基于影像融合技术的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法的探讨

对美国密歇根大学电子工程系的研究人员提出的一种多源数据融合算法进行了介绍，对SAR图像与可见光图像融合的一系列相关技术及其主要步骤进行了探讨，简要概括了评价融合后图像效果的标准和方法，并介绍了目标的检测与识别。     

定量金相分析算法及实现

对定量金相学与体视学中所规定的最常用的几个守形参数的实验方法及计算机模拟实验方法的算法分别加以描述,实际应用表明,该算法具有速度快,精度高的特点。     

基于三角形几何相似性的图像配准与拼接

介绍了一种基于三角形几何相似性的图像配准方法.提取两幅待拼接图像的特征点,将每幅图像各自的重叠区域内或图像内容复杂情况下的选定区域内的特征点任意组合为三角形,得到分别对应于每一幅图像的三角形集合.然后根据定义的新的三角形表示方法,包括最大角方向和最小角方向,在两组三角形集合内层层筛选任意组合的三角形对,最终找到其中的匹配三角形对,即相似三角形对,从而找到匹配的点对.最后计算图像间变换矩阵,对图像进行拼接,得到了一张具有更宽视野的无缝拼接图.该方法只与特征点间相互几何位置有关,所以对两幅图像间的灰度差异、任意的旋转、缩放等都表现了很强的鲁棒性.     

一种基于小波变换的遥感图像压缩算法

为验证图像压缩算法122.0-B-0对遥感图像的有效性,在对该算法进行了较为详细的研究后,对该算法进行了软件实现,然后将该算法与JPEG2000、SPIHT算法在压缩效率及压缩速度上进行了比较.实验结果表明:该算法在较低码率下压缩性能与JPEG2000、SPIHT算法相当,在较高码率下压缩性能略微下降,但在相同码率下它的编码速度比JPEG2000快2倍左右,比SPIHT算法约快1.5倍左右,且编解码速度与码率成正比.该算法采用的编码方式相对简单,无反馈操作,可适应于不同内存大小的压缩系统,并采用分段编码有效地防止误码扩散,因此在空间飞行器上具有巨大的应用价值.     

基于电子地图的遥感影像自动粗定位研究

在GIS的基础上,提出了一种新的遥感图像自动定位方法．将GIS技术和遥感技术相结合．利用GIS软件从电子地图中提取出线状图层一定范围内各点的经纬度坐标,将这些信息作为参考源．同时对遥感图像进行二值化和边沿提取,将提取出来的遥感图像的线状特征作为目标源,然后在分辨率匹配和投影变换的基础上对二者进行匹配,引入Hausdorff距离作为相似性测度,最后获取遥感图像的定位信息．     

像素级图像融合效果的评价方法研究

研究像素级图像融合效果的各种评价指标。对现有的指标总结分析。提出一些新的指标。并提出了根据图像融合目的选取效果评价的方法。     

多义图像合成算法研究

提出了一种基于小波变换的多义图像合成算法。该算法首先通过视角来选择小波分解级对两幅目标图像进行小波分解,然后根据可选的小波融合规则和权值变量融合并重构出在两个视角下的多义图像;对小波算法与现有两种算法进行了分析比较,通过试验证明该算法合成的结果多义特性更好,合成图视觉效果醒目并充分保留原目标图像的色彩和细节特征。合成结果采取了均值降噪。     

基于智能像卡输入的手绘电气符号特征提取方法研究

提出了一种特定输入方式下脱机手绘电气符号的特征提取方法。采用一种新的书写载体和图像采样装置。在分析了以智能像卡输入的手绘电气符号的结构特点的基础上,给出了扩展网格构造方法,定义了扩展网格的比较特征,将其应用于手绘电气符号的特征提取。所提取的特征具备对不同书写笔画不规则变形的适应能力,有效地反映了手绘电气符号的局部和全局特征。识别实验表明,该特征提取方法是有效的。     

一种图像的显著区域提取方法

本文提出一种新的图像显著区域提取方法,分别提取原始图像的亮度、颜色、方向三个特征,并将三个特征的多尺度图像特征合并成一幅总的显著图;其中,在图像颜色特征提取中融入图像的频域特征,简化了算法的复杂度及实现难度,在图像方向特征提取中应用新的特征函数,使得方向特征图更加完善.实验结果显示本文方法相比较Itti算法显著图更为明显且易于实现,在图像目标重定位应用中图像形变少,效果更好.     

可见光和红外反相图像的SURF特征双向匹配

特征匹配的准确率影响图像配准的精度,是基于特征配准方法的重点和难点之一。为了解决单向最近邻/次近邻法所导致特征点一对多的误匹配问题,提出了一种红外和可见光图像的特征双向匹配方法。首先,对红外图像进行反相和直方图均衡化处理,增强两类图像的相似性,提取数量更多重复率高的共有特征;其次,对提取的SURF(Speed-up Robust Feature)特征进行双向最近邻/次近邻粗匹配,确保特征匹配的一致性,降低误匹配率,并利用RANSAC(Random Sample Consensus)算法对特征点进行二次匹配,实现特征点精确匹配。实验结果表明,该算法在正确匹配率和配准精度方面都优于传统SURF的单向最近邻/次近邻匹配方法,具有有效性。     

图像纹理分析在彩色印刷品质量检测中的应用研究

图像处理技术为彩色印刷品的缺陷检测提供了一种新的途径.将图像的纹理分析应用于缺陷检测过程,比较标准图像和待检图像的纹理特征参数就可以分析待检图像细微层次方面的质量,从而检测出印刷缺陷.实验表明,这种缺陷检测方法精度和效率高,满足精细彩色印刷品的要求.     

焊缝射线立体视觉检测中图像匹配的特征提取算法研究

目的　研究焊缝射线立体视觉检测中图像匹配的特征提取方法 .方法　依据焊缝射线图像的特点 ,提出了几种特征提取方法 .结果　采用这些方法快速地提取出了图像的边缘特征点 .结论　找到了对于焊缝射线像立体匹配边缘特征提取效果较好的方法     

定量金相的图象分析技术

讨论了将数字图象处理技术用于定量金相中材料组织测量分析的方法，并根据数字图象处理技术的特点和定量金相的要求，研制出了一套定量金相自动图象分析系统。根据二维截面或投影面上的图象参数去推断三维的空间图象参数，提取需要的特征信息并自动地进行处理及输出特征参数值。为理论检验、测试提供了快速、准确的定量分析手段。     

一种集成模糊特征的测地线主动轮廓模型的图像分割

构建有模糊特征控制的曲线法向力场集成到测地线主动轮廓模型,使得该模型能包含更多的图像分割信息.当用模糊特征表示图像区域信息时,改进模型保持了原来模型具有边缘指示特性,同时具有区域特征一致性的分割性能.改进模型提高了演化曲线抓取感兴趣目标的范围和提取凹凸区域的能力,可以适应对弱边缘、噪声干涉图像的分割.图像分割的实验说明新的模型对图像分割具有良好的性能.     

基于人体大脑器官实体切片的定量分析

在得到人体实体切片序列图像中大脑器官的边缘轮廓线的基础上,提取图像中的标尺,利用图像中提供的标尺计算像素和实物的比例关系;用积分叠加原理计算大脑切片的面积和体积,建立了大脑器官定量分析的数学模型。用辐照仿真人体模型作为实验对象,根据论文提供的数学模型计算其大脑的体积并与真值比较,验证定量分析原理和数学模型是可行的。     

利用质心模式统计进行图像纹理分析

基于区域质心具有某些与人类视觉相适应的性质,提出一种新的纹理分析算法——质心模式统计法(StatisticsofCentroidPattern,SCP)。该算法通过对纹理基元质心分布位置与特点进行分析得到纹理的基元特征,该特征可以反映基元内灰度、能量等分布信息。然后通过对基元特征进行加权投影统计,得到图像的方向性、对比度等纹理特征,这些特征可以更好的适应人类视觉特性。将该算法应用于Brodatz图像库的图像检索,实验结果表明,SCP在查准率上比差分矩阵和纹理谱分别提高10.26%和26.66%,取得了更好的检索效果,可以对图像纹理进行更为精确的描述与分析。     

Image segmentation using multiresolution wavelet analysis and expectation-maximization (EM) algorithm for digital mammography

This article presents a novel algorithm for image segmentation via the use of the multiresolution wavelet analysis and the expectation maximization (EM) algorithm. The development of a multiresolution wavelet feature extraction scheme is based on the Gaussian Markov random field (GMRF) assumption in mammographic image modeling. Mammographic images are hierarchically decomposed into different resolutions. In general, larger breast lesions are characterized by coarser resolutions, whereas higher resolutions show finer and more detailed anatomical structures. These hierarchical variations in the anatomical features displayed by multiresolution decomposition are further quantified through the application of the Gaussian Markov random field. Because of its uniqueness in locality, adaptive features based on the nonstationary assumption of GMRF are defined for each pixel of the mammogram. Fibroadenomas are then segmented via the fuzzy C-means algorithm using these localized features. Subsequently, the segmentation results are further enhanced via the introduction of a maximum a posteriori (MAP) segmentation estimation scheme based on the Bayesian learning paradigm. Gibbs priors or Gibbs random fields have also been incorporated into the learning scheme of the present research with very effective outcomes. In this article, the EM algorithm for MAP estimation is formulated. The EM algorithm provides an iterative and computationally simple algorithm based on the incomplete data concept. © 1997 John Wiley & Sons, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 8, 491–504, 1997     

基于函数变换的水下图像目标分割和特征提取

针对海水信道的特殊性以及成像环境的复杂性,对视觉系统的图像处理和特征提取带来的影响,提出了一种基于模糊变换的图像分割和基于函数变换的特征提取方法,以克服水下不确定因素给目标识别带来的困难,并对其进行了仿真试验.试验结果表明,此方法在对深海烟囱图像的分割和特征提取上能够取得好的效果,可有效地克服水下图像灰度分布不均匀和环境不确定因素的干扰,实现了难于分类判别的深海热液喷口目标的区分.     

彩色图像量化的FSCAMMD聚类算法

提出了一种基于模式识别技术的彩色图像量化的新算法－－基于最小距离最大的快速统计聚类算法（FSCAMMD）。本算法克服了SCA算法对聚类中心初始值选取的不足,给出了最大频度与类内最小距离最大相结合的方法－－初始值优选法,实验结果表明,本算法可较大幅度地减少图像量化后的总方差以颜色失真度。     

空间位置矫正的稀疏特征图像分类网络

为稀疏语义并加强对重点特征的关注,增强空间位置和局部特征的关联性,对特征空间位置进行约束,本文提出空间位置矫正的稀疏特征图像分类网络(SSCNet).该网络以ResNet-34残差网络为基础,首先,提出稀疏语义强化特征模块(SSEF),SSEF模块将深度可分离卷积(DSC)和SE相融合,在稀疏语义的同时增强特征提取能力,并能够保持空间信息的完整性;然后,提出空间位置矫正对称注意力机制(SPCS),SPCS将对称全局坐标注意力机制加到网络特定位置中,能够加强特征之间的空间关系,对特征的空间位置进行约束和矫正,从而增强网路对全局细节特征的感知能力;最后,提出平均池化残差模块(APM),并将APM应用到网络的每个残差分支中,使网络能够更有效地捕捉全局特征信息,增强特征的平移不变性,延缓网络过拟合,提高网络的泛化能力.在多个数据集中,SSCNet相比于其它高性能网络在分类准确率上均有不同程度的提升,证明了其在兼顾全局信息的同时,能够更好地提取局部细节信息,具有较高的分类准确率和较强的泛化性能.