一种位置关系约束的异源图像匹配算法设计

为解决无人机植保过程中由于无光照或无信号造成的定位不准问题,文中介绍了一种基于红外与可见光图像匹配算法。该算法首先对可见光图像选取两处显著性区域,其次利用两区域的位置关系约束,生成将两区域包络的矩形作为模板,最后使用简化的协方差相关算法快速计算出定位坐标。实验表明,利用显著性区域位置关系的模板匹配比单个显著性区域匹配的鲁棒性更好,简化的协方差算法能够有效减少运算量。     

基于混合远景和近景区域暗通道算法的图像去雾研究

为了提高图像去雾效果,提出混合远景和近景区域暗通道算法。首先建立远景和近景区域暗通道,为近景区域最小值通道和远景区域最小值通道之和,不同区域设置不同的调节系数;接着估计大气光值,通过混合暗通道远景区域的前50个像素点颜色值的平均值获得,增设校正系数;然后导向滤波,采用自适应滑动窗口优化透射率;最后给出了算法流程。实验仿真显示所提算法去雾图像视觉效果较好,定量分析指标对比度、可见边对比度值较优。     

多分量数据全波形反演在气藏检测中的关键问题——以苏里格气田为例

苏里格气田是中国典型的致密砂岩气藏，构造简单、平缓，横向非均质性强，有效储层与围岩声学特征差别小，地震响应不明显，常规地震监测方法预测难度大，但气田含气砂岩泊松比低，是地震气藏检测的有效参数。利用弹性全波形反演精度高和能处理复杂非均质介质的优势，反演地层拉梅常数、剪切模量和密度，并计算泊松比，从而进行气藏预测。重点阐述了苏里格气田多分量数据全波形反演初始模型建模、先验模型建模和地震数据预处理3个关键问题的处理方法。二维三分量数据反演和"甜点"预测结果表明：①对于具有强非均质性的苏里格气田，利用全波形反演获得精度较高的地层弹性参数能显著提高气藏预测的准确度；②苏里格地区构造简单、平缓，利用常规叠加速度并结合构造解释可以建立比较好的初始模型，从而有效地解决了周波跳跃和局部极小的难题；③先验知识的约束和地震数据的预处理是全波形反演成功应用于苏里格气田气藏检测的关键。     

基于文本与语义相关性分析的图像检索

为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像，提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步：基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联，在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像；接下来在图像扩展检索中，采用基于SIFT特征的相似图像检索，利用之前得到的“种子”图像作为查询条件，在网络图像库中进行扩展检索，并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出，最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性，在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验，实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果，并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

一种基于自适应核字典学习的SAR目标识别方法

提出一种基于自适应核字典学习的合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）目标识别方法.该方法首先将SAR图像的特征信息通过核函数映射到高维度的核空间中并进行字典学习；然后根据更新后的字典动态计算稀疏度；最后依据最小重构误差准则实现SAR目标识别.在公开数据集MSTAR上的仿真实验结果表明，该方法提取到的特征信息可分度高，对SAR目标的识别具有较好的性能.     

改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.