用于多类型边缘提取的最佳Gabor滤波器设计

针对传统边缘检测方法检测精度不高的问题,提出了采用最佳Gabor滤波器检测多类型图像边缘的方法.建立多类型边缘模型,采用Gabor滤波器进行滤波分析.结果证明,对于二维阶跃边缘,在Gabor滤波器的频率和空间常数乘积接近于1.8,且滤波器方向垂直于边缘方向的情况下,可以得到最佳的边缘检测效果;对于一维斜坡边缘,在Gabor滤波器的频率和空间常数乘积接近于1.0的情况下,可以得到最佳的边缘检测效果.利用设计的最佳Gabor滤波器进行边缘提取实验,证实该方法具有较高的边缘检测精度,优于传统的边缘检测方法.     

基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究

由于SAR图像含有相干斑噪声，使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难，提出了一种新的SAR图像边缘提取方法，该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后利用小波变换具有多分辨分析的特性，并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。     

基于指数小波分形特征的SAR图像特定目标检测

提出一种SAR图像特定尺寸、方向目标检测方法．根据指数小波对SAR目标边缘的选择性强化特性,对SAR图像进行方向指数小波滤波．基于滤波后的目标特性,定义指数小波分形特征(EWF)．该特征依据SAR成像过程中目标尺寸、方向等先验性信息,实现对SAR图像特定目标检测．指数小波分形特征与传统的目标检测特征不同,它对目标尺寸、方向、背景对比度同时具有敏感性．基于MSTAR数据库的检测实验结果说明了EWF特征对尺寸、方向性SAR目标检测的有效性．     

结合FFT和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法

针对织物表面纹理特征提取与表征的问题,提出一种结合FFT(傅里叶变换)和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法,通过傅里叶变换提取频谱楔特征(角向分布)和环特征(径向分布)作为特征角度和频率参数,设计2个最优Gabor滤波器,分别与织物纹理图像进行卷积,获得目标子图像,然后对子图像进行融合处理,达到提取纹理特征的目的。在线条图像纹理特征成功提取的前提下,应用到常见织物的纹理特征提取上,并与传统的Gabor滤波器提取方法进行对比。实验结果表明,结合FFT和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法是有效的,且提取结果优于传统方法。     

基于Gabor滤波器和改进BP神经网络的人脸检测方法

提出一种基于Gabor滤波器和改进BP神经网络的人脸检测方法.该方法首先利用Gabor滤波器空间位置与方向选择特性,采用8种方向Gabor滤波器提取人脸样本图像特征;然后把基于Gabor滤波器的特征向量作为人脸/非人脸分类器输入,并用PCA方法对特征向量降维;最后利用已降维的特征训练改进的BP神经网络.仿真实验表明,该方法比单一使用Gabor滤波器和单一使用BP神经网络检测率高.     

一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法

合成孔径雷达(SAR)图像经过相干斑抑制后,图像中目标边缘会出现模糊。针对这一问题,提出了一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法。该方法在梯度方向和与梯度垂直方向构造了两个扩散系数分布函数。在非目标边缘区域,各方向扩散程度不同,对相干斑噪声具有较好的抑制效果;在目标边缘区域,梯度方向不做平滑,以保护和增强边缘,而在垂直于梯度方向有较大的平滑,突出边缘轮廓。实验结果表明,该方法具有很好的相干斑抑制能力和边缘增强能力。     

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准．     

基于Gabor滤波器的手机按键特征提取

本文将应用Gabor滤波器对散乱分布在深色背景上的手机按键特征进行提取。通过选取合适的Gabor滤波器参数,并根据Gabor滤波器的参数,采用自适应搜索窗口对按键图像的滤波响应提取局部极大值作为特征点,并以特征点周围领域的能量之和作为按键的特征信息,并利用该信息进行目标图像与样本图像的匹配率运算,达到识别的目的。     

经验模态分解在直升机谱特征提取中的应用

为了更有效地提取直升机辐射噪声的频谱特征,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的特征提取算法.仿真研究表明EMD具有突出信号局部特征且余量可表征信号变化趋势的特性,该算法将目标辐射噪声的频谱构成和EMD的特性相结合,将EMD应用于变换域(信号频谱序列)信号分析,有效的实现了信号连续谱的提取.相比于平滑滤波器法须人为选择最优的α值,且提取的连续谱有滞后性的不足,文中所示方法可自适应的提取信号的连续谱,且在准确无滞后地估计连续谱的同时,对线谱有一定的"增益",为后续的目标识别提供更全面的信息.     

一种基于逆Bilateral滤波的边缘提取方法

为了增强图像中边缘的响应,进而获得具有鲁棒性的边缘提取算法,提出了一种逆Bilateral滤波的图像预处理方法,将图像中的边缘很好地显现出来,在此基础上添加策略进行边缘提取.Bilateral滤波器能够进行边缘保持,鉴于其在低频和高频的良好响应,给出新的含义,构造逆Bilateral滤波器进行边缘增强处理,然后在梯度模图像上,采用自适应阈值获得和非最大抑制策略,提取图像中的边缘.实验证明,逆向思维的应用能够提高光照不一致的条件下的边缘提取效果,以及增强对噪声的低敏感性。     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉,严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声,只要选择合适的扩散方向和速度,就能较好地保留图像的边缘和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,并与小波去噪滤波方法进行比较,各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果。     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

Edge Detection Algorithm of SAR Images with Wedgelet Filter

Based on the analysis of the characteristics of synthetic aperture radar (SAR) images, a new edge detection method is proposed. The wedgelet transform is introduced into the area of SAR image speckle reduction for it can provide a nearly optimal representation for images in the horizon class. The wedgelet filter has good ability in keeping edge and speckle reduction. Then, a ratio edge detector is applied after a process of speckle reduction. The experimental results show that the method outperforms substantially others visually.     

New technique for text region location in images

Text regions in images are hard to detect because of the complex background. Using the texture directions of the text region, we propose a new technique for text region location in images based on the Gabor character and neural networks classifier. First, the direction textures of original images are described by Gabor features with several directions and scales. Then the BP neural networks classifier is trained based on the Gabor features of text regions and the non-text regions, which can be used to detect the text regions. Experimental results illustrate that our algorithm greatly improves the accuracy and robustness than the others. And the proposed algorithm is suitable for locating not only the Chinese text but also the text in English and other languages.     

融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法.该方法不需要去除相干斑噪声的预处理过程,利用具有恒虚警特性的Ratio算子提取合成孔径雷达图像的边缘信息,并与无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,采用变分水平集方法求解演化方程,实现了合成孔径雷达图像的分割.分别采用模拟和真实合成孔径雷达图像对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法实现了合成孔径雷达图像中目标与背景的正确分割,具有较好的边缘定位能力.     

基于Gabor滤波器的全参考图像质量评价方法

针对现有图像质量评价方法无法像人眼一样准确地评价各种图像失真,提出一种基于Gabor滤波器的全参考型图像质量评价方法.Gabor滤波器采用复数波形去调制高斯函数,得到一个在时间和频域上联合分辨率达到理论极限.通过优化Gabor滤波器的参数,可以有效地模拟人眼视觉特性.使用Gabor滤波器对图像的特征信息进行提取和对比之后,可以得到较好的图像质量评价效果.实验结果表明：该方法在对各种典型的失真图像的质量评价中,客观评分的各项指标均与人的主观感受较为一致.     

基于Gabor滤波与数学形态学的视网膜图像增强方法

提出一种双尺度多方向的Gabor滤波器与数学形态学结合的视网膜图像增强方法。首先使用双尺度Ga-bor滤波器提取各个方向的主要血管信息并弱化背景,然后使用数学形态学top-hat变换来增强图像微小的细节,最后结合两种方法实现增强的动态调节。实验表明,该方法能够很好地增强视网膜图像中的血管信息,并大范围地弱化了背景和噪声,对于改善视网膜图像的视觉效果有极大帮助。