红外弱小目标TSA检测技术

针对红外弱小目标检测,提出了一种改进的最大类间方差算法,利用遗传算法在寻求最优解方面的优势,采用图像像素点间的类间方差作为判决函数,实现了改进的算法设计方案,达到了对类间方差阈值分割检测算法的改进;通过对真实红外视频中采样得到的红外图像进行处理,将本文算法与传统的Otsu算法进行仿真比较,实验结果证明此算法在保证了分割算法检测精度的前提下,达到了对传统算法实时处理性能上的改进,具有工程实践价值。     

一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法

目标检测与识别中常遇到目标与背景大小之比很小的小目标图像分割问题,此时现有的阈值分割方法几乎都失效.为此,提出了一种基于背景与目标的面积差和类内方差的小目标图像分割阈值选取方法.指出了目前图像阈值分割方法不能有效分割小目标图像这一缺陷,给出了基于背景与目标面积差和类内方差的一维直方图、二维直方图区域直分及更为有效的二维...     

基于微粒子群理论的二维最大类间方差阈值分割算法

针对传统二维最大类间方差(Otsu)阈值分割算法处理红外图像耗时的缺点,提出了一种应用微粒子群理论的二维Otsu阈值分割算法.该算法利用粒子群理论的群体智能的特点,通过优化得出粒子的个体极值和全局极值,并根据这两种极值来更新粒子的位置和速度以获得最佳的分割阈值向量.通过对算法中惯性权重和学习因子的讨论确定了最佳的参数选择方案.仿真结果表明,该算法计算准确,流程简单,其运行时间仅为原始算法的5%左右,是一种快速有效的图像阈值分割算法.     

基于一维最大类间方差和形状连通性的图像分割新算法

提出了一种新的基于一维最大类间方差和形状连通性的图像分割算法。它首先选出未经平滑的原始直方图的所有极小值,并用一维最大类间方差法选取出类间方差较大的灰度值;然后再对这些灰度值进行形状连通性值（shape connectivity,SC）的计算。选择SC值最大的一个作为最终分割阈值。文中还在将边缘像素点划分为目标或背景点的方法上也做了一些改进．即使用二维的阅值准则对其进行划分．进一步减小了误分割发生的可能性。理论分析和实验结果都表明：该新算法较一维最大类间方差和基于形状连通性的分割算法都优越．且运算速度快、划分效果好。     

基于视觉的无人机着舰中红外合作目标的分割方法研究

针对基于视觉的无人机着舰中红外合作目标分割的需求背景,提出一种组合分割方法。相关研究发现随着待分割目标所占图像中比例变化,Otsu算法在分割时效果亦随之改变。当目标比例较小时可能会造成不同程度的误分割,而最大熵分割算法在实际处理中又含有较多噪点。本文首先根据图像的能量信息找出包含合作目标的感兴趣区域,同时在原图运用双Otsu算法进行分割,最后对两者的结果进行逻辑＂与＂运算得出最终分割结果。大量实验结果表明,本文的组合分割方法与Otsu算法和最大熵算法相比分割效果有明显改善。     

发动机部件CT图像特征提取与区域生长算法

针对工业计算机层析成像(CT)图像中金属伪影和噪声会干扰部件分割提取的准确性和精度问题，提出一种基于标准差权重阈值和区域生长的工业CT图像特征提取算法。采用标准差权重的二维最大类间方差和二维最小交叉熵阈值分割方法去除图像背景，利用图像的邻域均值实现多种子点区域自动选取，添加Scharr算子计算梯度改进生长准则完成对部件特征的提取。实验结果表明：该算法相对于其他区域生长法，精确率提高了9.1%,准确率最大接近1,相似性系数提高了5.3%,交并比提高了4.1%最大；该算法部件提取效果更好。     

基于Otsu法的声呐图像多阈值分割方法

声呐图像对比度低、噪声大对其目标分割造成一定的困难,因此针对声呐图像的特点,找到合适方法进行分割,具有重要的实用意义。研究了基于Otsu法的声呐图像分割,包括传统Otsu法和改进Otsu法。结合声呐图像的特点对Otsu法进行多阈值扩展,提出了一种自动选取最优阈值的分割方法,并通过实验验证其有效性。     

基于改进最大类间方差法的靶板重孔检测

传统的自动报靶系统对于连发射击到靶板上的重叠弹孔检测率低,通常基于图像处理的自动报靶系统对重叠弹孔会识别成一个弹孔,漏检率高,为此提出一种基于改进最大类间方差法(Otsu法)的靶板重孔检测方法.采用改进Otsu法的弹孔识别方法将重叠弹孔与背景分割,再用两遍扫描法对分割后的图像进行处理,得到重叠弹孔区域,最后采用最小外接...     

融合修正OTSU 和中值滤波的水上航行器障碍物视觉分割

为进一步提高水上航行器视觉避障时图像分割的精确性,提出融合修正OTSU 和中值滤波的水上航行器 障碍物图像分割算法。利用修正系数将原始图像从RGB 模型转换为Y、Cb、Cr 色度值修正的模型,进行修正OTSU 的阈值分割,对分割后的二值图像实行自适应中值滤波降噪处理,并对3 种水上障碍物识别算法进行测试。结果表 明：与加权Otsu 算法和改进阈值分割算法对比,该算法可以将检测目标区域占比稳定在80%以上,并将干扰噪声区 域占比降低至28.5%,说明算法有效、可行。     

正态分布转换算法在声纳图像处理中的应用

根据声纳图像匹配处理的实时性需求,研究了正态分布转换算法。该方法基于对图像中目标点的概率分布进行匹配,不需要提取图像的几何特征或灰度特征,可有效缩短匹配时间。通过对均值滤波法、中值滤波法、小波去噪法、形态学平滑法4种图像去噪和迭代阈值法、最大熵法、一维Otsu法和二维Otsu法4种分割算法,进行仿真并对比,选出符合实时性处理的方法,即中值滤波法和一维Otsui法。基于美国德州仪器公司的数字信号处理芯片,将图像去噪、分割和匹配算法在硬件上实现,硬件实现结果和仿真结果一致,实现了声纳图像匹配的实时处理。     

基于机器视觉的无人机红外合作目标分割方法研究

在无人机着舰的合作目标分割问题中,当目标占图像比例小于0．2％时,双Otsu法、最大熵法等经典的图像分割方法效果不佳。为了提高分割的效果,本文提出了自适应的区域生长法。首先,根据机载摄像机与着陆合作目标的估计距离,确定合作目标的像素点数Ⅳ;然后利用红外合作目标的特点,自适应地寻找出图像中Ⅳ个最亮点的几何中心作为生长核;...     

基于图像分割算法的地形跟随航路规划

使用数学形态学分水岭变换的图像分割算法,提取了基于真实地形的地形特征谷底线,实现三维地形跟随航路规划,克服了人为引入三维真实地形而造成的建模难度大、规划空间"维数爆炸"、收敛速度慢等现象。仿真结果表明,该方法生成的规划空间小、规划时间短且易于实现。     

基于时空域融合的红外弱小目标检测新方法

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于时空域融合的检测方法。在空域上．通过灰度形态学Tophat变换抑制背景、增强目标;在时域上．对红外图像序列连续四帧进行沿时间轴一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对时空域融合的目标增强图像进行自适应阈值分割来提取弱小目标。实验结果表明。该方法能有效地检测运动红外弱小目标。     

四元数模型声矢量阵子空间旋转不变方位估计

传统的声矢量阵子空间旋转不变(ESPRIT)方位估计算法没有利用矢量水听器各输出分量之间的正交特性,对相关声源的估计精度和分辨能力较差,针对此问题,提出了一种基于四元数的二维声矢量阵EP-SIRT算法。首先将矢量水听器的声压和振速输出表示为四元数形式;然后将传统的ESPRIT算法推广至四元数数域,得到目标的方位估计结果。对算法的运算量和方位估计性能进行的仿真说明:与传统的EPSIRT算法相比,四元数域EPSIRT算法运算复杂度更低,对相干信号的估计精度和空间分辨能力更强。     

降低方差的深度确定性策略梯度算法

针对高方差现象导致训练过程不稳定、算法性能下降的问题,提出一种降低方差的深度确定性策略梯度 算法(reduction variance deep deterministic policy gradient,RV-DDPG)。通过延迟更新目标策略的方法,减少误差出 现次数,降低误差的累计;通过平滑目标策略的方法,减小单步误差,稳定方差。将RV-DDPG 算法、传统深度确 定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient,DDPG)和目前广泛应用的异步优势行动者评论家算法 (asynchronous advantage actor-critic,A3C)应用于Pendulum、Mountain Car Continues 和Half Cheetah 问题。实验结 果表明：RV-DDPG 具有更好的收敛性和稳定性,证明了该算法降低方差的有效性。     

基于耦合去噪算法的航空发动机中Si3N4圆柱滚子表面缺陷的检测方法

为解决基于机器视觉的传统单一图像去噪算法对混合噪声信号处理效果不佳,导致不能有效地检测识别航空发动机中应用的Si3 N4圆柱滚子表面缺陷问题,提出一种基于改进的耦合去噪算法与多尺度阈值分割算法相结合的视觉检测方法.通过优化的小波阈值去噪算法与改进的中值滤波算法相耦合方法对Si3 N4圆柱滚子的表面缺陷图像进行去噪处理,...