利用重心原理的图像目标最小外接矩形快速算法

提出了一种基于重心原理的求取目标最小外接矩形的快速算法寻找主轴法。利用重心原理确定水平主轴与垂直主轴的初始位置和旋转中心，根据水平主轴确定目标的初始外接矩形，在水平主轴和垂直主轴构成的锐角区域内，旋转外接矩形，找到面积最小的外接矩形，作为寻优目标。该算法利用重心原理确定的主轴初始位置非常有效，缩小了搜索区间，减少了整个寻优过程中的旋转次数，并且仅旋转用直线方程表示的主轴，大大减少了运算量，有效提高了运算速度，可以快速找到目标的最小外接矩形。     

图像目标质心快速搜索算法

提出一种利用x轴、y轴对称平方距离模板并行搜索跟踪二值图像目标质心的新算法,并针对该方法提出了快速实现法.在导弹跟踪目标过程中,当目标发生平移、旋转、缩放时,利用目标的差分内积性质,可快速计算出目标质心位置.仿真结果表明,新算法相比改进前的算法,质心误差始终控制在1.0个像素内,搜索速度有很大提高,而新算法的快速实现更是极大的提高了质心跟踪速度.     

具有平移、尺度和旋转不变性的小波变换

寻求具有平移、尺度和旋转不变性的小波变换,是应用小波分析进行模式识别需要重点解决的课题。普通的离散小波变换对信号的起始位置非常敏感,不具有平移不变性。本文通过坐标变换,采用方向能量函数确定图像主轴方位,并将其旋转到水平方向得到方向归一化图像。通过对图像的重整和正交小波基的位移、伸缩变换,消除位移和尺度的影响,得到具有平移、尺度和旋转不变性的小波变换。     

畸变不变图像识别算法研究

针对畸变图像难识别的问题,提出了新的基于图像质心和最长边的归一化图像处理算法,并分析比较了极梅林变换、综合识别函数和归一化方法这三种识别算法,并给出了模拟相关结果。分析说明归一化方法能同时实现旋转和比例畸变图像识别.     

基于颜色和空间特征的彩色图像获取方法

本文针对基于内容的彩色图像相似性获取问题,提出了一种新的相似性获取方法,它既考虑了颜色内容特征,也包含了图像的空间关系特征.文章设计了无序矩阵来描述图像空间位置的相对关系,这种无序矩阵具有对旋转和平移不变性的特点.在进行图像间相似性测量时,首先用颜色直方图相交法对图像全局颜色分布进行相似性测量,再对得到的候选图像队列用新的算法进行测量,剔除不相似的图像.新的测量算法既考虑了颜色内容的匹配,同时也考虑了空间相似性的因素.用不同类型的图像对这种方法进行实验,其结果表明,它在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索精度.此外,它在图像发生小的旋转和平移等形变时,表现出较高的可靠性.     

基于旋转、平移和尺度不变的平稳小波图像去噪

针对传统的离散正交小波变换对信号的起始位置比较敏感的特点,提出了具有旋转、平移和尺度不变的平稳小波变换,将图像变换到极坐标,采用方向能量函数确定图像主轴方位,并将图像主轴旋转到水平方向得到方向归一化的图像。然后通过对图像的重整和小波基的位移、伸缩、旋转,来消除位移和尺度的影响。采用基于Bayesian自适应阈值估计的方法,通过最小化Bayesian风险函数获得具有最大信噪比的图像近似最优消噪阈值,提出一种利用输入数据直接得到渐近最优阈值的图像去噪方法。实验结果表明,所提出的方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的边缘,是一种有效的图像去噪方法。     

一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法

综合利用了RGB图像的彩色特征与灰度图像的分形特征,提出了一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法.首先通过无监督优化模糊聚类的方法分割出彩色图像中目标的潜在区域,记录其质心位置和形状大小;然后在质心对应位置提取灰度图像中各区域的分形特征,利用几何度量空间变化率特征排除背景奇异区域的干扰;最后对记录的目标区域进行判决,得到真实目标的质心位置和形状特征,从而检测出全部目标.仿真结果表明,该算法可以有效的进行多目标检测,并较好的保留目标形状特征.     

无人机空中加油过程中编队飞行控制

针对空中加油中无人机位置保持问题,进行了时变质量UAV的动力学建模与非线性控制设计。综合考虑了燃油传输对UAV的质量、惯性矩阵和质心位置的影响,基于相对于惯性系的状态变量,推导了UAV时变质量动力学方程。分析燃油传输带来的动力学影响,并设计神经网络动态逆控制律来实现UAV的位置保持,通过非线性仿真验证了控制律的有效性。     

惯性系下捷联惯导系统最优两位置对准

惯性系卡尔曼滤波对准的状态量不完全可观测,针对这一问题,提出惯性系两位置对准。根据分段线性定常系统理论和奇异值分解法分析惯性系两位置对准算法的可观测性,分析结果表明横摇、纵摇和航向3个轴中绕航向轴旋转时系统的可观测度最高。然后,以航向误差作为参考指标进行仿真,确定了绕航向轴旋转180°的两位置对准为最优。     

基于改进量子遗传算法的图像锐化研究

针对量子遗传在锐化图像出现的缺点,提出改进方法。对量子采用自适应量子旋转门步长调整策略,不同代染色体的进化操作采用不同的旋转角步长,同代的染色体仍用同一旋转角步长进行更新,通过比较每个量子染色体的汉明距离调节其自身的进化速度;将量子染色体更新,将比较适合的染色体解在目标数值范围内判定为级别较高的染色体;对量子交叉操作采用对角线交叉方式;对图像锐化给出了算法步骤。实验仿真表明本算法在锐化边缘和抑制噪声上明显优于其他锐化方法,并且图像的边缘也得到了很好的增强。     

基于约束随机分块的NMF图像哈希算法

基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的图像哈希(image hashing)算法对图像有损压缩,低通滤波、尺度拉伸等处理具有很好的稳健性,但对图像旋转比较敏感。为此,该文在对NMF哈希算法的分块模式进行深入研究的基础上,提出一种可抗旋转攻击的NMF图像哈希算法。该方法通过对随机分块的区域进行限制,并选择合适的分块尺寸来减轻旋转攻击对图像造成的不良影响,从而提高了特征的旋转稳健性。实验表明,所提出的图像哈希算法在保持原NMF哈希算法对其它攻击稳健性的同时,能有效地抵抗旋转攻击。     

摆扫式面阵CCD航空相机的像旋转分析

航空相机在进行拍照时,通常采用45°扫描反射镜绕光轴摆扫或步进,进行多行迹摆扫式拍照,以增大对地面景物的观测范围,但当扫描镜绕光轴旋转对物体进行观测时,物体反射像也将绕轴进行旋转,目标相对探测器(CCD)产生了像旋转。通过运用光线矢量与光轴旋转变换的方法,建立了相机的数学模型。根据该模型,针对扫描反射镜旋转所产生的像旋转,利用光学矩阵建立了扫描镜转角与像旋转角之间的关系,对比各种消除像旋方法的优缺点,提出了采用扫描镜与像面旋转机构同步旋转结合的方法实现消除像旋,为工程设计提供了必要参考。     

一种基于非线性扩散方程和Hausdorff测度理论的SAR图像与光学图像配准方法

该文提出了一种新的利用非线性扩散方程与Hausdorff测度的合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像的配准算法。在此算法中,首先利用非线性扩散方程的SAR图像分割算法获得SAR图像与光学二值图像中相对应的闭合区域特征,将闭合区域质心坐标重合后,被提取特征可通过Hausdorff测度与遗传算法对图像进行快速粗匹配。在粗配准的基础上最后使用二值图像的相关度来进行精配准。实验结果表明,本文方法鲁棒性好,配准精度高,能自动完成存在较大坐标平移、角度变换、尺度缩放的待配图像的配准。     

基于图像旋转相关的空间目标ISAR等效旋转中心估计算法

为了消除逆合成孔径雷达(ISAR)越分辨单元徙动(MTRC)引起的图像散焦,需要估计目标的等效旋转中心。该文以空间目标为研究对象,提出了一种基于图像旋转相关的ISAR旋转中心估计算法。首先,分析了ISAR的瞬时成像机理;其次,将采用相同运动补偿后的回波数据分段成像,得到不同视角的2幅图像;然后,基于定标后的图像像素旋转和图像相关,估计等效旋转中心。当假定的等效旋转中心与真实的旋转中心一致时,2幅图像相关性最大,据此得到旋转中心位置。仿真实验表明,该算法能够有效利用图像整体信息,估计出高精度的目标等效旋转中心,利于提高成像质量。     

矩形和（椭）圆区域目标的分类识别

研究了矩形与(椭)圆形区域目标的分类识别问题,详细阐述了区分矩形和(椭)圆形区域目标的方法和步骤.在二值图像中存在着不同角度和尺寸的矩形与(椭)圆形区域目标,通过两种目标的面积、周长与其边界框对应参数的关系很好地区分了矩形和(椭)圆形目标,并给出目标的中心位置、长度(或长轴长)、宽度(或短轴长)、周长、面积及最小惯性轴的角度等重要几何参数.该方法直观,且具有旋转、平移、尺度不变性.     

基于三维轴距的图像去噪算法

图像去噪是图像处理邻域的重要课题,该文在3维直方图的基础上定义图像的3维轴距,分析无噪声及椒盐噪声影响下图像3维轴距的分布特点,提出基于3维轴距的去噪算法。算法首先对图像进行边沿扩展,再利用3维轴距来检测噪声,最后用非噪声中值滤波来消除噪声。仿真比较了3维轴距去噪算法与中值滤波、自适应开关中值、快速自适应均值滤波、修正方向加权中值滤波和自适应模糊开关中值滤波算法的去噪性能,结果证明该文算法的有效性。     

实拍运动模糊图像的退化参数估计与复原

针对实拍运动模糊图像的复原问题,分析了实拍图像与仿真模糊图像的特征差异,提出一种适用于实拍图像退化参数估计的方法.首先计算退化图像的倒谱,选用倒谱灰度极小值的绝对值作为阈值把倒谱变为二值图像,再去除中心的十字亮线;然后用点到直线的距离公式计算出二值图像的亮条纹方向,即得运动模糊方向;最后以退化图像中心为旋转轴,将运动模糊方向旋转至水平方向,用差分自相关法计算模糊尺度.把估计的点扩散函数(PSF)代入维纳滤波算法复原实拍图像,复原效果证明参数估计结果正确.     

旋转运动空间可变模糊图像的代数复原

提出了一种基于最小二乘和空间相关约束沿模糊路径卷积的代数复原方法。为了有效和快速地恢复角点处的图像信息,采用了最优估值理论。在微机上对算法进行了验证,实验结果表明,算法能有效地去除旋转运动的空间可变模糊。     

基于Fourier-Mellin变换和相干系数法的重复轨道干涉SAR图像配准新方法

相对于单轨双天线InSAR系统,重复轨道InSAR系统由于轨道不能完全平行,导致InSAR图像对间存在夹角,使其配准更为困难。该文针对非平行重复轨道的InSAR问题,提出了一种结合Fourier-Mellin变换和相干系数法的InSAR图像配准算法,对存在夹角的SAR复图像对进行精确配准。该方法用于粗配准时,通过引入非线性图像幅度变换预处理,克服了Fourier-Mellin变换无法直接处理SAR图像对幅度分布动态范围大且不均匀的问题,而用于精配准时,通过引入相干系数法,精确估计了复图像对之间存在的微小角度。以SIR-C/X重复轨道的X波段SAR数据为例,详细比较了传统相干系数配准算法和该文算法在配准精度和计算时间上的差异,从而验证了算法的有效性。     

基于自适应预处理的图像分割方法

为了防止分水岭算法过分割问题,该文提出了一种基于自适应预处理的图像分割算法。该方法在分水岭算法的基础上,首先结合像素点亮度特征和空间分布特性应用自适应方法对梯度图像进行预处理。通过考察各像素点邻域中像素分类后的分布情况,来判断考察点是处于区域中心还是处于边界,并据此对考察点的梯度值进行调节。然后在预处理后的梯度图像上选定标记,将预处理后的梯度图像中大于200个像素的连通区域标定为标记。最后用分水岭分割方法对带标记的参考图像进行分割。试验结果表明,该分割方法具有良好的分割效果。