一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法

针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算法进行寻优以获取最佳阈值,实现了海上红外目标图像的分割过程.选取3幅海上红外目标图像进行了仿真实验.实验结果表明,提出的方法在分割效果和计算速度上都优于传统的O tsu和最大熵法.     

一种基于区域分割的红外可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波和区域分割的红外可见光图像融合方法。先对红外图像和可见光图像进行提升小波分解,得到各自的高频和低频子图像,利用红外图像的热效应特征显著的特点对红外图像的低频子图像进行检测分割,用分割得到的二值图像来指导低频子图像的融合决策,对于高频子图像,采用区域方差匹配度决策法,最后对融合后的小波系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,这种算法能够合理有效地保留红外图像的热目标信息以及可见光图像中丰富的光谱信息,提高了图像的可理解性,客观评价准则与目视效果吻合良好。     

一种基于FPGA的红外图像细节增强加速方法

在机载、车载、舰载平台的众多座舱人机交互系统中,图像细节增强能够提升人员对红外图像的判读能力,具有非常重要的应用需求。运行在嵌入式计算平台上的增强算法需要具有较高的处理速度和较低的算法延迟才能满足实时交互的需求。当前红外视频传感器分辨率较低,图像细节增强算法在同构多核CPU处理平台上即可达到实时处理性能。然而,随着平台传感器分辨率的持续增加,图像处理速度和延迟难以满足。提出一种针对FPGA平台的红外图像细节增强加速方法,考虑FPGA的特定领域软硬件计算架构,采用基于局部缓存和查表等方式对传统的双边滤波图像细节算法进行加速,使得在4k分辨率输入图像下,依然能够达到实时处理性能,同时几乎不增加额外的访存延迟。算法在保证处理效果的同时,极大地提升了处理和延迟指标,满足座舱人机交互系统等嵌入式装备特定领域应用需求。     

一种红外图像DFT域加密算法

为提高红外监控系统安全性,在详细分析红外图像DFT特征的基础上,通过对DFT数据和Lorenz混沌系统数据进行科学处理,实现了基于Lorenz混沌系统的红外图像频域加密,并使加密效果可视化。实验结果表明,该算法能够抵抗穷举攻击和裁剪攻击,具有较快的运算速度,有效解决了红外图像高速网络传输的安全性难题。     

一种自适应红外图像边缘增强算法

针对红外图像边缘模糊和非均匀性噪声强的特点,提出了一种基于加权的自适应红外图像边缘增强方法。该方法不仅增强红外图像边缘,而且改善了传统边缘增强算法对图像噪声放大的缺点,避免了对强边缘的过渡增强导致图像出现过增强现象,改善了图像质量。实验结果表明,该方法具有良好的前景和实用价值。     

一种自适应红外图像细节增强算法

对于高动态范围红外图像的动态范围压缩问题,分析了传统灰度线性变换和直方图均衡化方法的不足,提出一种结合动态范围压缩和细节增强的方法,并给出了一种增强因子的自动选取方法.试验结果表明,该方法能够在红外图像动态范围压缩过程中有效保持并增强红外图像中的弱小目标和细节.     

一种基于图像融合的红外图像增强新方法

提出了一种红外图像增强的新方法，该方法对红外图像处理过程中不同类型的噪声采用不同的方法滤波，有效地滤除了高斯噪声和脉冲噪声，同时增强了目标和背景中的边缘成分．该方法以增加检测系统硬件复杂程度为代价换取对红外图像特定信息的增强，可用于地面背景下红外图像目标检测或匹配跟踪的预处理．     

一种实用的红外图像分割算法研究

介绍了一种基于ＤＳＰ（数字信号处理器）系统的可实时实现的图像分割算法．该算法简单、实用，可对空中及海上目标进行正确分割．该算法在ＤＳＰ硬件系统上进行了应用，结果表明目标分割正确，系统可靠．     

Rosenau-Kawahara方程的一种空间加权线性守恒差分算法

对Rosenau-Kawahara方程的初边值问题进行数值研究, 利用LAX加权差分格式的构造思想, 在保持二阶理论精度的前提下, 对空间层引入加权系数θ, 提出了一个空间加权线性差分格式。格式合理地模拟了问题的2个守恒性质, 证明了差分解的存在唯一性, 并利用能量方法分析了格式的二阶收敛性与无条件稳定性。数值实验表明, 通过适当地调整选择加权系数θ, 可将计算精度显著提高。     

一种新的红外探测方法

红外探测过程中,信号经过长距离传播和衰减常淹没于噪声,如何检测这种微弱信号,并同时满足精度高、实时性好的要求,成为红外探测微弱信号的关键．提出了一种新的基于全相位快速傅立叶变换（allphasefastFouriertransfoliB,简称ap—FFT）算法的微弱信号检测及其复原方法．在频谱分辨率较低的情况下,通过循环移位叠加的归一化ap—FFT算法,将有泄漏的信号频谱复原处理成近似无泄漏,从而实现准确、快速获取移频参数．新方法与传统的FFY算法相比。兼顾了微弱信号检测中精度高、实时性好的双重要求．利用Matlab进行性能仿真分析和比较,证明所提出的检测方法有效、可行,为红外探测信号提取提供了方法依据．     

加权图像分块人脸识别方法

利用各图像与类内均值图像之间的距离作为加权依据,产生新的加权样本,使新的样本比原有样本更接近真实人脸,并结合图像分块的思想,将加权后的结果进行图像分块,并用PCA对分块后的图像进行特征提取.这种方法能减轻光照和姿态的影响,并能提取图像局部信息,实验证明它比分块PCA有更高的识别率.     

一种新型的加权方法—动态惩罚加权法

本文提出了一种新型的多目标优化问题的加权方法——动态惩罚加权法,可供多目标优化求解作参考。     

一种红外可见光图像融合及其目标识别方法

为结合红外图像和可见光图像对目标检测识别的优点,提出了一种红外可见光图像融合及其目标识别方法.该方法根据数学形态学算法获得局部感兴趣区域,减少图像特征点生成范围,提高效率;通过使用基于多模态图像尺度与部分灰度不变图像特征算法建立合适的特征点定位和描述;最终根据局部不变性匹配原则,实现图像误匹配消除,得到配准关系.实验结果表明,本文方法能实现融合图像多目标的检测识别,其精度好,有一定的应用前景.     

一种新的人脸归一化算法

提出了一种基于改进的局部梯度算子进行嘴角定位、同时结合双眼位置进行人脸归一化的新方法.该方法首先通过Adaboost算法检测出人脸图像、眼睛和嘴部区域大致位置,然后采用灰度积分投影法精确定位两眼位置,并根据改进的局部梯度算子提取嘴部轮廓,最终依据两眼与嘴角的精确位置对人脸进行旋转和双向尺寸缩放处理.实验结果表明,该算法对特征点定位准确,能够更加精确地对人脸进行归一化处理.     

归一化加权双模式盲均衡算法

恒模算法（CMA）打开信道眼图的能力强,但收敛速度慢,稳态误差大,适于均衡器启动阶段的工作;决策指向算法（DD）收敛速度快,稳态误差低,但要求决策装置正确判决率高,适于跟踪阶段的工作;归一化自适应滤波算法能够动态地调整步长因子,提高收敛速度。结合上述三方面的优势,提出一种归一化的加权双模式盲均衡算法,和切换式双模式算法相比,新算法的主要优势在于无需在两种模式之间切换,降低了接收设备的复杂性。针对16QAM系统的仿真结果表明新算法和切换式算法相比,稳健性更好,收敛速度更快,并且更适合在低信噪比条件下使用。     

一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法

二维线性鉴别分析是一种直接基于矩阵的特征提取方法,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,但是提取的特征向量维数高,不利于后期分类,而且获得的最佳投影矩阵只是来自于图像的列信息.另外,不同的样本在求取最佳投影矩阵时,所起的作用是不一样的,因此提出了一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法,即是对图像矩阵顺序地进行水平和垂直2个方向的二维线性鉴别分析,自适应加权处理则是使不同的样本带有不同的权值,以提高样本在低维线性空间中的可分性.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,改进的算法在降低了原算法提取的特征向量维数的同时,较原二维线性鉴别分析的识别性能有了较明显的改善.     

加权特征自动图像标注方法

提出了一种基于加权特征的图像自动标注方法．该方法首先采用加权特征聚类算法对图像区域进行语义聚类,这种聚类算法根据图像特征的统计分布来计算特征与类别的相关度,增加相关度高的特征的权重,避免聚类算法被弱相关或不相关的特征所支配;然后,根据训练集中样本图像的标注情况建立图像区域与语义关键字的关联;最后,在未标注图像区域给定时,计算每个语义关键字的条件概率,将条件概率最大的语义概念作为图像的标注． 在Corel图像库的数据集上验证了新方法的有效性．     

一种声纳图像的三维重建方法

声纳是重要水下探测与感知设备,但普通的二维声纳图像包含信息较少,不利于直观的理解。本文基于声纳图像的映射原理、利用多视角的几何映射关系建立一种特征点的三维重建方法。对声纳的映射与逆映射原理进行描述与分析,建立一种对高度特征分段分层搜索的重建方法,实现旋转、平移参数已知情况下的重建;对参数未知的情况,利用粒子群优化算法和少量特征点获得参数的估计,在此基础上实现更多特征点的重建;最后增加传感器对旋转平移参数带有误差的估计,实现重建精度大幅度地提升。该方法对特征点的数量以及重建环境的变化不敏感,是一种适应性好、鲁棒性较强的方法。     

一种精确的图像拼接方法

全景图拼接是实现虚拟现实场景漫游的一种重要手段,本文利用SUSAN检测算子抽取图像的角点特征,然后用快速RANSAC算法配准图像,计算出图像之间的单应性矩阵,同时通过KLT跟踪,提高投影矩阵的精度.最后在图像融合中,采用像素值加权的方法.实验结果表明,文章提出的方法能有效提高配准精确性,并具有鲁棒性.