机相对运动造成的图像运动模糊问题,文章提出了一种基于图像形态学的运动模糊复原方法。首先运用图像形态学细化的方法消除图像中的冗余信息,快速提取图像中目标的特征;其次运用最小二乘法直线拟合方法对目标运动方向进行估计,再利用连通域划分结果对目标运动长度进行估计;最后采用约束最小二乘方滤波对退化模型进行逆推导运算来实现目标运动模糊复原。通过实验验证结果表明：文章提出的基于图像形态学的深空图像运动模糊复原方法能够正确估计运动模型参数,通用性强,易于在轨实现,可以处理目标与相机相对运动造成的运动模糊问题,在目标运动方向不一致的图像中取得了良好的复原效果。     

一种新的无人机监控图像实时目标识别算法

提出一种新的无人机监控图像实时目标识别算法。首先将获取的无人机监控图像应用自适应阈值分割将其转换为二值图像。对二值图像进行形态学处理,定位潜在目标出现的位置。最后对潜在目标区域再次应用局部自适应阈值分割获取目标,同时给出每个目标的图像坐标位置。飞行试验表明该算法保证实时性的情况下,有较高的识别正确率。     

反对称双正交小波在红外图像小目标检测中的应用

在给出利用反对称双正交小波进行图像多尺度边缘提取的相关理论基础上,针对海空背景下远距离小目标的特点,提出了一种海空背景下红外图像小目标检测方法。首先应用反对称双正交小波变换的多尺度边缘检测方法,确定目标的潜在区域,进一步在潜在区域内采用形态学方法提取目标,从而实现了在小波塔式分解数据上的图像边缘特征提取和小目标检测。与采用二进卷积型小波的检测方法相比,具有图像处理数据量小,实现速度快的特点。实验结果表明,该方法能够有效抑制杂波干扰,准确检测出小目标。     

复杂背景中红外弱小目标检测技术研究

对复杂背景中红外弱小目标检测识别的一种图像处理技术进行了研究。用最大中值滤波进行预处理以抑制孤立噪声影响,采用时域方差滤波抑制背景信息,对滤波后的图像根据直方图信息进行自适应二值化处理,由多帧轨迹确定目标。用实验与基于形态学算子滤波的目标检测算法进行了比较,结果表明该算法能获得较满意的目标检测结果,两种滤波方法的组合可有效提高信噪比。     

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。     

基于时频图像形态学的雷达信号IF估计

针对低信噪比下雷达信号的IF估计,提出一种将时频分析和图像处理相结合的估计方法.首先通过时频变换将一维信号转化为二维时频图像;然后采用形态学方法去除时频图像上的噪声点和毛刺,并将其骨骼化;最后采用图像处理中标注连接分量的方法,区分出不同分量的雷达信号以及噪声分量,并通过统计信号分量的行索引和列索引估计出信号的IF.对SFM、LFM和FSK信号的IF估计进行了仿真分析,实验结果表明该方法能够在较低信噪比下有效地估计出信号的IF,同时也适用于多分量信号.     

基于OpenCV的车辆牌照的识别

本文提出基于OpenCV的车辆牌照识别的方法,通过灰度处理、高斯模糊、Soble滤波、自适应二值化、形态学操作、轮廓提取,判断轮廓灯一系列步骤,最终能够将牌照的轮廓明确显示出来。     

多视角多尺度陨石坑特征检测识别方法

针对序列图像间视角尺度变化大带来的特征无法检测和识别效率低等问题，提出了多视角多尺度陨石坑特征检测识别方法。基于明暗区域信息和形态学处理实现陨石坑图像特征边缘粗提取，利用快速傅里叶变换计算模板与图像特征的匹配度，从而实现图像特征所在区域粗定位。在此基础上，通过引入惯性测量信息计算图像间重叠面积，更新模板形状，并预测搜索区域，解决了序列图像间视角尺度变换及信息冗余带来的特征无法检测和识别效率低的困难，最终在单一陨石坑区域内实现其精细检测。     

基于图像映射的玫扫系统目标重心定位技术研究

为克服玫瑰扫描系统采样点不均匀、欠采样等问题带来的目标重心定位误差,基于玫瑰扫描系统原理和传统目标重心计算方法,引入图像图形概念,提出了一种基于图像映射的目标重心确定方法。先根据玫扫采样点位置和辐射值等信息将目标映射至二值图像,映射过程中保持原图像的边界、内部属性和相对关系不变,从而确定目标形状。在计算图像区域重心前先进行预处理以消除图像边界残缺。对目标边界点进行离散化处理,求取不规则图形重心,再根据映射法则反求出目标在玫扫视场中的重心位置。当多目标或干扰可被分离时,该法还能用于视场中出现多目标或干扰的重心定位。数字仿真结果表明:用基于图像映射法确定的目标重心精度显著优于传统处理方法。     

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。     

Hough变换在图像匹配中的应用

针对图像匹配中实时图存在旋转失真的问题,提出一种利用Hough变换提取图像中的直线特征及该直线的倾斜角,对实时图中旋转失真进行校正的方法。实验结果证明,该方法切实可行,能将图像匹配速度提高一个数量级,便于实时处理,同时其匹配精度依然较高。     

基于傅里叶变换的HY-1B卫星影像条带噪声去除

HY-1B卫星是中国第二颗海洋遥感卫星,水色水温扫描仪（COCTS）是其主要载荷。文章针对COCTS图像条带噪声的特点,采用傅里叶变换方法,设计了一种新的滤波器,对图像进行条带噪声去除．并同传统的低通滤波方法处理结果进行比较。实验结果表明,新的傅里叶变换方法能够有效地去除图像的条带噪声,其去除效果要优于传统的低通滤波方法。     

线性四元树表示图象的距离变换

二元数组表示的图象使用的距离概念运用于线性四元树表示。指出棋盘距离特别适合于线性四元树。定义线性四元树的棋盘距离变换为树中各个黑四分形中心到最近边界四分形黑一白边界的距离。这里提出的距离变换算法主要特点是(1)它是一种代数方法,(2)各个四分形只计算一次距离,和(3)距离信息非常快地传递到区域内部。该算法可以推广到线性八元树表示的三维客体。     

基于谱图-Radon变换二值积累的信号检测方法

在低信噪比条件下，谱图-Radon变换可以有效地检测多个线性调频信号，但是当多个线性调频信号能量相差很大时，强信号的平台会将弱信号的峰值淹没，谱图-Radon变换就很难同时将这多个线性调频信号检测出来。本文提出了基于谱图-Radon变换二值积累的方法，这种方法可以有效的检测出被强信号平台掩盖的弱信号，具有较大的实用价值，仿真实验结果表明这种算法是有效的。     

高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法

文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法．在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

基于SVM的SAR图像中水上桥梁目标的检测

针对SAR图像中桥梁目标的特性,提出了一种基于统计特性和先验知识相结合的桥梁目标检测方法。通过对SAR图像中桥梁和背景的分析,首先对河流区域进行特征提取,再利用支持向量机方法对数据进行训练建模,通过训练后的模型对SAR图像中的河流进行分割,最后在分类后的二值图中按方向累加能量最小准则进行桥梁目标检测。基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法不需要对SAR图像进行复杂的预处理,有强的抗斑点噪声性,能快速检测SAR图像中的桥梁目标。     

基于小波变换的静止图象压缩系统

本文实现了一个基于小波变换的静止图象压缩系统。包括以下工作：用引入了小波包思想的小波变换将图象分解到一个完备的多分辨的空间上去，对系数做标量量化，利用小波变换的方向性进行扫描和游程编码，之后对低频部分作ＡＤＰＣＭ编码，最后，系统的输出是嵌入式的。实验结果表明，对于静止图象的压缩，本文的结果在一定程度上好于ＪＰＥＧ     

基于混合Contourlet变换和主成分变换的高光谱图像融合

针对高光谱图像波段多、存在噪声干扰等特点,提出了一种混合Contourlet和主成 分 分析（principal component analysis, 简称PCA）变换的高光谱图像融合方法。首先将多 个波段的高光谱图像进行Contourlet变换,得到系列多尺度、方向各异的子带系数,然后利 用PCA变换对各子带系数分别进行自适应融合处理。实验结果表明该算法可以有效地进行高 光谱图像融合,消除噪声干扰,获得比直接应用Contourlet变换和PCA变换更好的融合效果 。〖JP〗