基于特征谱的高分辨率遥感图像港口识别方法

 本文提出一种基于内港岸线特征谱的港口识别方法.进行海域分割,提取海岸线及其特征点.通过分析海岸线封闭性测度矩阵得到内港岸线及其特征谱.根据特征谱的匹配相似度实现港口识别.从理论上证明了该方法的合理性,并在实际遥感图像上进行了港口识别实验,结果表明:内港岸线的特征谱具有平移、旋转、缩放不变性;文中方法能够准确分割内港岸线,对现有港口目标样本的识别准确率达到100%.     

一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法

综合利用了RGB图像的彩色特征与灰度图像的分形特征,提出了一种新的复杂自然背景中多目标的检测算法.首先通过无监督优化模糊聚类的方法分割出彩色图像中目标的潜在区域,记录其质心位置和形状大小;然后在质心对应位置提取灰度图像中各区域的分形特征,利用几何度量空间变化率特征排除背景奇异区域的干扰;最后对记录的目标区域进行判决,得到真实目标的质心位置和形状特征,从而检测出全部目标.仿真结果表明,该算法可以有效的进行多目标检测,并较好的保留目标形状特征.     

多目标宏形状特征点集快速检测技术研究

提出一种新的图像多目标特征点集检测技术。该技术研究了多目标分割、目标细微形状提取和宏形状提取,进而检测表示目标宏形状特征的特征点集。各目标宏形状特征点集进行识别与跟踪．研究了上述技术的快速实现。实际DSP跟踪系统处理结果表明该技术计算量小,抗噪能力强且准确性高,能准确识别目标,适用于实际图像目标特征点集的检测。     

红外图像中人体目标检测技术研究

针对红外序列图像中人体目标检测问题,采用了基于特征点的特征区域提取方法,先用FAST算法快速提取特征点,然后基于提取出的特征点,使用LBP算法提取特征区域,在得到感兴趣的特征区域（ROI区域）后,用对ROI区域进行基于离散小波变换的小波熵特征提取,并采用复合分类方法对ROI区域进行分类,利用此方法有效地将人体目标从红外序列图像中检测出来。     

林地背景下伪装目标偏振成像检测算法

综合利用了偏振特征和偏振融合图像的分形特征,提出了一种林地背景下伪装目标偏振成像检测算法.首先通过模糊聚类的方法分割出偏振图像中目标的潜在区域,通过形态学方法去除微小干扰;然后在潜在区域提取分形特征,利用伪装目标与背景分形维数的差异排除背景奇异区域的干扰;最后对记录的目标区域进行判决,得到真实目标的位置和形状特征,从而...     

基于海陆分割的舰船目标变化检测研究

针对高分辨力港口遥感影像及其舰船目标的特点,提出了一种基于海陆分割的港口舰船目标变化检测方法.先采用一种新的海陆分割方法对变化前后图像实施海陆分割提取轮廓,用于去除陆地上不感兴趣的变化对变化检测的影响,再对两轮廓图像进行异或运算,并做形态学处理,得到发生变化的区域,最后根据舰船目标的形状特征,去除伪变化,得到最终的检测结果.实验表明,对高分辨力港口遥感图像中舰船的变化检测有很好的检测效果.     

一种极化SAR图像T型港口识别方法

针对T型港口特有的几何结构特征, 提出了一种极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像T型港口识别方法.该方法利用基于区域统计特性的极化SAR数据水平集分割方法实现精确的海岸线提取.在此基础上通过曲线分裂归并算法提取岸线特征点, 并利用T型港口始末特征点的近距离特性实现感兴趣区域提取.然后采用基于链码的直线判断方法提取港口轮廓线段, 并通过判断轮廓平行直线和垂线特征实现T型港口的识别.使用伯克利地区TerraSAR极化SAR数据进行实验验证, 结果表明了提出算法的有效性, 能在大场景范围内正确识别出沿岸T型港口.     

基于特征的SAR遥感图像港口检测方法

遥感图像中港口检测是遥感海洋应用研究的重要方面。快速、准确地检测港口将大大提高遥感图像的自动解译能力。该文通过研究港口目标配置,从港口功能特征出发建立了港口特征模型,并在此基础上提出了一种基于特征的遥感图像港口检测方法。首先根据港口的几何特征、拓扑特征完成港口突堤的提取与筛选,然后根据港口的上下文特征、几何特征,选择突堤特征点并计算特征点间岸线封闭性,最后根据封闭性准则完成港口检测。实验结果表明,相对于已有的港口检测方法,新方法具有港口检测正确、轮廓完整、检测率高、运算速度快等特点。     

基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法

针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。     

角点与边缘信息相结合的遥感图像飞机检测新方法

利用遥感图像中飞机目标的边缘特征和角点特征,提出边缘与角点信息相结合的遥感图像飞机检测新方法.首先,进行Canny边缘检测,提取遥感图像中飞机目标边缘信息,并利用OTSU算法二值化处理图像;然后,进行Harris角点检测,找出满足飞机角点分布特征的区域,去除伪目标;最后,进行区域生长式聚类,通过求取类心最终确定飞机位置.对60幅高分辨率遥感图像进行飞机检测测试,正确检测出238架飞机中的220架,漏检18架,48个虚警.实验表明,该方法可以有效解决复杂背景下飞机检测问题,具有良好的检测性能.     

平面旋转人脸检测与特征定位方法研究

提出了一种基于角点检测、AdaBoost算法和C-V方法的平面旋转人脸检测及特征定位方法.方法首先根据AdaBoost算法训练样本得到脸、眼、鼻、嘴4个检测器;然后以角点作为眼睛的候选点,枚举任意两个角点构造可能的人脸区域,并在区域内运用人脸检测器进行检测;接着利用眼、鼻、嘴检测器检测出人脸特征所在的矩形区域;最后利用C-V方法从各个特征区域中分割出人脸特征的轮廓,进而得到人脸关键特征点的位置.在CMU平面旋转测试集上的检测率为94.6%,误报24个,提取出的特征点位置准确.实验结果表明方法是有效的.     

Moving object detection and tracking from video captured by moving camera

This paper presents an effective method for the detection and tracking of multiple moving objects from a video sequence captured by a moving camera without additional sensors. Moving object detection is relatively difficult for video captured by a moving camera, since camera motion and object motion are mixed. In the proposed method, the feature points in the frames are found and then classified as belonging to foreground or background features. Next, moving object regions are obtained using an integration scheme based on foreground feature points and foreground regions, which are obtained using an image difference scheme. Then, a compensation scheme based on the motion history of the continuous motion contours obtained from three consecutive frames is applied to increase the regions of moving objects. Moving objects are detected using a refinement scheme and a minimum bounding box. Finally, moving object tracking is achieved using a Kalman filter based on the center of gravity of a moving object region in the minimum bounding box. Experimental results show that the proposed method has good performance.     

Human recognition system for outdoor videos using Hidden Markov model

Human recognition is an essential requirement for human-centric surveillance, activity recognition, gait recognition etc. Inaccurate recognition of humans in such applications may leads to false alarm and unnecessary computation. In the proposed work a robust background modeling algorithm using fuzzy logic is used to detect foreground objects. Three distinct features are extracted from the contours of detected objects. An unique aggregated feature vector is formed using a fuzzy inference system by aggregating three feature vectors. To minimize computation in recognition using Hidden Markov model (HMM), the length of final feature vector is reduced using vector quantization. The proposed method is explained using five basic phases; background modeling and foreground object detection, features extraction, aggregated feature vector calculation, vector quantization, and recognition using Hidden Markov model.     

基于多聚类中心和PCNN的医学图像融合算法

提出一种基于K-means Clustering和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合的方法,首先,以多特征信息为聚类方式利用K-means Clustering分割提取源图像的对应特征点,通过归类合并建立多模医学图像的特征点集合,根据特征点分布将图像划分为纹理区域和非纹理区域,纹理区域对应系数输入PCNN得到点火映射图,根据点火次数选择融合系数,非纹理区域的系数通过双通道PCNN进行融合。实验结果表明,该算法能够精确划分图像纹理区域,进而利用PCNN和双通道PCNN在图像不同区域系数选择各自的优势,融合图像纹理清晰,质量改善。     

基于单目视频和无监督学习的轻轨定位方法

基于视觉信息的场景识别定位模块被广泛应用于车辆安全系统。针对目前场景逐帧匹配算法训练数据量大、匹配处理计算复杂度高以及跟踪精度低导致难以实际应用的问题,该文提出一种新的基于局部关键区域与关键帧的场景识别方法,在保证匹配精度的同时满足系统实时性的要求。首先,该方法仅使用单目摄像机捕获的单一序列作为参考序列,采用无监督方式提取序列的显著性区域作为关键区域,并计算关键区域中低相关性的二值化特征,提高了场景匹配的精确度并大幅减少了实时场景匹配过程中特征生成与匹配的计算复杂度。其次,该方法以显著性分数为依据提取参考序列中的关键帧,缩小了跟踪模块的检索范围并提高了检索效率。该文使用香港轻轨系统数据集以及公开测试数据集进行方法测试。实验结果表明,该文方法在实现快速匹配的同时,其匹配正确率较基于全局特征匹配方法SeqSLAM提高了9.8%。     

基于Gabor滤波的表情动态特征提取方法

针对目前动态特征提取方法在提取序列表情特征时人脸外貌特征也一起被提取的缺陷,提出了一种基于Gabor滤波的表情动态特征提取方法。利用Gabor滤波器在频率和方向上的选择特性,在提取表情特征时较好地抑制了人脸外貌特征的提取,从而减少了表情特征中人脸外貌特征的含量。在Cohn-Kanade和CMU-AMP人脸库上的表情识别实验表明,本文方法获得的表情动态特征对表情识别更有效。     

适用于快速三维形貌测量的二元结构光编码优化方法

基于计算机视觉的疲劳检测具有低侵入性、低成本 的优点,然而光照变化、面部表情、复杂背景等 仍然对检测率造成很大的影响。以卷积神经网络为代表的深度学习以其较强的特征提取能力 和鲁棒性在模 式识别领域取得了成功的应用。本文提出了一种基于级联卷积神经网络(CNN)结构的疲劳检 测算法。首先训练第 1级网络实现人眼与非人眼的分类,使网络充分学习人眼特征,当输入目标图像时,人眼区 域能快速从第 一级网络特征图中分离出来;然后将人眼图像传送给第2级网络检测眼部特征点位置,计算 眼睛张开度并 以此判断测试者眼睛状态,构造疲劳检测模型;最后根据连续多帧的眼睛状态序列,判断测 试者是否处于疲 劳状态。在检测误差为5%时,眼部4个特征点的平均检测正确率为93.10%,单点检测正确率 最高可达97.14%。 测试结果表明,在本文提出方法下眼睛的清醒和疲劳状态有明显的不同,证明本文提出的方 法有效可行,具有较好的应用前景。     

基于级联卷积神经网络的疲劳检测

为了诊断热核聚变等离子体状态,研制了用于热 斑区等离子体诊断用的新型X射线光谱仪,能够同 时探测X射线光谱与聚爆靶图像信息。光谱检测功能由4块椭圆晶体分析器实现,材料分别 为α-石英(1010)、 α-石英(2023)、α-石英(1011)和Si(111),几乎能够覆盖2~20 keV能带范围内的X射线特 征光谱。光谱检测 结构为光源位于椭圆的一个焦点,其辐射光谱经过椭圆反射聚焦于椭圆另一焦点,由X射线 成像板(IP)接收。图 像检测功能由分幅相机匹配小孔阵列成像完成,理想状态能够得到20 幅不同时间的聚爆靶图像。在谱仪与 聚爆靶之间的调整台上设置厚为60μm的Be膜,以保护针孔与晶体避 免聚爆溅射碎片破坏。在中物院“神光- Ⅱ”升级装置上进行了打靶实验,获取了X射线光谱与聚爆靶图像信号。分析了光谱及图像 信息,并针对光谱 仪漏光问题改进了光谱仪结构,最后在神光-Ⅲ原型装置上进行了验证实验并获得比较理想 的图像信号,信噪比(SNR)数据达到15dB。