三维纹理图像特征准确识别技术仿真研究

研究场景构建中纹理图像的三维特征识别,提高识别准确率。由于图像的效果取决于纹理识别,在三维空间中分析纹理图像时,仅使用聚类算法利用三维图像的空间坐标和三维像素灰度特征对其进行分类识别,忽略了不同方向光照对纹理图像的影响而简单聚类分类,导致因提取的特征信息不足而造成识别准确率不高的问题。因此,提出了一种机器学习的三维特征识别方法。通过变换光照的角度得到不同光照下的纹理图像,提取出多面光照下的三维图像特征信息,并利用机器学习算法对特征信息进行准确训练和分类识别,可避免聚类算法利用信息不足的特征进行分类而造成的识别准确率不高的问题。实验表明,这种方法能够有效提取出特征信息并进行准确分类,具有较高的识别准确率,取得了满意的结果。     

复杂背景下的票据字符分割方法

针对票据字符识别中图像存在的底纹、印章和图案等复杂背景干扰问题,提出一种有效的字符分割方法。通过快速提升小波变换提取出图像中具有显著性的字符纹理特征。采用一种由粗到精的搜索策略,在图像区域和像素两个层次上逐步区分出文字和背景。首先根据区域纹理特征,利用支持向量机对区域进行分类,定位出包含文字的图像区域;然后采用K-means算法对文字区域内的像素进行聚类划分,从而实现文字分割。实验结果表明,方法具有较高的准确性,并且在背景纹理和印章干扰的情况下具有较好的鲁棒性。     

复杂交通场景中的运动目标提取方法

研究复杂交通场景中运动目标提取的背景差减法及背景图像的生成。在传统的基于混合高斯模型的基础上,利用相邻像素之间的作用关系修正高斯模型参数估计的学习速率,使算法有较强的抗干扰能力。给出一种改进的基于阴影区域纹理统计特性的阴影去除方法。实验结果表明,2种方法的结合可以准确地从复杂交通场景中提取运动目标。     

高分辨率极化SAR图像水平集分割

目的 传统的极化SAR图像分割方法中,由于采用的统计分布模型不能较好地描述高分辨率的图像纹理特征,导致高分辨率极化SAR图像分割效果较差。针对这个问题,本文将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入到水平集极化SAR图像分割方法中,提出了一种新的极化SAR图像分割算法。方法 将KummerU分布作为高分辨率极化SAR图像的统计模型,定义一种适用于极化SAR图像分割的能量泛函;利用最大似然法对各个区域的KummerU分布进行参数估计,并通过数值偏微分方程的方法求解水平集函数,实现极化SAR图像的区域分割。结果 分别对仿真全极化数据,真实全极化数据进行分割实验,结果表明本文提出的方法其分割精度高于传统方法,分割精度高于95%,从而验证了新方法的有效性。结论 本文算法能够对各向同质区和各向异质区的极化SAR图像都能取得良好的分割效果,并适应于多种场景,有效地分割出背景和目标。     

基于堆栈式自编码网络的电子线路分类算法

由于电子线路细节特征种类多且与背景细节特征相似度较高,基于图像颜色、纹理形状等低层特征的分类算法不能满足高精度分类的需求。针对是否具有数字背景的电子线路分类问题,利用深度学习方法堆栈式降噪自编码网络以及方向梯度直方图特征提取算法对1840张工业电子线路图片的分类进行研究。实验结果表明：对缩放到68*68大小的电子线路图像进行去均值、归一化及白化等预处理能有效降低不同光照强度的影响,同时降低了像素间的相关性,因此在后续训练过程中能得到更加具有分类代表性的特征使分类的准确率提高约6%;预处理后提取图片1152维的方向梯度直方图特征作为输入,通过两层隐含层降噪自编码训练及反向传播权值微调后能更加准确、稳定的区分出具有数字背景的电子线路。     

基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法

为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配（BM3D）预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低、高频分量分别运用小波降噪和Bayes-Shrink算法降噪,并构造光照不变量,最后采用主成分分析(PCA)降低特征维度,取得特征向量,并利用K-最近特征线分类器进行图像分类。在Outex_TC_00014纹理数据库的实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。     

基于双树复小波域统计图像建模的纹理特征提取

统计图像建模方法使用某种参数控制的分布模型来描述纹理及其特征,即参数估计是该类方法的核心问题.鉴于此,提出一种新的纹理特征提取方法,利用广义伽马分布和广义冯cdot米塞斯分布在图像的双树复小波域上进行统计建模,利用对数累积量法进行高效的参数估计完成纹理特征提取.在VisTex和Brodatz纹理库上进行分类实验,结果表明所提方法能够有效捕获图像的纹理特征,获取较高的识别率.     

基于不同特征的随机森林极化SAR图像分类

近些年,利用计算机对极化SAR图像进行分类逐渐成为遥感领域的一个研究热点.本文采用全极化SAR数据,利用不同的特征提取算法提取特征,并基于随机森林模型最终实现对江苏沿海滩涂的分类.首先采用H/α和Freeman两种分解算法提取极化特征参数,采用灰度共生矩阵提取纹理特征参数;然后将提取的所有特征进行不同的组合,构成不同的特征集;最后采用随机森林模型对不同特征集合进行分类和精度评估.结果表明仅用纹理特征对沿海滩涂进行分类时效果较差;利用极化分解提取出的散射特征进行分类的结果要优于矩阵元素特征的分类结果;综合了极化散射特征和纹理特征的组合方式在沿海滩涂的分类中可以取得最优的分类结果,总体精度和Kappa系数可以达到94.44%和0.9305,表明极化SAR图像中蕴含的不同方面的特征在分类中具有一定的互补性.     

基于最小割的极化特征图像分割

针对极化合成孔径雷达(SAR)所固有的斑点噪声很难分割出精确结果的问题,提出了一种基于图论的极化SAR图像分割方法。该方法结合极化SAR的多个极化特征, 用K均值聚类算法得到像素的初始标号,然后建立一个关于标号的能量函数并构造相应的网络,用最小割方法求取网络中全局能量函数的近似最优解,由此得到每个像素点的恰当标号,最终完成图像的准确分类。该方法与传统的分割方法相比,能够充分考虑极化SAR图像的全局信息和极化特征对图像进行精确的分割。实验结果证明,该算法具有较好的分割效果。     

基于空间模糊纹理光谱的多光谱遥感图像分类方法

为了充分利用各波段的纹理信息，针对遥感图像不同波段之间具有较大相关性的特点，提出了一种用空间模糊纹理光谱描述多光谱遥感图像纹理特征的方法。根据纹理特征具有多尺度的特性，对原始图像进行二次模糊纹理滤波，一次滤波采用平面三角隶属度函数，二次滤波采用空阃距离代替平面距离形成滤波隶属度函数，其模糊滤波图像的隶属度分布称之为空间模糊纹理光谱。用FasART神经网络分类验证，实验结果表明，该方法具有较高的分类精度，尤其对纹理特征较为复杂的区域的分类效果更为明显。     

一种基于模糊决策的开关矢量中值滤波方法

针对现有的彩色图像脉冲噪声去除方法没有区分滑动窗口中的像素是否为噪声像素而导致滤波效果差的问题, 提出一种基于模糊决策的开关矢量中值滤波方法。该方法首先利用开关条件判断像素是否被污染, 针对被污染的像素, 通过模糊数学理论构造适合脉冲噪声去除的隶属函数; 然后计算滑动窗口内所有像素的模糊隶属度, 并根据置信区间去除疑似噪声像素以优化滑动窗口的取值空间; 最后对优化后的滑动窗口应用矢量中值滤波(VMF)以去除噪声像素。与现有方法相比, 新的方法去除了滑动窗口中心像素的邻域疑似噪声, 从而有效提升了滤波效果。实验验证了该方法的高鲁棒性和实用性。     

Polarimetric SAR statistical analysis using alpha-stable distribution and its application in optimal despeckling

In this article, the statistical model of the polarimetric synthetic aperture radar (SAR) single-look complex image is analysed using alpha-stable distribution. It is better to use alpha-stable distribution than Gaussian distribution to represent the statistical characteristics of the polarimetric SAR image. A polarimetric SAR covariance matrix estimation method based on fractional lower-order statistics (FLOS) is proposed. Based on this model, an adaptive polarimetric SAR optimal despeckling method based on FLOS is developed. This algorithm adaptively estimates the characteristic exponents of each channel and uses these estimated alphas to calculate the parameters for the optimal despeckling adaptively. The experiments using polarimetric SAR data demonstrate that the proposed method not only reduces the blurs that occur in the area of impulsive reflectors in the result of the original optimal despeckling method, but also maintains the speckle reduction ability (equivalent number of looks).     

区域GMM聚类的SAR图像分割

高斯混合模型(GMM)聚类算法近年来广泛应用于图像分割领域。但在SAR图像分割中,由于忽略了图像像素间的空间相关性,使其对相干斑噪声十分敏感。提出一种基于区域的GMM聚类算法,它将空间相关性引入聚类分类中,利用分水岭分割得到基本同质区域,计算区域的灰度均值作为GMM聚类算法的输入样本,将聚类特征从像素水平提升到区域水平,减少了噪声对分割结果的影响;并将自身反馈机制引入期望最大化(EM)算法中,进一步提高了GMM模型参数估计的精度。还对合成图像和真实SAR图像进行了分割实验,结果表明新算法可有效地提高分割的     

简述极化SAR定标处理技术研究进展

极化定标是极化SAR数据用于图像解译和定量参数反演的关键步骤。综述了国内外极化SAR定标技术及应用研究的主要成果,着重介绍极化SAR定标技术发展以来取得的多种关键算法进展,系统梳理包括点目标定标算法、分布目标定标算法、法拉第旋转校正算法等技术原理介绍、参数定义估计及技术脉略发展分析,并讨论各技术方法在机载及星载SAR系统定标领域取得的应用发展现状,同时逐步分解该技术领域目前面临的技术难点及算法发展。最后探讨分析极化SAR定标技术发展中的未来需求难点和继续需要解决的问题,为研究人员进一步推动极化SAR定标技术发展提供参考。     

Spatially Adaptive Image Restoration Using Fuzzy Punctual Kriging

We present a general formulation based on punctual kriging and fuzzy concepts for image restoration in spatial domain. Gray-level images degraded with Gaussian white noise have been considered. Based on the pixel local neighborhood, fuzzy logic has been employed intelligently to avoid unnecessary estimation of a pixel. The intensity estimation of the selected pixels is then carried out by employing punctual kriging in conjunction with the method of Lagrange multipliers and estimates of local semi-variances. Application of such a hybrid technique performing both selection and intensity estimation of a pixel demonstrates substantial improvement in the image quality as compared to the adaptive Wiener filter and existing fuzzykriging approaches. It has been found that these filters achieve noise reduction without loss of structural detail information, as indicated by their higher structure similarity indices, peak signal to noise ratios and the new variogram based quality measures.     

极化SAR相干斑抑制的非局部加权最小均方误差滤波算法

目的 相干斑的存在严重影响了极化合成孔径雷达(PolSAR)的影像质量.对相干斑的抑制是使用SAR数据的必不可少的预处理程序.提出一种基于非局部加权的线性最小均方误差(LMMSE)滤波器的极化SAR滤波的方法.方法 该方法的主要过程是利用非局部均值的理论来获取LMMSE估计器中像素样本的权重.同时,在样本像素的选取过程中,利用待处理像素的极化散射特性和邻域块的异质性来排除不相似像素以加速算法,同时达到保持点目标和自适应调节块窗口大小的目的.结果 模拟影像和真实影像上进行的实验结果表明,采用这种方法滤波后影像的质量得到明显改善.和传统的LMMSE算法相比,无论是单视的影像还是多视的影像,本文方法去噪结果的等效视数都高出8视以上;峰值信噪比也提升了5.8 dB.同时,去噪后影像分类的总体精度也达到了83％以上,该方法的运行效率也比非局部均值算法有了较大提升.结论 本文方法不仅能够有效抑制相干斑噪声,还能较好地保持边缘和细节信息以及极化散射特性.这将会为后续高效利用SAR数据提供保障.     

改进的基于非局部均值的极化SAR相干斑抑制

贝叶斯形式的非局部均值模型在极化SAR图像相干斑抑制中有良好的应用,在实现抑制相干斑的同时较好地保持了边缘细节和点目标.通过分析合成孔径雷达(SAR)图像多视数据的空间统计分布,结合贝叶斯形式的非局部均值模型,得出在该模型下多视与单视SAR图像中像素间相似性度量函数一致性的结论,并对该相似性度量函数进行了修正,使之满足对称性;最后针对算法全局使用一个固定滤波参数影响滤波效果的问题,提出一种根据像素间相似程度自适应选取滤波参数的方法.实验结果验证了本文算法的有效性.     

基于脉冲耦合神经网络的自适应图像滤波

为有效滤除灰度图像中的椒盐噪声并保留图像的边缘及细节信息,提出一种简化的阈值单向衰减脉冲耦合神经网络(PCNN)点火矩阵自适应图像滤波方法,简化的PCNN结构减少了所需参数并提高了运算速度。该方法通过对PCNN点火矩阵的分析,定位出被噪声污染的像素,只对噪声像素进行滤波,因而有效地保留了图像的细节信息;并根据椒盐噪声的特点,动态估计图像的噪声强度,自适应地选择滤波窗口的大小和滤波次数。实验结果表明提出方法较常见的图像降噪方法在滤波效果、自适应性及保留图像细节方面有明显的优势。     

基于极化雷达影像的海岛礁提取

提出了一种利用RADARSAT-2全极化SAR影像和极化特征参数提取精确的海岛礁范围的技术方法。极化特征熵参数描述了目标散射的随机性,与海水相比海岛礁处于较高的去极化状态,因此海岛礁的熵值明显大于海水的熵值。首先本文利用EM(Expectation Maximization,最大数学期望)算法自动计算的提取海岛礁最佳阈值对熵参数文件进行阈值分割,得到海岛礁的初始分割结果。由于受到船只和海水表面波浪的影响,海水部分也会存在与海岛礁近似的熵值。因此初步阈值分割得到的海岛礁结果会有部分海水和船只等,利用PSNR(Peak value signal-to-noise ratio,峰值信噪比)提取海水大致范围并剔除海水范围内初始分割结果中的噪声部分。最后根据TM影像提取的海岛礁范围进行精度评价,实验结果表明该技术方法能够从极化SAR影像上准确提取海岛礁范围。     

一种改进的自适应窗口滤波的SAR图像去噪算法

SAR的广泛应用及其距离、方位上的高分辨率,使其受到人们越来越多的重视。但是SAR图像中的斑点噪声却严重地制约了它的进一步的应用。根据SAR图像的成像过程提出了一种改进的抑制SAR图像中斑点噪声的算法-自适应窗口空间域平滑算法。它根据窗内像素点的统计特征自适应调节窗口大小,并通过门限来决定是否需要改变窗的尺寸,达到在同性质区增大窗口来抑制斑点噪声,同时在异性质区减小窗口以最大限度地保护图像细节的目的。对实际SAR图像的验证,说明它在抑制斑点噪声和保存图像细节信息方面较之原方法有了一定的改进和提高。