海天背景舰船红外目标识别技术研究

通过对舰船红外目标特性与识别方法的讨论,给出了图像序列目标识别算法流程以及仿真实验的结果,并对工程实现自动目标识别的硬件、算法和软件设计进行了讨论,具有较好的理论和应用价值。     

三维随机图象模型及其空间关系

为了用随机的方法对三维图象进行处理,在二维 Markov场图象模型的基础上,建立了三维 Markov场图象模型。把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,给出了三维邻域系、集簇的空间分布规律和势函数的具体表达式,解释了其空间关系和概率分布,从理论上解决了三维建模的问题,并为三维图象的计算机处理,提供了一种可以实际进行操作的随机方法。     

地形分析方法提取染色体特征

利用尺度空间模型表达图像的微分结构,将染色体带型特征归结为图像灰度场中的地形特征(深带和浅带分别视作峰和鞍,中轴线视作脊),并给出微分几何描述,特征提取充分利用了图像的灰度信息,提高了准确性,有利于染色体的识别工作.      

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.      

基于距离相关图的音频相似性度量方法

相似性度量是基于内容的音频分析中的关键环节之一,目前往往沿用传统的统计分析思想实现,缺乏有效的呈现手段和对语义层信息的准确表达.提出了一种基于图像分割技术的相似性度量方法,通过特征提取构造特征空间,进而绘制特征向量间的距离相关图,通过对该图的可视化分析判断最大相似方向,并分别计算出局部相似性和全局相似性.给出了实验验证过程,该方法适用于数字广播等音频流中的片段查找等应用.      

基于奇异值分解的红外热图像序列处理

在红外热像无损检测中直接获取的原始热像往往信噪比较低、温度对比度较差.为了抑制各种噪声的不良影响,使红外热像无损检测所重构的数字图像有较高的缺陷对比度,从而提高缺陷探测能力,提出了采用奇异值分解法对红外数字图像序列进行处理和增强的方法,并进行了验证.介绍了奇异值分解法的原理;用奇异值分解法对实验中采集的红外热像序列进行处理;以信噪比为指标对图像处理效果进行了定量评定.研究表明奇异值分解法具有抽取红外热像序列中反映试件内部缺陷信息代数特征的能力,可消除加热不均效应、提高图像的信噪比,且缺陷在图像中所处的位置不影响奇异值分解法的使用效果. 因此奇异值分解法是红外热像无损检测中红外热图像序列处理的有效方法.      

基于窗口技术的CT图像缺陷性质确定

论述了工业CT图像的一般特点,对窗口技术进行了详细分析。利用非线性窗口和数据库管理实现了窗口的自动化选择并较好地识别出小密度差下的缺陷性质。     

面向目标识别的多特征图像融合技术综述

目标识别是计算机视觉领域重要的研究课题.图像融合由于能对信息进行多级别、多层次以及多方面的处理与综合,因此可以获得更为精确和更为可靠的信息.近年来,基于多特征融合的目标识别方法由于无需精密的图像配准,计算简便的优点得到研究者的重视.本文首先简要介绍了特征融合的基本原理和基本框架;然后梳理了特征融合的几类重要方法;最后,...     

一种基于Gabor滤波的不同聚焦图像融合方法

提出了一种基于Gabor滤波对不同聚焦图像融合的方法。通过取不同方向的Gabor滤波器对待融合的图像进行多方向滤波,从而提取出不同方向的高频能量,再通过比较高频能量大小来判断属于清晰还是模糊像素,以此达到融合不同聚焦图像的目的。实验表明这种方法简单有效,给出了图像融合的实验结果,并与小波变换和简单取平均融合结果进行了比较。     

基于多尺度局部结构化信息测度的鲁棒像素级图像融合算法

现有的图像融合算法不能有效区分基本图像特征和噪声,往往在输入存在噪声时性能变差。自然场景图像中,视觉上显著的图像特征往往表现出一定的几何结构,而噪声缺少结构化信息。基于复数小波变换,利用Von Neumann熵推导了一个结构化信息测度,可以有效区分噪声和视觉上显著的图像特征。图像融合之前利用测度加权输入,从而自适应抑制噪声同时保留图像特征。对几个图像融合方案从主、客观上进行性能比较,显示了新方案的优越性。