基于改进HOG特征的空间非合作目标检测

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。     

一种基于MLS的SAR图像点特征提取方法

针对合成孔径雷达图像点特征提取问题,提出了一种基于MLS的SAR图像点特征提取方法.首先利用提出的基于超像素关联分析的SAR图像分割算法得到二值分割图像,再把该二值图像和SAR图像进行点乘运算,获取到含有强度信息的目标区域,然后采用移动最小二乘法(MLS)对目标区域进行曲面拟合,根据设定的点特征判决规则,最后提取出SAR图像的峰值、脊和谷等多种点特征.基于MSTAR数据的实验结果表明了该方法的有效性和准确性.     

基于遗传算法的快速目标匹配方法

为解决在测量图像目标识别中因采用模板匹配方法而产生庞大计算量的问题,将遗传算法应用到测量图像模板匹配中。根据测量图像的特点,利用匹配产生的相关数据变化规律,对标准遗传算法进行改进,提出一种测量图像快速匹配方法,可消除标准遗传算法的大量无效搜索。实验结果表明,该方法比标准遗传算法速度快、精度高。     

舰船目标海天线提取方法研究

提出使用邻域平均法进行预处理以抑制背景、增强目标,进而利用改进的直线拟合法进行海天线的提取.结果表明,该方法能够有效地确定舰船目标红外图像中的海天线区域,保证了目标分割的有效性和实时性.     

利用图像相关等级的目标判别方法及其应用

提出一种根据PCA重构图像与原目标相关等级进行的目标识别方法,解决伪目标参与识别影响识别准确度的问题。首先建立目标模板库特征空间,将定位到的目标对象映入特征空间,利用PCA变换进行图像重构,定义降维重构图像与原目标之间的相关度函数,根据该函数判别图像等级;若原目标与其重构图像相似度很低,认定原目标为伪目标,将其剔除,不进入识别过程;若认定为真实目标后,根据相似性程度,分别选用降维重构图像或原图像作为识别对象,利用Hu不变矩距离分类器进行识别。该方法可有效剔除伪目标,并根据图像质量选用识别目标,提高了目标识别准确度,交通卡口获取的实测车辆图像车标识别试验验证了该方法的鲁棒性和有效性。     

图像模板测量技术在零件不规则薄圆孔检测中的应用

针对不规则薄圆孔的检测,提出了一种基于数字图像处理的模板匹配检测方法,运用数字图像处理技术对采集的圆孔图像进行截取、降噪、分割、边缘检测等处理,再把提取出的圆与标定模板上的标准圆进行比较,实现对不规则圆孔尺寸的检测,并通过实验证明了该方法的可行性和实用性。     

表面粗糙的复杂目标全极化ISAR图像快速仿真

为了获取基于模板图像的车辆、飞机等复杂目标识别所需的海量高质量逆合成孔径雷达(ISAR)图像,提出了表面粗糙的复杂目标全极化ISAR图像快速仿真方法。该方法预先对车辆和飞机等复杂目标表面粗糙程度进行分级定量描述,并以改进的射线弹跳法和等效边缘流法快速预估来自目标粗糙表面的镜面反射和多次反射贡献以及细分边缘的绕射贡献,经相干叠加获得目标的精确电磁散射数据,最后进行成像处理得到高质量全极化ISAR图像。标准体、飞机和车辆目标的仿真实验结果验证了该方法的准确性和有效性。     

基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法,提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO),并求取SO的运动参数,利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性,应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰,从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中,一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明,该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰,降低虚警目标的数量。     

基于飞行器图像的目标跟踪方法研究

提出了一种利用飞行器图像进行目标跟踪的方法，建立了飞行器图像跟踪系统。该系统利用一种云台控制算法搜索飞行器的图像，通过对飞行器图像的边缘检测、图像中心点提取等处理，实现了飞行器图像定位。理论计算和实际应用表明，该系统可以对低马赫数和高马赫数飞行器进行图像跟踪。     

空中运动目标的识别和跟踪控制

针对空中运动目标的识别和跟踪,提出图像匹配算法和连通域算法相结合的方法。该方法主要用图像匹配算法获得目标的位置信息,当图像匹配算法失效时,则采用连通域算法重新捕获目标、获得图像模板。同时,为提高跟踪的实时性,采用最小二乘线性预测法来预测目标的运动轨迹。在实验室的目标跟踪系统平台上,该方法能够对运动目标进行稳定的识别和跟踪。     

Target localization based on cross-view matching between UAV and satellite

Matching remote sensing images taken by an unmanned aerial vehicle (UAV) with satellite remote sensing images with geolocation information. Thus, the specific geographic location of the target object captured by the UAV is determined. Its main challenge is the considerable differences in the visual content of remote sensing images acquired by satellites and UAVs, such as dramatic changes in viewpoint, unknown orientations, etc. Much of the previous work has focused on image matching of homologous data. To overcome the difficulties caused by the difference between these two data modes and maintain robustness in visual positioning, a quality-aware template matching method based on scale-adaptive deep convolutional features is proposed by deeply mining their common features. The template size feature map and the reference image feature map are first obtained. The two feature maps obtained are used to measure the similarity. Finally, a heat map representing the probability of matching is generated to determine the best match in the reference image. The method is applied to the latest UAV-based geolocation dataset (University-1652 dataset) and the real-scene campus data we collected with UAVs. The experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the method.     

基于对数极坐标变换的快速相关匹配算法

成像制导过程中,需要在导引头获得的图像中搜索目标所在位置。基于对数极坐标变换的相关匹配算法能够有效处理在尺度、旋转等情况下目标的匹配问题,但是计算量大、匹配效率低,因此提出一种基于对数极坐标变换的多分辨率快速相关匹配算法。首先,通过定义主梯度方向,并将该方向作为对数极坐标变换的角度变换基准,有效避免了模板与目标特征矩阵基准不同的问题;其次,在多分辨率金字塔搜索过程中,采用图像方差作为判断依据,跳过同质区域和杂乱区域等非目标区域,加快搜索效率。仿真结果表明,该算法相比传统多分辨率相关匹配算法能够保证匹配精度并提高算法对于非线性光照变化的鲁棒性,匹配效率显著提高,具有实时处理的潜力。     

景象匹配中的几何透视校正和归一化互相关模板匹配

几何失真是使景象匹配性能下降的一个很重要的因素,基于参考图与失真实时图中四对对应点,本文采用透视变换方法,对失真实时图进行校正。对校正后的实时图,本文采用归一化互相关方法,进行模板匹配。仿真实验表明,这两种方法简单易行,校正与匹配结果精确。     

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。     

一种针对高光谱图象识别与分类的二进编码方法

针对高光谱遥感图像中地物识别与分类问题,在对传统二进编码方法的优缺点进行分析的基础上,给出了一种新的二进编码策略,并给出了相应的快速匹配算法。该算法原理简单,易于实现,能够提高不同地物的可分性,试验结果表明,算法可以得到较好的分类效果。     

红外成像制导中目标图像序列的仿真生成

在红外成像制导技术的算法研究中，目标红外图像序列是进行仿真验算的基础，通常真实的图像序列较难获得，本文通过建立空间目标的透《视投影模型来模拟红外成的过程，并由计算机作图得到目标的二值图像，为目标识别、跟踪算法及制导率的仿真验算打下了基础。     

目标图像的显示及后期处理技术

:通过对由图象输入设备获得的目标图象文件的分析 ,论述了利用计算机来完成此类图象的显示方法。此外还论述了利用抛物插值算法来实现目标图像的后期处理———图象局部放大显示的原理及方法。     

一种基于相关的分层匹配与目标跟踪方法

提出了一种基于相关的自适应阈值区域匹配、匹配区域分层加权和模板自适应更新的目标跟踪方法,该方法能在序列图像中自适应地寻找最佳的动态阈值与更新模板;采用区域分层加权后经相关图形分析及实验验证,能使相关的目标最佳匹配区域更小,匹配中心更加突出且易于匹配,从而缩小了匹配范围,提高了匹配精度。同时提出了一种区域分层快速搜索算法,该算法能较大地提高匹配速度。实验结果表明该方法匹配精度高、匹配速度快、能克服不同光强背景及噪声干扰等影响,具有较强的实用价值。