红外运动目标的灰度分层检测算法

为了减少复杂背景下红外序列图像运动目标检测中的漏检与误检,采用了基于灰度分层的瞬时帧差检测算法。该算法根据红外图像的特点,使用自适应门限将当前帧图像分为两层,采用基于区域的像素间差分代替传统的基于空间坐标的像素间差分,通过对高灰度层检测时得到的高置信度的检测结果去引导对低灰度层的检测。实验表明,该算法可对多类多个运动目标进行有效检测,且具有较高的实时性与鲁棒性。     

基于时空运动信息的药液异物自适应分割算法

为了能够从药液视频序列图像中准确地提取出运动异物对象,提出一种基于帧差图时空运动信息的药液异物模糊自适应阈值分割算法。首先通过4帧序列图像的隔帧差分得到2幅差分图并分别划分为5×5的图像块;然后计算对应图像分块的4阶矩以实现异物的运动信息提取;最后采用自适应阈值依据帧差图对应图像块的4阶矩之差实现运动异物的分割,并经过形态学处理去除掉噪声和空洞。为使阈值能够跟随图像块灰度变化,阈值的调整采用模糊推理依据对应块灰度均值差和方差变化自适应实现。实验及实际测试结果表明,本文所提算法较好地满足了低对比度和局部光照变化的药液异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割方法。     

一种新的基于对应像素距离度量的图像相关匹配方法

传统的图像相关匹配方法中,由于实时图和参考图之间存在着灰度差异和一定程度的几何形变以及对目标的局部遮挡,使得利用求取对应像素灰度差累加和来进行相似性度量算法的性能很容易受到影响。文中从另一角度提出了一种新的图像相关匹配算法。该方法改变了原先匹配算法中求取模块图像和目标图像的像素灰度差的和的方法,而改为求取两幅图像之间相接近的点的个数,从而使匹配算法的稳定性大大提高,因为 局部出现的大片噪声点将不会影响匹配的结果,而这样的情况在传统的相关算法中将会显著影响匹配结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于邻域优先搜索的快速图像色彩转移算法

提出了一种基于邻域优先搜索和纹理相似度匹配的色彩转移算法。首先设计了邻域搜索方案在彩色图像中寻找目标灰度像素的候选匹配像素,然后基于纹理相似度计算候选像素与目标像素之间的匹配误差,并据此确定最终匹配像素。对于不满足邻域匹配条件的目标像素,通过对彩色参考图像进行边缘保持平滑滤波并设置采样间隔的手段,提高其全图搜索和匹配速度。针对全局匹配后图像中出现的失真区域,在彩色图像中设置对应的样窗与其进行单独匹配,以进一步提升色彩转移效果。主观评价结果显示:在4个测试案例中,本文算法与经典Welsh算法具有相似的色彩转移效果,但在计算效率上,本文算法比Welsh算法具有较大优势。借助一个色彩构成较为复杂的灰度图像彩色化案例,验证了样窗匹配在色彩转移和色域再现方面的改进效果。     

基于矢量叠加和自适应中止的快速运动估计

提出了一种基于帧矢量叠加和自适应中止技术的快速运动估计方法.该方法在不改变搜索策略的前提下,通过采用帧矢量叠加技术,对运动矢量进行传递,等效扩大了搜索区域,显著减少了相邻帧之间对应像素最小绝对误差值的跳变,运算量减少至21.8%;引入中止判决准则,在匹配运算中,自适应的改变决定匹配次数的阈值,将运算量减少为40.2%.以全搜索块匹配算法为例的实验表明,该算法在保持精度不变的前提下,运算量最终减少到8.72%.     

基于区域模板相关的图像匹配方法研究

传统的图像相关匹配方法是利用求取对应像素灰度的相关性进行图像之间的相似度量的。由于参考图和实测图之间存在着灰度差异、模糊、噪声以及局部遮挡等,这就使得仅依靠图像灰度相关进行匹配的算法性能受到影响。基于图像分割后的区域是比像素灰度更高一级的图像表述,利用势函数聚类自适应多阈值图像分割技术,提出了一种对图像的加权区域模板相关匹配的算法。这种算法建立了一种目标区域隶属度的相关度量方法。试验结果表明了该算法在多种图像变形情况下的有效性。     

复杂背景下多源多目标图像的分形分割算法

综合利用红外图像灰度特征与可见光图像灰度以及分维数方差特征，提出了一种复杂背景下多目标分割算法。首先通过最大熵阈值分割出红外图像的潜在目标区域，记录其质心位置及形状大小并对应到可见光图像中。再提取可见光图像的分形维数，利用其方差特征增强目标奇异性，排除背景奇异区域干扰，并对记录的目标区域进行初判决，得到真实目标质心处的分维数方差。然后将分维数图划分为与已知目标大小接近的区域块，搜索并标记具有相近分维数方差的所有区域块。最后在所标记及其相邻的区域块中精确分割出全部目标。对大量实际图片进行的仿真实验证明，该分割算法可以有效地进行多目标分割，并较好地保留目标形状特征。     

基于DM642的块匹配稳像算法的研究

应用全搜索的块匹配法,对平移抖动的的视频序列在DM642平台上进行了稳像处理。该块匹配法在当前帧上均匀的选取6个小块,然后在±30像素范围内在参考帧上搜索匹配块,剔除不准确的运动位移值后得出抖动帧的位移值。实验结果表明,该块匹配法对抖动的视频序列有一定的稳像效果。     

Research of Block Matching Image Stabilization Algorithm Based on DM642

应用全搜索的块匹配法,对平移抖动的的视频序列在DM642平台上进行了稳像处理.该块匹配法在当前帧上均匀的选取6个小块,然后在±30像素范围内在参考帧上搜索匹配块,剔除不准确的运动位移值后得出抖动帧的位移值.实验结果表明,该块匹配法对抖动的视频序列有一定的稳像效果.     

灰度校正在红外序列图像拼接中的应用

为满足红外图像无缝拼接的需要,提出了一种基于红外序列图像的灰度非均匀性校正算法.该算法利用灰度非均匀区域的相对稳定性,通过对拍摄的大量红外序列图像求平均,获得相机灰度校正的模板图像.然后利用此模板对各帧图像进行校正,实现在同一幅度照射下各像素灰度的一致性.最后利用由HJRG-001型红外热像仪获得的红外视频图像序列进行...     

MCD-SSDA匹配方法研究

MCD相关匹配是针对模板相关匹配算法中存在的缺点提出的一种新的图像相似度度量方法,即将目标图像中与模板图像相接近的点的个数作为相似度量来进行匹配,该方法已验证具有相关曲面尖锐,置信度高的特点．考虑到硬件实现及实时性的需要,在分析了经典的SSDA算法的基础上,重新对MCD表达式进行定义并提出了MCD—SSDA匹配方法,经Matlab仿真实验后证明该方法具有优越性．     

基于新扫描策略的快速立体匹配算法

为提高立体匹配的运算速度,提出一种新的图像匹配扫描策略改进传统算法。在匹配扫描过程中,将图像由左至右的三列作为一组,各组内除首行外扫描次序为中间列、左列、右列像素点,按照文中扫描策略及像素点,在图像中所处位置,分别给出了各种情况下,以较小的存储空间,利用水平和竖直方向相邻像素点的模板已计算值,减少算法执行时间的方法。通...     

Automated Matching of Pairs of SIR-B Images for Elevation Mapping

During the SIR-B mission in October 1984, a significant number of overlapping synthetic aperture radar (SAR) images of various ground areas was collected. This has offered the first opportunity to perform stereo analyses on images from space that cover large ground areas to determine elevation information. This paper presents the preliminary results of an investigation to obtain elevation data from stereo pairs of SIR-B images. First, the accuracy with which elevation information can be derived from SIR-B image pairs is evaluated theoretically. It is shown that elevation accuracy is a function of the slant range resolution, the incidence angles with which the stereo pair is obtained, the accuracies in spacecraft state estimation, and determination of corresponding pixels in the stereo pair. Next, a hierarchical method is developed to match the corresponding pixels. This method involves iterative removal of local distortions and correlations of pairs of local neighborhoods in the two images. Since it is necessary to perform the matching at every pixel in the image, it is very computationally intensive. Therefore, it has been implemented on the Massively Parallel Processor (MPP) at the Goddard Space Flight Center (GSFC). The MPP's speed permits two iterations of this technique to operate on a pair of 512 × 512 images within 7 s. Results of applying this algorithm to SIR-B images of Mount Shasta, CA, are shown. The matching algorithm performs well in regions of the image with significant features.     

Elastic registration for retinal images based on reconstructed vascular trees

The vascular tree of the retina is likely the most representative and stable feature for eye fundus images in registration. Based on the reconstructed vascular tree, we propose an elastic matching algorithm to register pairs of fundus images. The identified vessels are thinned and approximated using short line segments of equal length that results a set of elements. The set of elements corresponding to one vascular tree are elastically deformed to optimally match the set of elements of another vascular tree, with the guide of an energy function to finally establish pixel relationship between both vascular trees. The mapped positions of pixels in the transformed retinal image are computed to be the sum of their original locations and corresponding displacement vectors. For the purpose of performance comparison, a weak affine model based fast chamfer matching technique is proposed and implemented. Experiment results validated the effectiveness of the elastic matching algorithm and its advantage over the weak affine model for registration of retinal fundus images.     

Deterministic prediction in progressive coding

Deterministic prediction in progressive coding of images is investigated. Progressive coding first creates a sequence of resolution layers by beginning with an original image and reducing its resolution several times by factors of some natural number M. The resultant layers are losslessly encoded, beginning with the lowest-resolution layer and, then encoding each higher resolution image incrementally upon the previous one. Coding efficiency may be improved if knowledge of the rules which produced the lower-resolution image of each pair is used to deterministically predict pixels of the higher, so they need not be encoded. Given reduction rules expressing each low-resolution pixel as a function of nearby high-resolution pixels and previously generated low-resolution pixels, it is shown that finding a complete set of rules, each of which deterministically predicts the value of a high-resolution pixel when certain values are found in nearby low-resolution pixels and previously coded high-resolution pixels, is NP-complete. A recursive algorithm for solving the problem in optimal time as a depth-first tree search is proposed, and the characteristics of the resultant prediction process are studied     

匹配概率估计方法

用基准图每个像素的三个特征参数即边缘密度、粗糙度、标准差作为评价模板图像匹配的品质指标，结合Fisher线性分类原理把估计区域匹配概率问题转化为对像素的分类问题，提出了一种匹配概率估计的新方法。实验结果表明，该方法可以有效地估计匹配概率，遴选出适合要求的景象匹配区。     

基于最优斜面参数估计的局部立体匹配算法

针对传统局部匹配算法在斜面场景匹配中所表现出的阶梯效应,提出了一种基于最优斜面参数估计的局部立体匹配算法。该算法首先为每一个像素随机地分配一组斜面参数,然后以新的斜面参数所定义的支撑域下当前像素的匹配代价是否减小为准则,迭代地进行斜面参数的邻域传播-单点优化过程,并最终使得计算结果收敛到最优斜面,同时估计得到稠密的亚像素级视差。通过对典型斜面场景图像和Middlebury 标准测试图像对的匹配实验表明,文中算法在将对普通场景的匹配效果保持在当前先进水平的同时,对斜面场景的匹配消除了阶梯效应,且匹配率代表了局部匹配的先进水平。     

融合梯度及分数阶积分算子的SVM滤波

为了在滤除椒盐噪声时更好的保护图像特征信息 ,利用分数阶积分算子、梯度信息和SVM 设计了一种滤波方法 FG-SVM。先设计PCNN噪点检测模型,将检测的噪点及信号点对应位置分别标记为1和0, 生成标记图像;然后根据标 记图像,在噪声图像上对每一个以信号点为中心的5×5区域,用中心 点周围的像素灰度信息、分数阶积分算子及梯度信 息构建训练样本,训练SVM获得去噪模型;再取以噪点为中心的5×5 区域构建测试样本,作为SVM去噪模型的输入来 估计区域中心的灰度值;最后用SVM的估计值取代噪点的灰度值,得到去噪图像。仿真试验 表明,分数阶积分阶次取 1.7时,能获得最好的去噪效果。对含噪 1%的Lena、Pepper及Camer.去噪,FG-SVM 的PSNR比MPCNN分别提高了[4.19,3.64]dB,且去噪图像的边缘细节清晰。     

基于像素三元组的差值扩展可逆图像水印算法

一般差值扩展可逆水印算法通过图像像素对的差值扩展嵌入水印,最大嵌入率为0.5 bpp(bit per pixel),存在嵌入率低 和失真较大的问题。为了提高嵌入性能,提出基于像素三元组的差值扩展可逆图像水印算法 。 首先利用图像像素的相关性,通 过像素三元组均值局部方差选择平滑区域,然后扩展像素三元组中像素值与其均值差嵌入水 印。 另外,为了提高图像不可感知 性和防止嵌入水印导致像素值的溢出,嵌入水印时,设定阈值限制在平滑区域嵌入水印时像 素值的改变。本文提出的算法最 大嵌入率能到达0.66 bpp,比传统的差值扩展算法提高33%,实验结果表明提出的算 法能在 较高嵌入率时仍保持较大的峰值信噪比,有效地提高了水印嵌入容量和降低了图像的失真率。