基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准．     

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题,提出一种新算法将像素级算子sobel,log,prewitt,roberts,zerocross和canny分别与Zernike矩算子及搜索算法相结合,并对边缘检测结果进行比较,从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测.实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zernike矩算子的缺点,提取的边缘定位精度高,计算时间短,抗干扰性强.     

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题，提出一种新算法将像素级算子sobel，log，prewitt，roberts，zerocross和canny分别与Zemike矩算子及搜索算法相结合，并对边缘检测结果进行比较，从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测，实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zemike。矩算子的缺点，提取的边缘定位精度高，计算时间短，抗干扰性强。     

一种基于小波分解的纸币污损检测算法

为提高清分系统中纸币污损检测的准确率,减少撕裂和笔迹等污损对检测的影响,提出了一种基于小波分解的污损检测算法.采用仿射变换和小波变换进行纸币图像配准,运用Kirsch算子提取图像边缘信息,通过计算边缘强度差提取出纸币图像的污损特征,将纸币图像划分为若干个固定大小子区域,通过对每个区域的污损特征统计来判断该区域是否存在污...     

基于互信息和单应性原理的图像自动配准研究

基于图像特征的配准是图像配准的一个主要研究方向。传统的基于特征的配准方法一般都存在着计算量大、复杂度高以及配准精度低等问题。该文提出了一种基于互信息和单应性原理的图像自动配准方法。该方法首先利用harris算子提取角点,然后通过互信息粗匹配和RANSAC精匹配得到一对一的匹配角点对,最后根据匹配角点对计算出对应的单应矩阵来实现图像配准。为相互间满足刚体变换关系的图像之间的配准提供了一种新的思路。     

一种基于角点特征的医学图像配准方法

医学图像配准技术是医学图像融合及影像三维重建的基础.提出了一种基于SUSAN算子的特征点的医学图像配准方法.该方法利用SUSAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤建立特征点集之间的对应关系,得到匹配特征点对.然后再根据这些特征点使用反向映射的仿射变换实现图像的配准.实验表明,此方法能有效地实现医学图像的配准,并取得良好的精度.     

基于目标形状特征和纹理特征的迭代配准方法在颈动脉血管中的应用

为了实现颈动脉血管的高精度配准,进而可以计算出颈动脉血管的位移场,提出了一种基于 目标形状特征和纹理特征的迭代配准的方法,这在医学诊疗中具有重要意义． 目标图像的匹配可以 通过提取形状轮廓,利用形状上下文信息实现; 与此同时,SIFT 特征在目标匹配时具有很好的鲁棒 性,图像间的稠密对应关系可以利用图像中逐像素的SIFT 特征来建立． 将二者相结合可以达到一 个很好的配准效果,进一步利用迭代的思想,配准精度再次得到提高． 配准颈动脉血管的实验结果 证明了其具有很好的鲁棒性,并且在精度上超越了传统的配准方法,在时间上也具有可接受的 水平．     

基于控制点的一种高光谱图像配准方法

提出了一种改进的基于控制点(control points,CP)的高光谱图像配准算法,该方法利用Forstner算子对不同类型传感器所获取的图像进行特征点提取,然后用2种方法对同名特征点进行有效匹配,最终利用一个仿射变换实现高光谱图像与高分辨率图像的配准。通过实地图像成像实验、图像配准实验和图像融合验证实验,证明了算法的有效性。     

不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法

针对不同光照条件导致遥感图像采集过程中形成随机噪声的问题,研究不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法,以此提升遥感图像配准、识别的精度。针对不同光照条件下遥感图像获取过程中的随机高斯噪声,将邻域均值滤波算法与中值滤波算法相结合构建加窗中值滤波算法,利用该算法对含噪遥感图像实施滤波处理,消除遥感图像内的各类噪声。针对去噪后的遥感图像,利用Canny算子进行图像梯度计算,并进行最大值约束。对约束后的遥感图像梯度直方图采用最大类间方差法自适应检测和连接边缘的高、低阈值,通过跟踪边缘像素点,完成遥感图像边缘检测。测试结果表明,该算法可最大限度上还原实际遥感图像,准确检测图像边缘信息,提升遥感图像配准、识别的精度。     

全天候红外与可见光图像互信息最大化配准

为了配准两幅质量差异较大、像素相关性较小的异源传感器图像,采用直方图均衡技术增强待配准图像的质量,基于Canny算子提取质量增强后图像的边缘,利用互信息最大化算法计算了两幅边缘图像的配准矩阵,运用计算出的配准矩阵实现了质量增强后的原图像的配准。结果表明:与直接采用互信息最大化算法配准的图像相比,采用本文方法配准图像的空间频率、标准差和平均梯度指标均有明显提高。     

抗模糊的图像局部特征描述子

针对提取图像局部特征时,尺度不变特征变换描述子对光照条件变化仅有部分不变性,特别对非线性光照变化不具备不变性,对模糊的目标图像也无法准确提取或仅能提取到很少特征点的问题,利用局部二值模式描述子对光照的健壮性提出了一种符合人类视觉系统的自底向上再到自顶向下的视觉认知过程的新的抗模糊的图像局部特征描述子。实验表明,所提出的描述子对光照变化有更好的健壮性,对模糊的目标图像能准确地提取出更多的特征点,保留了尺度不变特征变换对缩放、旋转和压缩等变换的不变性,并显著地提高了针对模糊图像的匹配率。     

基于多特征融合的交通标志分类

为有效提高交通标志分类的准确度,提出一种融合全局特征和局部特征的多特征交通标志分类方法。首先提取能够描述标志图像内部纹理信息的局部二值模式(local binary pattern, LBP)特征,再提取能够表示标志图像形状信息的方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征和描述图像粗略轮廓信息的全局Gist特征,然后采用线性组合方式,实现特征融合互补,并通过主成分分析(principal components analysis, PCA)法进行数据降维,最后采用支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行交通标志训练与识别。试验结果表明:相对于单一特征的交通标志分类方法,基于多特征融合的算法获得了更高的分类精确度,同时也满足实时性要求。     

Feature Extraction of Sectorial Scan Image of Thick-Walled Electron Beam Welding Seam Based on Principal Component Analysis

基于主成分分析的厚板电子束焊缝超声相控阵

扇形扫描图像特征提取

刚铁¹,栾亦琳²,张弛¹

(1.哈尔滨工业大学 先进焊接与连接国家重点实验室,哈尔滨 150001;

2.黑龙江科技大学 材料科学与工程学院,哈尔滨 150022)

摘 要：

为解决缺陷识别模型训练时高维数据引起的耗时巨大问题,提出一种基于主成分分析的特征提取算法。从Ti-6Al-4V厚板电子束焊缝超声相控阵扇形扫描图像中提取出7个特征值,代表了原始数据87.3%的信息量。将提取的特征值和原始数据均用于训练支持向量机缺陷识别模型,从缺陷识别准确性和训练时间两个方面评价特征提取算法的有效性。结果表明,采用特征值训练的缺陷识别模型,气孔、裂纹、未熔合和未焊透的识别率分别为93%、 90.7%、94.7% 和 89.3%,略高于采用原始数据训练的模型。采用特征值的模型训练时间相比于采用原始数据的模型训练时间大大降低了。

关键词：电子束焊缝;超声相控阵;扇形扫描图像;特征提取;主成分分析

     

桥梁裂痕检测与识别方法

桥梁裂痕图像检测过程中,采集的桥梁裂痕图像容易出现模糊,且桥梁裂痕本身具有裂痕特征不明显、杂质干扰大等特点,为了达到对桥梁裂痕准确、快速检测的目的,提出了一种桥梁混凝土结构裂痕病害的自动检测识别方法.首先对采集到的桥梁裂痕图像进行去模糊处理,在此基础上利用非负特征提取桥梁裂痕目标信息,然后利用方差特征去除特征结果图中的伪特征,并使用特征图像中目标特征象素的圆投影特征来增强目标裂痕信息,同时进一步去除虚假特征.分别对不同的桥梁裂痕图像进行了多种不同类型的处理实验,包括裂痕图像去模糊前后的目标裂缝检测结果对比实验,特征图像的方差特征去噪实验,以及圆投影进行特征目标特征增强同时进一步去噪的实验.结果表明,该方法对桥梁裂痕的提取与检测有效,有一定的实际意义.     

基于全局?局部特征和自适应注意力机制的图像语义描述算法

为了探究图像底层视觉特征与高层语义概念存在的差异,提出可以确定图像关注重点、挖掘更高层语义信息以及完善描述句子的细节信息的图像语义描述算法. 在图像视觉特征提取时提取输入图像的全局-局部特征作为视觉信息输入,确定不同时刻对图像的关注点,对图像细节的描述更加完善;在解码时加入注意力机制对图像特征加权输入,可以自适应选择当前时刻输出的文本单词对视觉信息与语义信息的依赖权重,有效地提高对图像语义描述的性能. 实验结果表明,该方法相对于其他语义描述算法效果更有竞争力,可以更准确、更细致地识别图片中的物体,对输入图像进行更全面地描述;对于微小的物体的识别准确率更高.     

基于目标区域定位和特征融合的图像检索算法

提出了一种新的基于局部特征点的图像检索算法。首先将彩色图像转换成灰度图像,并利用Harris算子对灰度图像进行"角点"检测,根据"角点"的分布确定目标区域,然后在彩色图像目标区域中提取图像的颜色特征和空间特征表述图像内容。实验证明,该算法在查准率和查全率上要优于基于全局特征的算法。     

基于PC-LDA的交通标志形状特征识别方法

针对PCA方法所提取的特征分类效果较差,而LDA方法通常不能直接应用于图像特征提取的问题,提出了一种基于PC-LDA的交通标志形状特征识别方法.通过对交通标志图像进行归一化和二值化处理,得到交通标志形状特征.将PCA方法与LDA方法相结合用于交通标志二值图像特征提取,可以得到既有最佳描述性又有最佳分类效果的PC-LDA特征子空间.利用标准交通标志图像数据库进行验证,并采用最小距离分类器对所提取的特征进行识别,结果表明,该方法能够快速有效地进行维数约减,提高了交通标志识别率.     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法

红外和可见光图像表征了互补的场景信息. 现有的基于深度学习的融合方法大多通过独立提取网络分别提取两个源图像特征,从而丢失了源图像之间的深度特征联系. 基于此,提出了一种新的基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法,针对不同模态的特点采用不同的编码方式提取图像特征,利用一个模态的信息补充另一个模态的信息,并对提取到的特征进行融合,最后根据融合特征重建融合图像. 该算法可在两个模态的特征提取路径之间建立交互,不仅可预融合梯度信息和强度信息,且能增强后续处理的信息. 同时设计了损失函数,引导模型保留可见光的细节纹理,并保持红外的强度分布. 将所提算法与多种融合算法在公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法获得了良好的视觉效果,客观指标评价方面对比现有的优秀算法也有一定的提升.