基于改进高斯卷积核的变电站设备红外图像检测方法

在无锚点算法CenterNet模型的基础上,针对基于红外图像的目标检测算法检测精度低、耗时长的问题,给出了一种基于改进高斯卷积核的变电站设备红外图像检测方法,该目标检测方法模型网络结构精简,模型计算量较小.通过现场变电站巡检机器人设备收集数据样本,进行算法模型的训练及验证,实现红外图像变电站设备精准识别及定位.本文以变...     

改进高斯混合模型的运动目标检测算法

传统的高斯模型无法检测比较复杂的场景或速度较低的运动目标,因此提出基于改进高斯混合模型的运动目标检测算法.使用多个高斯模型表示运动目标图像内各像素点特征,并基于图像内各像素点与高斯混合模型相匹配则视其为背景点,反之为前景点原理,更新高斯混合模型.通过更新前景模型并计算短时稳定度指标,提高运动目标检测效果,通过确定高斯分...     

AI识别技术在输配电网络故障诊断中的应用

常规方法分割图像中输配电网络像素点时，选择的分割点梯度不一致，使导线故障和器件故障定位范围较大，为此提出AI识别技术在输配电网络故障诊断中的应用方法。获取输配电网络机巡数据，转换红外图像像素点颜色，去除噪音像素点，根据灰度值选择种子像素点，将梯度幅值和方向一致的种子点作为分割点，分割输配电网络像素区域，输入AI识别网络，提取分割图像特征进行分类学习，输出故障诊断结果。实验结果表明，设计方法减小了导线故障点标记距离、器件元件故障区域标记面积，提高了故障位置定位精度。     

复杂场景下的自动红外舰船目标检测

为实现多种复杂海天背景下红外舰船目标的有效检测,提出了一种基于局部边缘梯度特征分析的舰船目标检测方法。利用红外舰船目标图像的特征,改进自适应Butterworth高通滤波对图像进行预处理。通过计算局部边缘梯度特征和聚类分析确定初始目标区域,比较梯度特征参数并进行多尺度搜索准确检测出舰船目标。对多种复杂海天场景红外图像进行仿真实验,结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单,易于实现,适应面广。     

基于加权块对比度的红外小目标检测方法

针对不同背景条件下，红外弱小目标检测信杂比低、虚警率高的特点，重点利用小目标能量接近高斯分布特性，提出一种利用改进的图像局部熵加权多尺度的基于图像块对比度的红外小目标检测方法。首先，计算红外图像中心块和邻域块的均值；然后，计算出中心块和邻域块的均值差异达到凸显小目标、抑制背景噪声的效果，同时计算各个像素点的改进局部图像熵以凸显小目标、抑制形状与小目标大小近似的伪目标以及大面积的干扰物体的角点；之后，利用改进的图像熵加权中心块和邻域块的均值差异值，得到高信杂比、低虚警率的显著度图像；最后，利用自适应阈值分割算法获取目标的位置。实验结果表明，与同类基于human visual system(HVS)检测方法相比，所提方法适用场景更广，特别是在复杂背景下，能达到更低的虚警率、更高的信杂比。     

基于图网络的改进卷积单幅图像去雨算法

图像去雨指通过去除图像中的雨痕来重构出高清背景图像的过程。目前最广泛应用于图像去雨任务的是深度卷积神经网络。卷积操作的核心是参数共享，这大大减少了计算量并提升了算法的泛化能力，然而这也导致卷积操作无法有效考虑到局部之间的联系和较远的像素点对所操作区域的影响，出现图像去雨中的过平滑现象。结合图网络的思想和机制，提出一个改进卷积方式。首先将所有像素点视为一个图节点，计算相邻像素点之间的相似度，根据设定的阈值判断有无边联系，完成图结构构建后，所得到的邻接矩阵与相似度矩阵会在卷积操作时对卷积核参数进行调整，充分考虑像素点之间的联系与提取拓扑信息。在图像去雨领域若干公开数据集上对多个最新算法进行对比，实验结果显示所提改进卷积的有效性，可以在不增加许多计算资源的前提下有效提升算法的性能。     

动态目标识别中的实时复杂巡航场景运动检测

设计并实现了一种适合于工程中动态目标识别应用的实时的复杂巡航场景运动检测技术。首先,对背景和当前帧两幅图像进行卷积处理,提取边缘图像。然后分块计算背景边缘图像的局部熵,根据局部熵大小合理选取配准模型组。采用模型组与当前帧边缘图像的相关性强度及运动偏移量结果,完成场景的运动估计。实验结果表明,本文方法用于红外和可见光图像均十分有效,在分辨率为320×256,帧频50Hz的红外图像以及分辨率为768×576,帧频25Hz的可见光图像中运行时间分别为13、24ms,达到了工程中应用的实时性处理要求。同时,在后续的图像处理中场景运动检测有效剔除了复杂背景图像对目标识别的干扰,可准确检测出运动变化目标。     

基于核稀疏编码的红外目标识别方法

针对红外目标识别问题,提出了一种基于协方差描述子和核稀疏编码的红外目标识别方法。该方法结合了红外图像的灰度、一阶以及二阶梯度等特征的协方差描述子作为红外目标的特征,并采用Log-Euclidean度量进行特征相似性计算,通过高斯核函数将协方差描述子映射到高维空间,最后在新的特征空间上进行稀疏编码。实测数据实验结果表明,与传统的KNN(k-nearest neighbor,k最近邻)以及SVM(support vector machine,支持向量机)等分类算法相比,基于核稀疏编码的红外识别方法在识别准确率上有很大的提高。     

基于高压绝缘套管纹理特征的红外目标检测

在基于传统图像分割法的红外图像目标检测中,当背景颜色和被检测物体颜色相近时,往往难以有效地识别红外图像中的被检测物.所以为了进一步提高绝缘套管在红外图像中的识别精度,文中提出一种基于绝缘套管伞裙纹理特征的目标检测方法.首先为增强图像纹理特性,将双边滤波代替传统高斯-拉普拉斯算子中的高斯卷积滤波,通过双边-拉普拉斯进行图...     

改进的空间约束加权模糊核聚类红外图像分割

红外图像分割算法对复杂背景下的目标检测跟踪具有重要意义,提出了一种改进的基于空间约束的加权模糊核聚类红外图像分割新算法.在其中引入了红外图像像素间的空间位置约束关系和关于类别的结构信息,并定义了类别权重可靠性指数修正类别权重,不但抑制了红外图像中存在的噪声点和野值等干扰,而且可以保护红外图像中的小目标,防止被背景淹没.通过对实际红外图像的分割结果表明,该算法很大程度上减少了背景像素对目标识别的干扰,适于进行复杂背景下红外目标的准确分割.     

基于红外热像波段拓展的多光谱成像研究

红外目标多光谱图像为目标红外辐射特性的研究提供了有效的手段,在目标材质识别、伪装目标辨识和复杂背景抑制等目标探测技术领域有着极为重要的应用。以黑体辐射理论为基础,提出了一种基于波段拓展的红外多光谱成像的方法。首先,利用中波红外热像仪（3～5 μm）采集红外图像,通过目标表面的真实红外辐射反推出热图像中不同像素点的温度值,然后利用普朗克公式可以获得不同像素点在预拓展波段处的辐射出射度数值,最后根据这些数值进行红外多光谱成像。     

一种抑制脉冲噪声的边缘检测算法

提出了一种针对脉冲噪声图像的边缘检测算法,算法借鉴了中值滤波的思想,并采用十字型卷积模板计算图像梯度。首先,对参与图像中梯度计算的像素点进行阈值判断,如果是噪声点,该点像素值用3x3窗口中值滤波结果值替代,然后参与梯度计算,如果不是噪声点则直接参与梯度计算;其次对梯度图像进行细化和二值化以提取边缘图像。实验证明,本文算法对脉冲噪声污染图像边缘检测效果良好,较好地抑制了脉冲噪声的影响,而且提取的图像边缘较细,轮廓清晰。和传统的边缘检测算法及基于小波模变换的边缘检测算法相比,算法在抑噪能力上和边缘提取效果上均比较优秀。     

基于梯度统计特性的自动红外舰船目标检测

红外舰船目标检测是舰船目标识别与跟踪的重要基础。针对典型复杂海天场景下的红外舰船目标检测,本文提出了一种基于多尺度局部边缘梯度统计特性的目标检测算法。算法改进了传统的基于ROI的红外舰船目标检测方法I并0用多尺度局部边缘梯度的统计特性,自适应的检测出完整的舰船目标。实验结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单易于实现。     

基于局部极大值的红外弱小目标分割方法

在深入研究红外弱小目标的成像特性,并分析现有分割算法的基础之上,针对空中红外弱小目标提出一种基于局部极大值的红外弱小目标的分割方法.该方法利用红外弱小目标所在像素点与周围像素点的灰度值的梯度关系来搜索图像中的局部极大值,并通过多步长融合表决分割红外弱小目标.仿真实验证明了算法的有效性.     

基于卷积运算的纸币红外图像斑马线特征提取

提出利用卷积运算方法对纸币红外图像特征之——斑马线结构特征进行了提取,与数学形态学、canny边缘检测等特征提取结果进行了比较,并在MATLAB环境下编程实现。实验结果表明,在红外防伪点较难清晰成像的情况下,分析特征固有频率,设计了合适的卷积核,利用图像水平投影和信号卷积运算能够克服光源不均匀及纸币新旧不同带来的识别困难,将红外图像的弱目标特征提取出来,算法简单,应用性强,鉴伪效果好。     

红外小目标图像预处理方法研究

本文研究红外小目标检测的预处理问题,通过建立红外小目标图像的场景模型,分析该情况下图像预处理的特点,提出一种基于均值漂移滤波与高通滤波的预处理方法.基本思想是根据红外小目标图像的特点,利用改进的均值漂移滤波方法削减图像中的噪声,然后选择适合提取红外小目标的高通模板与均值滤波后的图像进行卷积,抑制低频背景;最后利用统计门限对图像进行二值化操作.该预处理方法综合考虑了噪声削减、背景抑制及目标增强效果,将多种预处理方法结合应用,实验结果表明该方法比传统预处理方法效果好,能对复杂背景条件下的红外小目标图像进行有效地预处理.     

线结构光条纹中心提取方法

针对线结构光条纹中心提取的效率和精度影响测量结果的问题,提出一种主成分分析与灰度重心相结合的方法.首先对图像进行高斯卷积并采用阈值分割法初步提取图像中有效的光条纹信息;然后计算光条纹图像的梯度分布和幅值,选取幅值为零的点作为初始点;接着采用主成分分析法得到点的法线方向,沿法线方向在初始点两侧以幅值最大的两点作为边界点;...     

一种简化卷积模板的抗噪型边缘检测算法

针对传统Sobel算法在边缘定位精度不高、抗噪性能差以及提取边缘较粗等不足,提出一种简化卷积模板的抗噪型边缘检测算法。算法定义了水平方向、垂直方向、45°方向和135°方向的四个简化卷积模板计算图像梯度。在计算方向梯度时,先对参与梯度计算的像素点采用阈值法进行脉冲噪声判断,将灰度值在设定阈值范围内的点视为噪声点,采用3×3窗口进行中值滤波,然后参与梯度计算,对于非噪声点,用其原值计算梯度;对获得的梯度图像进行细化处理并提取边缘图像。仿真实验表明,文中算法提取的图像边缘较细、定位精度较高,而且对脉冲噪声具有较强的抑制能力,图像整体清晰、噪声边缘较少。算法在边缘检测效果及噪声抑制能力上均优于传统的边缘检测算法及小波模变换算法。     

基于自适应高斯滤波的红外机场跑道识别方法

针对前视红外地面目标图像背景复杂、噪声干扰大的特点,提出了一种机场跑道识别算法.首先,用基于梯度信息的自适应高斯滤波对图像预处理,平滑噪声、增强边缘,然后在Canny边缘检测的图像上,利用空间邻接关系、梯度等信息进行像素级的边缘点搜索,再用最小二乘法拟合直线,在已提取的直线符号上使用多种特征进一步连接修正,最后,利用几何特征、灰度信息进行跑道识别.经实测数据检验,本算法能够准确、快速地识别跑道.     

激光成像引信的目标识别方法研究

为了高效准确地滤掉云烟雾等悬浮粒子,减少对激光成像引信工作的影响,采用了改进的Harris+最小核值相似区域(SUSAN)角点检测算法与矩形度结合的目标识别方法。改进算法在原有Harris和SUSAN算法基础上,利用8邻域模板标准差对目标像素点进行初次筛选获得候选角点,经高斯滤波后,利用改进的角点响应函数值进行二次筛选,再通过非极大值抑制得到最终角点,最后利用矩形度对目标与干扰进行二次区分。通过理论分析和实验验证可知,95%的目标能被有效地识别出来。结果表明,该方法能高效准确地区分目标与干扰,同时满足实时性要求,为激光成像引信抗干扰方面提供了一定的理论参考。