基于方向傅立叶谱的水面尾迹纹理提取

针对可见光航空遥感监测中,耀斑和云阴影等强噪音的干扰使水中目标很难直接发现,该文提出一种基于方向傅立叶能量谱和支持向量机的水面尾迹纹理自动提取算法,通过提取运动产生的尾迹实现对它们的准确识别。该算法将图像划分成大小相等的子图像,求取子图像的傅立叶能量谱,通过对传统的主成分分析进行改进求得子图像的纹理方向,根据纹理方向将能量谱划分为20个区域,将每个区域的能量谱和作为纹理特征。该纹理特征具有平移和旋转不变性等优点,并使用支持向量机作为分类器。实验结果表明该方法能够准确地提取运动目标产生的尾迹纹理。     

基于ROI提取的多目标图像水平集分割

针对包含多个目标或目标灰度与背景灰度接近的图像分割问题,借鉴人类视觉系统的关注机制和多分辨性,提出一种多尺度框架下基于感兴趣区域提取的图像水平集分割方法。对原图像小波变换的低频分量图应用显著性特征提取出感兴趣区域,将图像域分成多个感兴趣子区域和一个背景子区域,在各目标子区域中,采用C-V模型方法进行曲线演化,并对各子区域分割结果进行合成。仿真结果标明,该算法能有效分割多目标图像。     

一种针对遥感图像中群目标的自动识别方法

传统群目标识别方法通常利用目标与背景的纹理差异分割目标,虽然具有简单高效的优点,但是对群目标的空间方位没有直观的认识.针对遥感图像中群目标的特性,提出了利用子目标群方位关系来实现群目标自动识别的算法.算法在边缘提取的基础上,改进了基于置信度的Hough变换子目标定位方法.将目标群方位、结构信息等与ROI区域的分离紧密结合起来从而达到后续精确判断目标群装备的目的.实验结果表明相比于传统方法,算法在检测遥感图像中群目标时具有更高的精度.     

结合稀疏识别的自适应Wallis滤波在高分辨率影像控制点匹配中的应用

目的：随着国内遥感卫星的迅速发展,卫星图像的图幅越来越大,分辨率越来越高。在轨遥感图像的几何精度评价,要求从待评遥感图像和多源参考图像之间精确地提取出分布均匀的控制点信息。使用Wallis滤波对高分辨率影像进行增强时,会产生过增强和饱和现象,影响了控制点提取效果。为了克服上述缺陷,提出了一种基于稀疏识别的自适应Wallis图像增强算法。方法：首先计算图像子区域的辐射质量参数并构建分类特征;然后通过稀疏识别算法确定子区域的地物类型;最后根据子区域所属地物类型,选择不同的Wallis滤波参数,实现整幅图像的自适应增强,并在增强的遥感图像上提取控制点信息,实现遥感图像的几何精度自动化评价。结果：针对资源三号影像的实验结果表明,针对不同的子区域地物类型进行自适应Wallis增强,有效防止了基于全局统一参数的Wallis滤波带来的过增强和饱和现象,有效增强了高分辨率图像的纹理。结论：本文提出来一种新的高分辨率遥感影像增强策略,增强了高分辨率图像的纹理,提高了控制点的获取数目和准确率。     

水平集方法的改进及在医学图像上的应用

针对水平集方法在运行前需要对图像进行高斯平滑处理,导致提取的结果不准确的缺陷,提出一种水平集的改进算法,通过对水平集的提取结果做聚类区域增长处理,修正水平集对目标的边缘提取。通过对比传统水平集方法和改进后的水平集方法对医学上的细胞图像的处理结果,表明该改进算法能有效提高图像边缘提取的质量。     

基于图模型的道路检测方法

为解决城市环境低速移动机器人的道路检测问题,提出一种基于图模型的道路检测方法.首先,将道路图像划分为子图,计算子图特征向量,生成图模型结点集.然后,提出相近半径概念,计算相近结点边权值,生成图模型边集.在此基础上,采用基于最小生成树的结点合并规则对图模型结点进行合并,实现道路图像分割.最后,通过设置取样窗口,提取道路结点,分割出道路区域.通过实验分析道路检测精度与子图尺寸及阈值参数间的关系,研究采用灰度特征进行道路检测的可行性.实验结果表明,该方法能有效检测出不同类型道路图像中的道路区域,适用于道路检测.     

显著图和多特征结合的遥感图像飞机目标识别

目的 遥感图像飞机目标的检测与识别是近年来国内外研究的热点之一。传统的飞机目标识别算法一般是先通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。在干扰较少的情况下,传统算法的识别效果较好。但遥感图像存在着大量的干扰因素,如光照变化、复杂背景及噪声等,因此传统算法识别精度较低,耗时量较大。为快速、准确识别遥感图像中飞机目标,提出一种基于显著图和全局特征、局部特征结合的飞机目标识别算法。方法 首先使用改进的Itti显著算法提取遥感图像中的显著目标;接着使用基于区域增长和线标记算法寻找连通区域来确定候选目标的数量和位置;然后提取MSA（multi-scale autoconvolution）、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,并使用标准差和均值的比值来评估特征的稳定性,再把提取的特征结合成特征向量;最后应用支持向量机的方法完成对候选目标的识别。结果 实验结果表明,本文算法检测率和识别率分别为97.2%和94.9%,均高于现有算法,并且耗时少,虚警率低（为0.03）,对噪声干扰、背景影响以及光照变化和仿射变化均具有良好的鲁棒性。结论 本文算法使用了图像的3种特征信息,包括MSA、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,有效克服单一特征的缺点,提高了遥感图像飞机目标的识别率和抗干扰能力。     

基于概率图与视觉显著性的海面目标检测方法

针对基于视觉的传统海面目标检测算法在水面无人艇的自动避碰应用中存在检测精确率、召回率低以及对复杂场景的适应性不足的问题,提出一种基于概率图与视觉显著性的海面目标检测算法。首先利用概率图模型分割出原始图像中的海界限区域与海面孤立目标;然后针对海界限区域子图像特点,设计了一种基于方向抑制的梯度特征,并结合背景先验改进频率调谐显著图,利用特征融合的方法提取海界限区域的潜在目标。实验结果表明,该算法能够有效抑制云、飞鸟、海天线和海杂波的背景干扰。与传统方法相比,提出的方法具有更高的精确率与召回率,且满足无人艇自动避碰实时性的要求。     

基于改进的K-means法的高分辨率遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像中道路提取存在的特征利用问题,提出一种基于改进的K-means算法的道路提取方法。首先根据遥感影像的具体场景进行相应的预处理;在此基础上,利用改进的K-means算法融合道路的光谱特征和纹理特征对图像进行分类,得到初始道路区域;然后利用道路的几何特征滤除非道路区域;最后采用数学形态学方法完善道路信息,得到最终结果。实验结果表明,该方法能实现复杂场景中道路提取,并拥有较好的效果。     

基于蚁群优化与独立特征集的遥感图像实时分类算法

为了提高遥感图像的实时分类准确率与效率,提出了一种基于蚁群优化算法与独立特征集的遥感图像集实时分类算法。首先,提取遥感图像的小波域特征与颜色特征,并且组成特征向量;然后,采用蚁群优化算法对特征空间进行优化,独立地选出每个分类的显著特征集,从而降低每个子特征空间的维度;最终,每个分类独立地训练一个极限学习机分类器,从而实现对遥感图像集的分类。基于公开的遥感图像数据集进行了仿真实验,结果显示本算法实现了较高的分类准确率,并且实现了较高的计算效率。     

基于贝叶斯分类模型的双水平集算法的大脑图像分割

针对大脑图像中灰质和白质边界结构的复杂性以及拓扑细长部分目标和弱边界目标分割存在的问题,提出了基于贝叶斯分类模型的双水平集分割算法.鉴于传统的水平集有分割过度、泄漏边界的缺点,可通过贝叶斯分类模型计算出水平集曲线位于边界的概率,并将此概率相关联的区域决策因子添加在水平集函数方程中,从而实现利用图像的区域信息提高水平集曲线识别边界能力的目的.将基于贝叶斯分类模型的双水平集算法应用到大脑图像的分割,通过内外两条水平集共同演化作用,得到了比贝叶斯分类模型的单水平集方法更完整的分割效果,并明显提高了分割效率.     

Image bilevel thresholding based on stable transition region set

We utilize the linear system theory to establish a theory model of transition region. With the model, we reveal an important property of transition region, namely the gray level distribution symmetry. Utilizing the property, we propose a new thresholding framework based on stable transition region set. The elements of the stable transition region set are equal or close to each other in the average gray level. As an example of the proposed framework, we have shown that the feature transformation based on the multiscale gradient multiplication technology is an effective means of estimating the threshold. We have performed subjective and objective comparisons on both synthetic and real images. The experimental results show the segmentation quality of the proposed approach is superior to three conventional transition region-based thresholding methods.     

一种基于边缘与区域信息的先验水平集图像分割方法

传统的水平集图像分割方法仅考虑了图像的数据信息,因此对被遮盖的目标以及与背景灰度相近的目标无法达到理想的分割效果.针对这个问题,提出了一种基于边缘和区域信息的先验水平集图像分割方法.该方法首先将图像的区域信息融入基于边缘的水平集方法,然后将其与形状先验结合.对比实验表明该文方法由于综合考虑了多种信息,能够更好地完成被遮盖目标的分割,对于与背景灰度相近的目标也能达到更好的效果.     

基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法

为了解决测地线模型和CV模型无法同时对弱边界、灰度不均匀图像进行分割的问题,提出一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法。首先,基于图像统计信息定义分割灰度不均匀图像的符号压力函数,基于内部和外部灰度均值给出轮廓曲线内外的全局区域灰度均值的加权组合函数,运用图像全局信息定义分割弱边界图像的符号压力函数;然后,结合统计信息的符号压力函数和全局信息的符号压力函数（简称“双符号压力函数”）,通过增加组合的权值系数,设计新的水平集演化方程;最后,将双符号压力函数引入到二值选择和高斯滤波正则化水平集模型中,构建一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割算法。仿真实验结果表明,该算法能够有效地分割弱边界、灰度不均匀的图像,同时对噪声也有一定的抗干扰性。     

灰色模型在矿区沉降预测中的应用

为了准确掌握矿山的沉降变化规律,预测沉降发展趋势,提出一种采用灰色模型进行矿区沉降预测的方法。结合沉降观测实例,采用灰色模型精度检验和数理统计的F分布两种方法对灰色模型的预测结果进行检验和分析。结果表明,灰色模型能够满足矿区沉降预测的精度要求,且预测精度随着采用数据量的增加而提高。     

四色打印的灰度平衡方法研究

基于色彩学理论，提出两种灰度平衡算法用于从三色到四色打印的转换，通过对样本数据的学习自动获取四色打印所需的灰度平衡关系，然后将这两种方法与传统的等量代替法进行了比较，最后，基于GCR思想，提出一种改进的颜色分离模型用于四色打印的底色去除处理，实验结果表明，与传统方法相比，该方法具有逼近精度高，学习能力强和所需测试的样本工作量少的优点，算法对不同的打印条件（墨水，纸张等）均具有较强的适应能力。     

一种基于模糊集的灰度图像阈值分割算法

提出了一种新的基于模糊集理论的图像直方图阈值分割算法。该算法首先把图像的直方图预分成目标参考区,背景参考区和模糊区。然后对位于模糊区的灰度级,逐一比较其与目标和背景区的相似度,以决定该灰度级的归属,并最终确定灰度阈值。仿真结果表明:此方法不但能不有效地对灰度图像进行分割,且与传统方法相比更具灵活性。     

Compliant mechanism design based on the level set and arbitrary Lagrangian Eulerian methods

This paper deals with continuum-based compliant mechanism design. In topology optimization, filtering techniques are used for the regularization of the design space. In the density design representation, convolution-type filters inherently produce gray transition regions between solids and voids. In order to reduce the gray transition regions, projection schemes have recently been proposed. Binarization, however, still leads to one-node connected hinges in compliant mechanism design. In this paper, we propose a method that incorporates the level set and arbitrary Lagrangian Eulerian methods so that the gray transition regions are completely excluded and one-node connected hinges are not formed.     

一种改进的变分水平集的图像分割算法

为了解决灰度不均匀现象对医学图像的干扰问题,提出了基于局部极性信息的活 动轮廓模型。通过引入局部图像信息,该模型能有效地分割灰度不均匀图像。在规则化项中增 加的能量惩罚项,使得水平集函数在演化过程中保持为近似的符号距离函数。该算法将图像分 割问题归结为曲线能量泛函的最小化,首先建立包含局部灰度信息（极性信息）和改进的符号 距离函数的曲线演化能量泛函;然后采用变分水平集方法求解能量函数的最小值,得到最终的 分割结果。真实医学图像和人工合成图像的实验结果表明,此方法对灰度不均匀的医学图像有 较高的分割精确度,在图像分割速度上有较大提高。由于利用了局部灰度信息,可以有效地分 割灰度不均匀的医学图像,而改进后的变分水平集可以完全避免重新初始化,使得图像分割效 率大大提高了。     

基于集对可拓和改进层次分析法的铁路通信系统安全评估

针对现有高速铁路中LTE-R通信系统安全评估方法不足且评估过程存在模糊性和灰色性等问题,建立基于集对可拓和改进层次分析法的LTE-R通信系统风险评估模型.从影响通信系统的人、设备和网络等主要方面建立评估体系,确定风险评估指标和评价标准.利用改进层次分析法计算权重,基于集对可拓构建系统风险集对和计算风险联系隶属度,从而判断通信系统风险等级.实例分析表明,使用集对可拓和改进层次分析法可有效和真实反映LTE-R通信系统的风险状态,可为LTE-R通信系统的安全建设系统与风险管控提供理论依据.