一种基于摄像机模型的畸变图象校正方法

一种基于摄像机模型的畸变图象校正方法王亚东丁明跃彭嘉雄（华中理工大学图象识别与人工智能研究所武汉４３００７４）关键词像机模型,像机定标,畸变图象校正．收稿日期１９９４－１１－１４１引言在图象分析和图象匹配中,为了获得大视场图象,需要使用广角镜头．但是...     

基于小波包变换的区域图像融合方法

提出了基于小波包变换的区域图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波包多尺度分解,得到两个金字塔结构。然后,先分别提取每个金字塔最高层(分辨率最低层)的近似分量图像的边缘,把两边缘图像进行或运算以获取两幅图像的共同目标的边缘图像,并求两近似分量图像的均值产生一幅新的近似分量图像,使用文章提出的“区域聚类”的方法对新的近似分量图像进行分割产生一幅标签图像,此图中的每一个区域对应图像中的一个目标,同一区域中的所有像素都取同一个值,不同的区域取不同的值。利用标签图像,对小波包分解后最高层所有的高频细节分量图像按区域能量取大的规则进行区域对区域的融合,形成融合二值决策图。利用此二值决策图对最高层的低频近似分量图像和细节分量图像进行融合,最后重构。并采用均方根误差对该方法进行了客观评价。实验结果表明该方法有较好的融合效果,其融合性能比基于窗口能量取大的单个像素的小波包图像融合方法的融合性能好。该方法体现了真正意义上的“目标融合”。     

对红外序列图像中小目标分割的研究

针对在云天背景下运动红外小目标的分割,对目标在图像序列表现出来的特性进行了分析.根据目标不仅在单帧图像中有自己的灰度分布特性,而且它们的灰度在相邻图像中也具有连续性,提出了一种新的分割方法.该方法把单帧图像的处理结果与相邻多帧图像滤波结果相结合,大大提高了目标的分割的精度.实验证明,该分割方法十分有效.     

角点在目标识别分类中的应用

本文描述了一种角点的形状分析方法。它选用相邻角点与形心所成直线之夹角,以及角点到形心之间的归一化距离作为特征,并证明了它们的平移、旋转和比例变化不变性。为了提高特征匹配的精度,本文采用动态分析的方法,将其应用于飞机目标识别之中。实验证明,这二组特征有较好的分类能力。     

改进的图像轮廓CODON编码方法

详细研究了图像轮廓的ＣＯＤＯＮ编码方法,将传统的基于封闭光滑轮廓的ＣＯＤＯＮ编码推广至任意非封闭非光滑曲线,并提出自然尺度和多ＣＯＤＯＮ特征的概念,使图像的ＣＯＤＯＮ编码能进一步抑制噪声的影响,准确表征图像的轮廓信息。     

基于B样条模型的曲线特征点检测法

提出了一种基于B样条模型的曲线特征点检测法。该方法首先用B样条函数对原始曲线进行副近,得到原始曲线的分段解析表达式,然后利用曲线曲率分布来确定其特征点。B样条曲线分段解析的特点提出了曲率估计的精度,进而使特征点检测的准确度也得到提高,同时B样曲线拟合过程在一定程度上起到了对原始曲线的平滑作用,可抑制噪声对特征点检测的影响,并且这种平滑不具有常规高斯平滑的萎缩效应。实验结果证明了本文方法的有效性。     

数字图像水印嵌入强度的最优估计

提出了一种在数字图像中水印嵌入强度的最优估计方法.对基于一次Bézier曲线融合方式的嵌入规则进行了研究.在水印图像的提取过程中,水印强度因子的选择是基于极大似然估计方法.对基于一次Bézier曲线融合方式的嵌入规则与加法、乘法嵌入规则的峰值信噪比进行比较,可以看出前者嵌入水印的峰值信噪比高于另外两种嵌入方法,人类视觉系统不能发觉嵌入了水印的隐秘图像与原始图像的差别;在不知道嵌入水印强度因子的前提下,可根据对水印强度因子的估计,从隐秘图像中将水印提取出来,而且提取效果令人满意;水印图像由二值图像推广到非二值图像.     

自适应菱形块图像编码分析

文中根据视觉生理学和心理学特性,采用现有人类视觉系统模型及研究结果和一系列独立于自然图像统计特性及与人类视神经元相关的特性,把图像分成菱形块。并考虑图像的观察者－人眼的时－空频率具有各向异性,根据韦件定理设计一个滤波器,把图像块分成三个区域,运用改进的自适应矢量量化神经网络（ＭＳＯＲＦＭ）来训练各分类块并编制码书。计算机仿真结果表明：重构图像的“块效应”明显得到改善。     

二维二通道小波的构造与图像融合应用

提出了一类新的二维二通道小波的一种构造方法,并把此类小波应用于图像融合中,提出了利用小波分解后的低频子图像的梯度图对高频子图像进行融合的图像融合算法,并采用熵、均方根误差等指标对融合结果图像进行了评价。实验结果表明,该方法有较好的视觉效果。其融合性能好于采用相同融合算法的基于张量积四通道小波的融合方法,并能节约50%的运算量。