基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法

多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.     

先验形状力场参数活动轮廓模型及其医学图像分割

先验形状参数活动轮廓模型是一种抗噪声干扰稳定的图像分割方法．它具有对弱边缘、凹区域进行分割的能力，同时有较大的边缘捕捉范围．通过引入一种非距离性的先验形状力场，构建一种新的能反映先验形状的参数活动轮廓模型．新的先验形状活动轮廓模型避免了曲线之间距离的计算，减少了模型的复杂性．新的方法可以较好地解决传统型参数活动轮廓模型的一些本质缺陷.实验对带噪声且为弱边缘的医学CT图像和超声图像进行分割能得到理想的边缘轮廓.     

跑道毁伤识别中的变化检测研究

在现代战争条件下，能否对机场等境外大纵深重要战略目标的突袭效果进行实时评估，对下一步的作战行动有着至关重要的影响。跑道是机场的重要组成部分，其毁伤前后变化检测是机场封锁效果评估的第一步。对变化检测所面临的问题、检测参数、原理与算法进行了初步探讨，实验结果说明文中采用的相关系数法能够有效地检测到突袭前后航天侦察影像上跑道的有意义变化。     

针对重复模式图像的成对特征点匹配

目的 含有重复模式的图像会对局部特征描述符产生歧义,因此基于局部特征的匹配算法在此类图像的匹配过程中极易产生误匹配.同时,通过研究现有的引入全局特征描述符的匹配算法,发现全局特征同样依赖于计算局部信息所得到的特征点主方向,所以此类方法在含有重复模式的图像中也不容易得到令人满意的匹配效果.为了解决这一问题,提出一种基于成对特征点的图像匹配算法.方法 该方法利用成对特征点的方向向量作为特征点对的主方向,为特征描述提供了正确的方向信息,同时引入DAISY描述符与改进后的全局上下文(globalcontext)特征描述符,提高了匹配能力.结果 分别在模拟图像与实际图像上面进行了对比匹配实验,本文算法平均的匹配正确率能达到88％以上,比其他经典的匹配算法提高了26％以上.结论 实验结果表明,本文算法克服了现有算法在特征描述与主方向分配上的缺陷,进一步提升了匹配正确率,能够有效地解决重复模式图像的匹配问题.     

航空图像中水面纹理的自动提取

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这一问题,提出了一种基于Gabor滤波器和BP神经网络的尾迹纹理自动提取算法,通过提取它们运动产生的尾迹实现对它们的准确识别。该方法分为两步:第1步是选取等大小的含尾迹纹理的水面子图像和不含尾迹纹理的水面子图像,通过一组Gabor滤波器得到它们的特征图像,计算每个子图像特征图的均值和方差,将它们作为神经网络的训练样本对BP网络进行训练得到用于识别的网络;第2步是将待提取的整幅图像分成很多与第1步中子图像等大小的子图像,分别计算它们的Gabor特征图像,并得到它们的均值和方差,把它们作为神经网络的输入,得到它们是否是纹理区域,由整幅子图像的识别结果得到一幅二值图像,用Hough变换检测图像中的直线,根据直线的长度判断尾迹是否存在。大量的实验结果表明,该方法能够准确地提取运动目标产生的尾迹纹理。     

基于光能分配的遥感图像增强

遥感图像对比度的下降主要是由于光学系统调制传递甬数(MTF)的下降导致的,MTF反映了光学系统分配光能的特性.根据图像的对比度下降原理,提出了一种基于光能分配的遥感图像增强方法,其基本过程是首先将图像低频部分的光能进行抑制,然后通过Gamma校正将减少的低频部分的光能重新分配到高频部分,得到对比度提高的增强图像.实验结果表明,该方法实现简单,且取得了较好的增强效果,适用于遥感图像的增强.     

一种改进的M-Estimators基础矩阵鲁棒估计法

针对原M-Estimators算法完全依赖由线性最小二乘法估计得到的矩阵初始值,精度较低稳定性差的缺点,提出了一种改进的M-Estimators算法。通过考虑匹配点与对应极线的距离,计算求得较原M-Estimators算法更加精确的矩阵初始值,再利用此初始值剔除掉原匹配点集中的错误匹配点及坏点,最后运用Torr-M-Estimators法对新的匹配点集进行非线性优化计算,得到了真正的匹配点对,精确恢复了对极几何关系。以大量的模拟数据和真实图像进行了实验,给出了该算法与其他鲁棒性算法的比较结果,实验结果表明,该算法在误匹配以及高斯噪声存在的情况下,提高了基础矩阵的估计精度,并且同时具有很好的鲁棒性。     

克服灰度不均匀性的脑MR图像分割模型

为了克服脑核磁共振图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种有效的脑核磁共振图像分割模型.该模型利用多相位水平集方式来拟合图像的局部灰度,实现多种脑组织的同时分割,并提供光滑且准确的目标边界或曲面.在二维、三维的图像上的比较实验结果表明,该模型是有效的.     

仿射不变的多尺度自卷积熵提取方法

为从在不同视角获取的同一场景图像中提取更加独特的不变特征,提出一种图像仿射不变特征的提取方法.首先基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量--多尺度自卷积熵(MSAE);并让明了该熵具有仿射不变性;最后利用最小距离分类器分别对视点变换图像,以及加噪声,加部分遮挡视点变换图像进行分类识别实验.实验结果表明,MSAE特征能够获得更高的正确识别率.     

基于抽象匹配流的彩色图像配准模型

在抽象匹配流框架下,构造能够克服大色差问题的彩色图像配准模型.该模型中,数据项采用互相关函数作为2幅图像间的相似性度量,以解决大色差问题;正则项采用各向异性扩散滤波器约束图像演化,从而实现在演化过程中对图像特征的有效保持.扩散滤波器中的扩散系数定义为关于彩色结构张量的函数,以使图像演化能够综合各通道信息,解决了各通道所得位移场不一致而引起的色彩混迭问题.实验结果表明,文中模型对具有大色差的彩色图像能够实现有效配准.