基于相位一致的周边抑制目标轮廓检测算法

针对复杂背景下的传统目标轮廓检测算法受图像对比度及亮度变化影响,且存在过多噪声与轮廓弱化等问题,提出一种新的相位一致性周边抑制轮廓检测算法。算法首先根据相位一致性(PC)原理,应用Log_Gabor构造相位一致性模型,克服了对比度与亮度改变的影响;其次,引入全变差去噪模型,基于相位一致性进行了改进,去除了大量的噪声;最后,提出各向同性周边抑制模型对上述模型进行优化,抑制纹理边缘,使真实轮廓更突出。仿真结果显示,与PC模型和周边抑制算法相比,新算法的精度更高,明显优于传统方法,并具有较高的稳定性。     

多水平外区抑制的轮廓检测

提取自然图像中的物体轮廓是机器视觉研究的重要问题,主要困难在于自然图像中的纹理性边缘严重干扰了物体轮廓的提取。研究表明视皮层方位选择性神经元的非经典感受野机制使得人类视觉系统在处理自然图像时不仅能够抑制纹理性边缘,而且能够增强物体的轮廓。基于此人们提出多种仿生轮廓检测算法,但算法中被称为抑制水平的参量在取值较高时会漏检部分轮廓,而在其取值较低时又会引入过多的纹理性边缘。针对这一问题,提出多水平外区抑制轮廓检测算法,通过整合各级单水平外区抑制的检测信息,有效抑制了纹理性边缘和降低了漏检轮廓的可能性。实验结果表明,相对于传统算法,新算法在轮廓检测性能上提高了10%左右,并具有更好的稳健性。     

基于生物视觉特征的目标轮廓提取算法

自然场景中的目标轮廓提取是计算机视觉中的一个重要研究问题。其难点在于场景中大量的纹理边缘严重地干扰了轮廓提取的完整性。近年来,一些研究工作将生物视觉特征引入图像边缘轮廓提取,取得了一定的效果。其中通过引入视觉外区抑制特征可以在提取物体轮廓边缘的同时抑制一定量的纹理边缘,从而得到轮廓边缘集合。然而在整合轮廓边缘时,传统模型仅仅采用求交并集的简单合并方法,使得强响应的细小纹理残留。基于此,提出了一种改进的基于生物视觉特征的自然场景目标轮廓提取算法。首先采用多水平抑制方法得到候选轮廓边缘集合。接着将一种基于生物视觉特征的边缘组合方法用于将候选边缘整合成为一个完整的目标轮廓。与传统的外区抑制算法相比,基于视觉特征的轮廓提取算法提高了自然场景中目标轮廓提取的准确性和完整性。     

基于组合LoG滤波方法的轮廓检测

轮廓检测是计算机视觉领域一个重要问题,目标和背景的纹理和噪声的存在让提取轮廓和保存轮廓完整性变得十分复杂。现有的神经生理学和解剖学研究成果,提供了许多轮廓检测的新方法。文中改进了现有的仿生模型,通过对图像进行不同参数的LoG滤波,并将结果赋予不同的权重,然后组合所有结果来抑制纹理,减弱了纹理和背景中的干扰成分对轮廓提取的影响,增强了目标的轮廓边缘,保留了目标轮廓的完整性。实验结果表明,这种方法有效地抑制了纹理,减少了对目标轮廓完整性的破坏,提高了图像的轮廓检测性能。     

基于Gabor和纹理抑制的手机配件划痕检测

经典的划痕检测方法通常采用各种边缘检测算子来完成,由于对纹理和噪声十分敏感,因此常造成大量的误判。在具有复杂纹理的金属表面检测中,误判现象尤其严重。为此,利用Gabor滤波的条形模式检测原理,同时结合各向异性纹理抑制和滞后多阈值处理技术,提出一种用于手机配件金属表面划痕的检测方法。对金属表面图像进行Gabor滤波,提取出划痕的骨架结构,利用各向异性纹理抑制方法抑制金属表面的纹理,再用滞后多阈值准确提取划痕。实验结果表明,该方法能极大程度地抑制非划痕区域的金属纹理,同时完整地提取出细微的划痕图像,其误检率、漏检率和轮廓检测缺失概率分别为2%,3.7%和5.5%,明显优于基于边缘算子的划痕检测方法。     

边缘追踪模型与SURF检测结合提取天绘影像机场目标

目的 遥感影像提取识别机场目标是遥感领域研究的热点。但是大多研究仅使用被裁剪的影像进行提取识别,由于处理速度等原因很少使用整景高空间分辨率遥感影像提取机场目标。大多数研究是先提取出图像中的直线,根据直线确定机场跑道再确定机场目标,但高分辨率图像提取的直线不仅是机场跑道的,还有可能是高速公路、铁路、大型厂房的外墙、耕地边缘、山脉、地层等,如何区分提取的直线是机场跑道很少被研究。很多研究提取的都是大型机场目标,没有对小型机场进行提取识别,另外如果图像中同时有两个机场应该如何提取也没有被研究。天绘具有数据实时回收,数据全球覆盖等特点,本文将使用高空间分辨率天绘影像（6 000×6 000 像素）提取机场目标。天绘影像地物类型复杂,细节丰富,仅使用一般的空间滤波或边缘探测方法会导致检测结果中有过多的噪声和伪边缘,致使机场目标识别不出来,所以建立了一种以边缘提取追踪模型和SURF（speeded up robust features）检测结合的检测方法和提取流程,达到机场目标识别的目的。方法 边缘提取追踪模型是建立在边缘提取基础上。首先对天绘影像进行滤波处理消除噪声,再对图像进行梯度幅值和法线梯度方向的计算,并利用改进的非极大值抑制方法找到梯度图像中局部变化的最大值,删掉其他值,获得单像素边缘图像,然后对边缘图像进行边缘轮廓线追踪提取出边缘轮廓线,最后使用直线检测和SURF检测方法识别出机场目标。结果 使用本文方法成功地识别了4景天绘卫星图像中的机场目标。借助改进的非极大值抑制和边缘轮廓线追踪提取方法有效地提取了影像中所有地物的边缘,识别出的地物边缘都是清晰的、单像素的边缘,对地物边缘轮廓进行直线提取,并在提取直线的基础上使用SURF检测获得图像中的机场目标。利用天绘卫星图像成功在2景图像中分别提取出一大、一小两个机场,在另外两景图像中分别各提取出一个机场,顺利地实现了用天绘卫星图像提取识别机场目标的过程。结论 本文提出的机场目标提取方法十分有效,该方法不仅适合于天绘卫星遥感数据,还适用于和天绘卫星类似的其他遥感卫星数据。其中对非极大值抑制方法的改进能够提取出更准确的边缘,也能提取出更细微的边缘, 抑制虚假边缘的产生,对提取小型机场有帮助。     

遥感图像中的飞机快速定位方法

针对目前遥感图像中飞机的快速定位问题,提出了一种利用分布估计法处理边缘轮廓特征的飞机快速定位方法.首先融合不同精度的多边形近似结果,将复杂的几何轮廓转换为网状结构;再通过期望最大化(EM)算法对局部灰度纹理特征值进行分布估计,定位分割出飞机区域.对几幅机场图像的试验结果表明基于复杂边缘轮廓的方法不受图像各种灰度信息的干扰,突出了飞机同其他图像内容的区别,同时EM算法能够根据强化结果的纹理特征快速准确的定位出大幅遥感图像上各种型号的飞机目标,具有较好的鲁棒性和实用性.     

结合纹理梯度抑制与L0梯度最小化的纹理滤波

目的 纹理滤波是计算机视觉领域的一个基础应用工具,其目标是抑制图像中不必要的纹理细节和保持图像的主要结构。目前已有的纹理滤波方法多存在强梯度纹理无法被抑制或结构丢失的问题,为此提出一种结合纹理梯度抑制与L₀梯度最小化的纹理滤波算法。方法 首先,提出一种能够区分结构/纹理像素的方向性区间梯度算子,其中采取了局部对比度拉伸和尺度自适应策略,提升了弱梯度结构像素的识别能力。随后,利用区间梯度幅值对原始图像梯度进行抑制,并用抑制后的图像梯度进行图像重建,获得纹理像素梯度小于结构像素梯度的纹理抑制图像。最后,考虑到纹理梯度抑制时会对结构像素的梯度产生一定的衰减作用,本文采用具有梯度提升作用的L₀梯度最小化方法对纹理抑制图像进行滤波,得到纹理抑制结构保持的纹理滤波图像。结果 通过测试马赛克和自然风景等不同类型的图片,并与L₀梯度最小化、滚动引导图像滤波、相对总变分、共现滤波等方法相比较,本文算法能够在抑制强梯度纹理的情况下对图像的主要结构得以保持,并且具有良好的普适性和鲁棒性。同时本文将纹理滤波应用于图像的边缘检测和细节增强,取得了不错的效果提升。结论 本文算法在兼顾强梯度纹理的抑制和结构的保持方面已超越已有的方法,对于图像的目标识别、图像融合、边缘检测等易受强梯度纹理干扰的技术领域,具有较大的应用潜力。     

一种新型的空域SAR图像相干斑抑制方法

为了有效抑制SAR强度图像中的相干斑噪声,提出一种改进Sigma滤波并结合Gamma MAP滤波的空域相干斑抑制方法。首先利用阈值判断法判断并保留强点目标,然后结合SAR图像分布模型和MMSE准则判断Sigma区间,其中可以根据图像局部统计特性自适应调整窗口尺寸,最后选择Sigma区间内像素进行Gamma MAP滤波。实验结果表明:对于星载和机载SAR图像,在相干斑噪声抑制和边缘纹理细节信息保持方面,该方法较其他常用的空域相干斑抑制方法具有明显的优越性,能极大地提高SAR图像判读和目标识别能力。     

方向波合成孔径雷达图像噪声抑制

关于提高孔径雷达图像质量,应研究雷达图像去噪问题,针对目前小波对高维信息的方向性不敏感,在合成孔径雷达图像斑点噪声抑制中不能很好的保留图像的边缘、轮廓与纹理信息的缺点,为提高图像质量,提出一种方向波的 SAR 图像斑点噪声抑制方法.根据数字化线段理论和整数栅格理论的方向渡不仅继承了小波变换维数可分性的特点,而且通过选择变换方向和队列方向来获得灵活的多方向性进行仿真,从而能够更好的捕获图像方向信息,经实验证明,所提出的方法能够克服小波去噪中"振铃效应"和边缘模糊等现象,证明了方法有效性.     

基于色度畸变和纹理特征的阴影消除方法

从图像序列中精确地提取运动目标是许多计算机视觉应用中的核心部分,但由于运动目标阴影的存在,会导致目标形状的扭曲、目标的相互连接等问题,对分割和提取运动目标造成很大的困难.为了精确地提取运动目标,提出一种利用色度畸变和纹理特征进行阴影消除的方法.采用混合高斯分布建立自适应背景模型,运用背景减除的方法分割出运动区域,并分析了场景点在存在阴影前后色度的分布规律以及纹理的互相关性,从而消除运动目标的阴影.分析和实验表明,该算法抗干扰能力强,对于室内和室外光照条件下的阴影都能有效地消除,并且所需设置的参数少,复杂度较低,易于实现实时运动图像处理.     

An improved model for surround suppression by steerable filters and multilevel inhibition with application to contour detection

Psychophysical and neurophysiological evidence about the human visual system shows the existence of a mechanism, called surround suppression, which inhibits the response of an edge in the presence of other similar edges in the surroundings. A simple computational model of this phenomenon has been previously proposed by us, by introducing an inhibition term that is supposed to be high on texture and low on isolated edges. While such an approach leads to better discrimination between object contours and texture edges w.r.t. methods based on the sole gradient magnitude, it has two drawbacks: first, a phenomenon called self-inhibition occurs, so that the inhibition term is quite high on isolated contours too; previous attempts to overcome self-inhibition result in slow and inelegant algorithms. Second, an input parameter called “inhibition level” needs to be introduced, whose value is left to heuristics. The contribution of this paper is two-fold: on one hand, we propose a new model for the inhibition term, based on the theory of steerable filters, to reduce self-inhibition. On the other hand, we introduce a simple method to combine the binary edge maps obtained by different inhibition levels, so that the inhibition level is no longer specified by the user. The proposed approach is validated by a broad range of experimental results.     

基于小波变换的航海雷达图像噪声抑制方法

为了有效抑制海浪图像中的干扰噪声,提出了一种基于小波变换的海浪图像噪声抑制算法。首先,利用小波变换检测出图像边缘获取噪声点的潜在位置;其次,根据海浪图像的直方图分布特性确定阈值,利用该阈值对海面回波信号和噪声进行分离;最后,根据海面回波信号具有形似性的特点,利用噪声邻域内的信号点对已检测出的噪声点进行属性值插值,从而达到滤除噪声的目的。为验证该算法的效果,将本算法与小波域的硬阈值和软阈值去噪算法进行了比较,对比结果显示,算法在海浪图像噪声抑制应用中优于传统算法,可以得到较好的海面回波信号,并且能够满足下一步的海浪分析要求。     

纹理抑制的光照不均图像配准算法研究

针对KAZE算法对光照不均图像特征点提取效果不佳的问题,提出了一种基于纹理抑制改进后的KAZE图像配准算法。改进算法的主要流程如下：将纹理抑制算法嵌入到非线性扩散滤波方程中,以实现对图像更好的光照估计;对光照估计后图像的亮度分量进行自适应Gamma校正;利用改进的KAZE算法对图像进行配准。实验结果表明,改进算法相较于SIFT、SURF、KAZE算法的平均正确匹配率分别提高了48.5个百分点、22.1个百分点和20.1个百分点,查全率提高了26个百分点、5个百分点和5.5个百分点,所提算法能有效地降低误匹配,并且广泛地应用到多种处理场景中。     

一种背景抑制改进的显著性目标检测方法

针对显著性目标检测在复杂背景下准确率低的问题,提出超复数傅里叶变换改进的条件随机场显著性目标检测方法。首先,建立图像无向图并提取节点特征;然后重构超复数傅里叶变换得到平滑振幅谱与相位谱,获得无向图节点背景抑制权值,从而初步确定多尺度高斯核背景抑制图;最后输入到训练后的条件随机场中,通过增强目标表示得到最终显著性目标区域。实验表明,本文方法在准确率上较现有流行方法有显著提高,且能够在抑制复杂背景的同时,准确锁定指定目标位置区域。实验验证本文方法在复杂背景下显著性目标检测具有较好的准确性和鲁棒性。     

基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法

为了进一步提高旁瓣抑制的效果,本文提出一种基于小波变换空间变迹的合成孔径雷达图像旁瓣抑制方法。该方法对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的二维小波分解,对分解后得到的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制,将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构得到实部数据和虚部数据,再对重构后的实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制,最终生成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像。实验结果表明,该方法能够在基本不损失图像分辨率的基础上,有效抑制图像的旁瓣电平。     

基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法

针对纹理图像在平滑过程中低对比度边缘易丢失和纹理细节抑制不彻底等问题,提出基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法。首先,将图像视作三维空间中的二维嵌入曲面,再在此基础上分析图像的几何特征并提出梯度曲面面积约束正则化项,以提高纹理抑制性能;其次,根据图像的统计特性,建立L₀梯度稀疏与自适应梯度曲面面积约束的混合正则化约束图像平滑模型;最后,采用交替方向乘子法对非凸非光滑的优化模型进行高效求解。通过纹理抑制、边缘检测、纹理增强和图像融合等方面的实验结果可知,所提出的图像平滑算法克服了L₀梯度最小化平滑方法易造成的阶梯效应和欠滤波等缺陷,能够在去除大量纹理信息的同时保持并锐化图像显著的边缘轮廓。     

红外背景抑制与小目标检测算法

目的 针对Robinson guard滤波器的局限性和红外图像背景抑制问题,提出一种新的红外背景抑制滤波算法。方法 首先通过形态学Tophat算子对图像背景进行抑制,然后对背景抑制后的图像采用改进的Robinson guard滤波器进一步凸显目标,并通过阈值化分割出感兴趣区域,在此基础上,利用Unger平滑去除小的噪声点,最后用局部信杂比（SCR）和移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位。结果 采用3组不同的红外背景图像序列进行实验,所提算法对不同背景均有很好的抑制效果,与传统Robinson guard滤波方法相比,本文算法不仅能更有效地保留目标的特征信息,而且对3组图像序列的小目标的检测率分别提高了1.1%、2%、11%,虚警率分别降低了14%、12%、16%。结论 本文算法能有效地检测出小目标,具备较高的准确性,对于低信噪比的图像具有良好的适应性。同时,本文算法具有较高的实时处理能力,有利于实现实时性技术应用。