SAR图像目标和阴影径向积分特征评估

为了评价理论建模建立合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像模板的准确性,利用SAR图像中两个典型区域(目标和阴影),建立仿真与实测图像之间相似性的定量评估方法.该方法预先分割出目标和阴影区域,并分别提取目标轮廓、目标强度分布和阴影轮廓的极化映射径向积分特征,基于这三种特征计算仿真图像和实测图像的相关系数.对三种车辆目标(BMP2、BTR70、T72)的仿真SAR图像与运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)实测SAR图像进行相似性比对和分类识别,结果表明,目标轮廓、目标强度分布、阴影轮廓的极化映射径向积分特征评估方法具有较好的相似性和分类性能.     

基于模糊聚类的测量图像目标识别方法

针对红外测量图像目标边缘灰度变化平缓,梯度小,造成目标边缘难以确认的问题.提出了一种新的测量图像目标识别方法,首先利用模板匹配方法进行目标区域粗定位,并利用最大类间法求出此区域的大致像素数.然后,利用遗传算法确定分类数,依据此分类数采用聚类法对图像进行分类,反复进行,直到已求出的目标区域像素数与某一类像素数最接近,此类即为目标图像的准确区域.试验证明:此方法对多帧目标进行识别时,目标轮廓位置稳定,具有较高的定位精度.     

测量图像目标定位能力评估方法的研究

针对由于经纬仪的成像质量受环境因素影响较大,其测量图像目标定位能力难以评估的问题,根据测量图像处理的要求,提出了一种基于目标边缘灰度梯度的测量图像目标定位能力评估方法.该方法将目标边缘范围内的灰度梯度幅值统计量作为评估指标,实验证明,该方法所用的指标能准确地反映测量图像的质量,且计算简单,易于快速实现.     

一种运用自聚类方法优化椭圆图像识别的方法

在高分辨率图像中,为获得较高的椭圆目标识别效率与拟合精度,提出了一种利用自动聚类技术优化椭圆识别和拟合的方法。本方法先对原始图像进行降采样;在缩减图的颜色空间中进行kmeans自动聚类并进行原始图像的预分割;经图像连通性分析后,分离出若干目标区域;再利用各目标区域的边界信息拟合椭圆;最后依次经边界长度约束、椭圆方程参数约束、椭圆拟合精度误差指标正确识别出椭圆目标物,并获得较高精度的椭圆方程。实验表明,该方法能够自适应图像质量的较大范围波动,具有较高的识别正确率和拟合精度,同时也兼顾了识别速度,在工业视觉测量领域具有一定的理论和实用价值。     

典型地面车辆目标SAR图像仿真与评估

典型地面车辆目标SAR图像仿真对SAR图像解译和目标识别具有重要意义。在光学区目标雷达散射截面仿真基础上,研究实现了典型地面车辆目标SAR图像仿真技术,给出了坦克目标的SAR图像仿真结果。在此基础上,进一步研究了SAR图像仿真性能评估技术,在目视定性评估的基础上,引入了两个面向SAR图像解译与目标识别的SAR图像仿真性能定量评估指标。最后,通过目标仿真SAR图像与MSTAR实测SAR图像的比对,对仿真性能进行了定性、定量的分析与评估,验证了方法的有效性。     

基于光斑与图像特征的动态激光干扰效果评估

激光主动成像系统通常用于重要区域监视和危险目标识别,其上的光电成像探测器易受敌方激光干扰产生局部饱和甚至损伤,导致目标识别失效。在实际中,激光干扰功率和光斑位置等因素均时刻发生变化,导致激光对每帧图像的干扰效果也不尽相同,因此,动态的衡量激光干扰效果具有重要意义。提出了一种基于光斑特征和图像特征的无参考动态激光干扰图像评估算法,通过加速分隔测试特征(FAST)算法提取特征点,并运用特征点匹配确定图像的目标区域,在该目标区域利用饱和像素数和光斑相对位置变化表示光斑特征对图像质量的影响,利用图像中特征点和边缘点分布特性以及边缘清晰度表示图像特征的变化,将5个评价因子相乘,得到归一化的评估指标。利用激光主动成像识别系统对设定目标进行照明成像识别实验,采集不同干扰功率和干扰方位的激光干扰图像。基于提出的无参考动态特征评估算法对获得的连续多帧激光干扰图像进行评估,结果表明该算法能够准确评价不同功率、方位激光的干扰效果,客观反映光斑遮盖下自动目标识别算法的失效程度。     

地面红外目标图像识别方法研究

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容.针对地面复杂背景条件下,目标难以检测识别的问题,在分析地面目标红外图像场景的基础上,首先利用形态学技术对图像进行去噪和抑制背景,采用Otsu法对图像进行阈值分割并用形态学技术消除虚警目标点,用扩展像素标记法对图像进行区域标记,然后提取目标形状、矩和统计分布三类特征作为识别特征,并采用模糊综合评判方法识别目标.对实地拍摄的100幅坦克目标红外图像进行了识别实验,结果表明,该方法在坦克的典型作战环境下具有较强的抗噪性能和抑制背景结构干扰的能力,能有效识别出目标,并且易于用并行处理和硬件实现.     

基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取

随着高分辨率星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）系统的研制和使用,利用SAR图像实现快速准确的舰船目标识别分类成为了海上目标侦察监视的重要手段.文中针对SAR舰船目标切片图像,提出一种基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取方法.首先,采用基于Radon变换的分割方法将舰船目标和成像干扰区域进行分离,对分离出的舰船目标切片进行阈值分割处理,并利用形态学手段处理分割图像,减小旁瓣影响,准确提取目标主区域;然后基于椭圆形状约束进行目标区域的细化分割,解决分割区域"毛刺"现象和区域断裂现象,得到舰船目标的最佳图像分割区域;最后,通过逼近目标区域获得其对应的最小外接矩形（minimum enclosing rectangle,MER）,进而实现目标区域几何结构特征的精确提取.通过对获取的高分三号卫星SAR图像数据进行仿真实验,证明了本文方法提取舰船目标几何结构特征的高准确性和强稳定性,对海上舰船目标的识别与分类具有重要意义.     

动态背景下运动车辆的检测与跟踪研究

为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法.该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,并利用AdaBoost算法得到强分类器.利用强分类器对采集的图像进行车辆检测,从而确定搜索区域.结合对搜索区域的超像素分割结果,采用均值漂移聚类算法实现车辆识别与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地实现视频序列中的车辆识别,提高了目标跟踪的实时性.     

SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望

合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制,具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标,其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来,深度学习技术的引入,极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累,对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述,深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点,总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景,汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标,最后,探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。     

结合结构信息和亮度统计的无参考图像质量评价

基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)子带系数间的结构相关性,本文提出了一种通用的无参考图像质量评价方法.首先,利用互信息分析NSCT子带系数间的相关性,确定出相关性比较强的子带系数;其次,分别计算这些子带系数间的结构信息比较算子,以此作为描述图像结构相关性的统计特征;进而,结合空间域亮度均值减损对比归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)系数及其邻域系数的统计特征,分别构造相应的无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型;最后,在LIVE等图像质量评价数据库上进行了大量的实验仿真.仿真结果表明,评价模型的评价结果与人类主观评价具有非常高的相关性,与当今主流评价算法相比非常具有竞争性.     

Image quality assessment using block-based weighted SVD

Image quality is an important challenge in image processing. The quality measures should be designed in the direction where the correlation between the mathematical evaluation and subjective evaluation is high. We propose a new image quality assessment relying on block-based singular vectors. The corresponded distorted blocks are projected onto the singular vector matrices of the original blocks. These projection coefficients are the main quality attribute. The algorithm is further developed into the reduced reference method. Eigenvectors of the covariance matrix of all original blocks are used as the constant basis to compute the projecting coefficients of all original and distorted blocks. Simulation results on different databases with various distortion types and comparison to state-of-the-art methods show the proposed method in most cases gives the best correlation with human evaluation.     

基于亮度分量的多聚焦彩色图像融合

针对小波变换在图像融合中的平移变性和有限的方向选择性等缺陷和多聚焦彩色图像融合的复杂性,将Q-Shift双树复小波变换应用于多聚焦彩色图像融合.首先对IHS模型的亮度分量I进行Q-Shift双树复小波分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的高频系数和低频系数采用"选择取大"的融合准则进行融合和逆变换,得到融合后的亮度分量,再根据融合前后亮度分量值的接近程度来确定融合后的色调分量和饱和度分量,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过对实验评估指标信息熵、平均梯度、方差和相关系数等实验值的比较,所研究方法的各参数值都得到了很好的体现,获得了较好的融合效果.     

基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

稀疏表示是以块为单位进行编码的,因此破坏了图像块间的相关性。针对上述问题,提出了基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合算法。该算法采用交替方向乘子算法(ADMM)求解非下采样轮廓波变换(NSCT)域强边缘子带的卷积稀疏系数,完成特征响应系数的融合。同时,采用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的点火图完成NSCT域高频子带的融合。实验结果表明:该算法解决了稀疏表示的“块效应”问题,同时又兼具PCNN模型的视觉特性,可以有效地捕捉源图像的特征信息。另外,在主观视觉评价和客观质量评价方面均优于现有算法。     

基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价

图像质量评价是双波段彩色融合处理算法及系统评价的基础,文中研究了一种可见光与红外彩色融合图像质量评价方法。提出了基于场景理解的图像感知质量PQSU 综合评价指标,选择三类典型场景彩色融合图像进行了主观视觉评价实验; 通过对已有评价指标与PQSU 综合指标的主观评价实验结果进行多元线性回归分析,建立了PQSU 的预测模型。结果表明:融合图像的场景颜色协调性与自然感高度相关;利用图像清晰度和颜色协调性可以有效地预测PQSU;针对不同场景类型,已有评价指标在PQSU 的预测模型中所占的权重有所不同,但预测模型的基本形式保持不变。文中提出的PQSU 及其预测模型为进一步发展融合图像质量客观评价模型奠定了基础。     

一种新的光刻机多成像质量参数的原位检测技术

随着光刻特征尺寸的不断减小,尤其是随着分辨力增强技术的使用,像质参数的原位检测已成为先进的投影光刻机中不可或缺的功能。然而现有的每种技术均只能检测有限的几种像质参数。提出了一种新的基于像传感器的光刻机多成像质量参数原位检测(MIQM)技术。该技术通过对原有的测量模型进行修正和扩展,从而在精确测量低阶成像质量参数的同时能高精度地测量高阶成像质量参数。此外,该技术是基于空间像测量的像质参数原位检测技术,从而具有速度快、稳定性好等优点。通过该技术的低阶像质参数测量精度与原有技术相近,而高阶像质参数测量重复精度优于1 nm。实验结果表明该技术能一次完成步进扫描投影光刻机的多个像质参数的精确测量,从而简化了光刻机像质检测过程,大量节约了测量时间,有效避免了像质参数之间的互相影响。     

基于数字图像处理算法的皮肤测试仪

详细介绍了基于数字图像处理算法的皮肤测试仪的设计过程.该皮肤测试仪以台湾义统公司的ET44M210作为MCU实现对整个系统的控制;以台湾义统公司的ET21X130B模块作为影像传感器,实现肤质图像数据的实时采集;通过PC中数字图像处理算法软件对肤质的重要参数进行分析比对.实践表明,该皮肤测试仪十分适合家庭及爱美人士作为便携式皮肤测试仪使用.     

一种基于小波域的指纹图像增强算法

面对采集的指纹图像质量较差的问题,提出一种在小波域对指纹图像滤波增强算法。该算法在小波域进行Ga-bor滤波增强,通过Radon变换后的投影估计Gabor滤波的方向和频率,对滤波增强后的子图进行小波重构得到最后的结果,有效地抑制高频扰动对指纹图像质量的影响,提高运算速度和准确性。通过对FVC2000指纹库中的部分低质量指纹图像进行增强,表明该算法对指纹图像的增强效果明显,并且处理速度较快。     

基于互补嵌入的彩色图像可逆数据隐藏

针对传统差值直方图平移算法嵌入容量偏低、多重嵌入时图像质量严重下降等缺陷,提出一种基于互补嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法。利用色彩分量之间的相关性和整数小波系数之间的关系减小差值,以增加差值直方图的峰值。采用双重直方图平移方法提高嵌入容量,两次嵌入过程的像素值扩展方向相反,部分像素值扩展量相互抵消,扩展量最大值为1。实...