基于显著轮廓特征的SAR图像轮廓匹配新方法

在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多, 误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题。该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像“由粗到精”的匹配新方法。该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果。试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配。     

基于轮廓曲线和局部特征点的自动人耳识别

针对人耳识别问题,提出了一种由粗到细的两步识别方法.首先采用边界跟踪算法从侧脸图像上提取外耳及其轮廓曲线,然后利用基于改进Hausdorff距离的轮廓曲线对齐方法对图像库进行筛选得出候选的人耳图像,最后通过使用广义外耳局部特征点匹配方法从候选图像中精确匹配出与待测人耳相同的图像.采用轮廓曲线和局部特征点作为识别特征向量,利用改进Hausdorff 距离作为匹配量度方法,实现了基于2-D灰度侧脸图像的完全自动人耳识别,较有效地克服了光照和旋转角度变化对外耳识别的影响.实验结果表明,该方法计算量小、适应性强、鲁棒性好,极具实用价值.     

一种基于封闭均匀区域的SAR图像配准方法

为克服图像间灰度差异、旋转差异和尺度差异对SAR图像配准精度的影响,该文利用均匀区域在SAR图像中的灰度统计特性,提出一种基于稳定封闭均匀区域的SAR图像配准算法。首先基于多尺度非线性扩散理论,提取得到轮廓保持性较好的封闭均匀区域;然后构建具有仿射不变性的区域特征,采取基于多边形拟合的区域粗匹配方法和基于重合度的区域精匹配方法,实现由粗至精的区域匹配;最后用匹配区域的质心点构建图像变换模型。实验结果表明,该算法配准精度高,能有效克服待配准图像之间的灰度差异、旋转差异和尺度差异,对噪声具有较好的适应性。     

基于区域SIFT特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法

针对传统匹配算法对旋转和扭曲图像匹配效果不佳的问题,提出一种基于蛋白点区域SIFT(Sale Invariant Feature Transform)特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法.首先,提取蛋白点区域SIFT特征;然后,根据SIFT特征实现蛋白点粗匹配,并采用RANSAC (Random Sample Consensu)方法剔除误匹配特征点;最后,通过计算粗匹配点集之间的TPS(Thin Plate Spline)变换关系,采用几何相关法完成蛋白点间的精匹配.通过对国际凝胶图和Bio-Rad公司测试图等不同图源的凝胶图像进行蛋白点匹配实验,结果表明,该算法具有较高的匹配精度,其匹配误差小于2.2％,对旋转和扭曲图像同样具有良好的鲁棒性.     

基于等积环投影与Zernike矩的快速模板匹配

为增强工业级机器视觉系统的实时性和稳定性,本文提出一种基于等积环投影与Zernike矩的具有旋转不变性的快速模板匹配方法,该方法采用由粗到精匹配策略,在粗匹配阶段以等积环投影向量作为特征进行匹配得到候选点集,再基于Zenrike矩进行精确匹配.主要创新点为提出复杂度低、抗噪性强和具有旋转不变性的等积环投影向量特征,并利用圆对称性在八分圆法基础上进一步降低Zernike矩计算量.经理论分析和实验对比验证,此法在保障匹配精度前提下,其匹配速度胜于当前同类最优算法,且对高斯噪声及线性亮度变化有强鲁棒性.     

SAR图像多尺度配准的小波域最小割模型方法

 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像提出了一种基于小波域改进最小割(Improved Minimum Cut,简称IMC)模型的多尺度配准方法.该方法首先将小波分解后的高频信息与SAR图像的特性相结合,用以指导在低频子图像中基于IMC模型的图像分割,从而获得两幅图像中完整的区域轮廓特征,然后通过融合开闭轮廓的信息,分别利用统计直方图和Hausdorff距离获取配准参数并对之细化,最后通过逐层校正参数完成多尺度的配准.实验结果表明,该方法能避免斑点噪声对轮廓提取和匹配的影响,能够实现具有平移、尺度和旋转变化的亚像素级精度的SAR图像配准.     

应用特征轮廓四边形的热红外图与可见光图配准

热红外图与可见光图的融合分析在智能安防和故障检测中应用广泛.针对同一场景下两图像在融合过程中难以匹配的问题,提出了一种基于特征轮廓四边形的图像配准方法.首先通过分割算法分别对热红外图和可见光图进行过滤;再进行边缘轮廓点的检测和轮廓的重新绘制;然后通过算法筛选出特征轮廓并进行多边形近似,生成特征轮廓的外接四边形;将此四边形顶点代入改进的单应性变换模型计算参数,其中加入了位移变量偏差值可中和80％的误差;最后,通过单应性变换模型对热红外图进行变换配准.实验结果表明,该方法使轮廓定位更加精确,有效减少了匹配误差,能够实现图像的高精度快速配准.     

基于多尺度多方向Gabor模板的光学/SAR景象匹配

合成孔径雷达(SAR)成像制导通常采用光学基准图和SAR实时图进行特征提取和景象匹配.提出了一种光学/SAR异类影像匹配方法,利用多尺度多方向Gabor模板提取图像的Gabor特征后进行特征匹配,首先对SAR图像进行方向Frost滤波预处理,然后分别计算光学图像和SAR图像的高斯梯度图像,再利用多尺度多方向二维Gabor滤波器模板分别对两幅高斯梯度图像进行特征提取,最后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配.该方法直接利用光学图像和SAR实时图进行景象匹配,实验表明,该异类影像匹配方法较其他传统方法具有较高的鲁棒性和准确性.     

基于轮廓特征的红外与可见光图像配准方法研究

红外光与可见光处于不同波段,其图像间的相关性较小.传统的基于特征的图像配准方法(如利用角点、边缘点等),在特征点选择时容易造成误匹配,这是由于有时特征点间的距离比较近造成的.针对此问题,本文提出了一种基于图像轮廓特征的红外与可见光图像配准方法.首先通过设置目标过滤器来提取明显的轮廓,再利用部分Hausdorff距离对轮廓进行匹配,计算出匹配轮廓对的面积和质心,并以此作为配准依据来对两种不同的图像进行配准.然后通过实验证明该方法的配准精度更高且克服了特征点误匹配的难点,这就可以解决刚性变换中红外与可见光图像间的配准问题.     

一种新的SAR图像分块匹配算法

当SAR图像噪声过强时,采用归一化积相关算法得到的相关面对比性较差,匹配结果可靠性降低。为解决此问题,给出一种新的SAR图像分块匹配算法。该算法将实时图分块并分别与基准图进行匹配,利用分块图像之间的相关性来找正确匹配点,增强了匹配结果的可靠性。实验证实该算法在实时图有强噪声的情况下依然可以正确匹配。     

Contour enhanced image super-resolution

Recently, very deep convolution neural network (CNN) has shown strong ability in single image super-resolution (SISR) and has obtained remarkable performance. However, most of the existing CNN-based SISR methods rarely explicitly use the high-frequency information of the image to assist the image reconstruction, thus making the reconstructed image looks blurred. To address this problem, a novel contour enhanced Image Super-Resolution by High and Low Frequency Fusion Network (HLFN) is proposed in this paper. Specifically, a contour learning subnetwork is designed to learn the high-frequency information, which can better learn the texture of the image. In order to reduce the redundancy of the contour information learned by the contour learning subnetwork during fusion, the spatial channel attention block (SCAB) is introduced, which can select the required high-frequency information adaptively. Moreover, a contour loss is designed and it is used with the $\ell 1$ loss to optimize the network jointly. Comprehensive experiments demonstrate the superiority of our HLFN over state-of-the-art SISR methods.     

印制电路板外形加工工艺新议

介绍了以激光切割加工成型的印制板外形加工模具。这种模具制作速度快，效率高，质量精良，成本较低，不失为印制电路板外形加工的一种新的尝试。     

一个新颖的轮廓线跟踪算法

提出了一个新颖的基于隐马尔科夫模型与光流的轮廓线跟踪算法。曲线描绘由B样条形状空间向量来表达,能够捕捉全局和局部变形。提出应用沿曲线的光流计算来预测曲线在下一帧的位置,在预测曲线的基础上,提出应用隐马尔科夫模型来准确定位曲线的位置。隐马尔科夫模型提供了一种有效的概率手段来融合多种量测特征比如边缘,曲线平滑性,区域灰度或颜色统计信息等等,能够更准确的定位曲线位置。基于仿射形状空间的实验了表明本文所提出算法的有效性。     

一种起始点无关的小波轮廓描述符

针对现有小波轮廓描述符依赖于起始点的问题,提出一种自相关小波轮廓描述符.首先对经过平移和尺度归一化后的轮廓进行小波变换,再将各个频段小波系数进行自相关变换,消除起始点变化对描述结果的影响,得到最终的自相关小波轮廓描述符.该描述符彻底摆脱了对起始点的依赖,同时具有较高的描述精度.实验结果证明了自相关小波轮廓描述符的有效性.     

放音磁头的轮廓效应

本文介绍了录音机放音磁头轮廓效应的基本原理及其形成的规律性，轮廓效应影响的定量计算和克服其不良影响的基本方法，及轮廓效应和放音低频响应的关系。     

Contour filling for region extraction

An algorithm for filling binary digital contours is presented. It is oriented towards computer graphics and interactive image processing. The algorithm correctly fills every kind of closed digital curve, no matter of its thickness, of the presence of “repeating” or “brush-past” arcs and of the simply or multiply connectedness of the contoured regions. Memory requirements and computation time favourably compare with those of other algorithms proposed in the literature.     

Contour synthesis by least-squares construction

A least squares construction method is proposed to synthesise contours for human figure portrayal. It allows the creation of novel views of a human figure from different viewing angles, or the generation of a sequence of contours to depict the movement of a human character.     

人脸轮廓信息的提取

边缘提取在模式识别、机器视觉、图像分析及图像编码等领域都有着重要的研究价值。人脸检测技术是一种人脸识别技术的前提。文章针对人脸检测中人脸定位提出了人脸轮廓信息提取技术,确定人脸检测的主要区域。首先介绍了几种边缘检测算子,然后提出了动态阈值方法来改进图像阈值,提高了边缘检测精度。