飞行器红外图像识别与跟踪算法研究

为解决红外成像制导导弹仿真中的图像快速识别与跟踪问题,提出了一种飞行器红外图像识别与跟踪算法。首先,将导引头的图像识别过程分为图像预处理、图像特征提取与选择以及图像识别三个部分,并分别建立了实时高效的算法模型。然后,研究了图像跟踪的有效算法,并以导引头获得的红外图像为例,对各算法的处理结果进行了仿真分析。最后,选取特定的红外场景,应用文中提出的识别跟踪算法模型对图像进行识别,并对仿真结果进行分析。     

独立成分分析的多光谱图像融合算法

为解决图像空间信息的问题,文章提出了一种独立成分分析的多光谱图像融合算法,将多光谱图像的RGB 3个波段和近红外图像共4个波段进行独立成分分析变化,并对其做加权平均得到主图像信息,将主图像信息与全色图像加权求平均得到一副新的图像,然后将这幅图像还原到4个波段得到融合后的结果图像。     

小波分析在多聚焦图像融合中的应用

多聚焦图像融合是图像融合领域的一个重要分支,小波分析方法使得多聚焦图像融合研究取得了重大发展。首先说明了多聚焦图像融合的概念和一般融合方法,然后介绍了图像的小波分解原理,采用小波分析进行图像融合的步骤以及不同的融合规则。最后介绍了融合效果的评价标准,并通过仿真实验进行了定量的分析和比较,得出了结论。     

CMOS图像传感器及其研究

介绍了CMOS图像传感器的工作原理,比较了CCD图像传感器与CMOS图像传感器的优缺点,指出了CMOS图像传感器的技术问题和解决途径,综述了CMOS图像传感器的现状和发展趋势.     

图像的情感语义研究进展

人对图像的感知和理解是主观性的。图像的情感语义研究的目的是希望计算机能够描述和表达人观察图像所引起的情感反应，使用带有主观感情色彩的语义表述图像，其结果可用于图像的情感评估、图像检索、美术和广告设计等方面，是一个崭新的且有很大挑战性前沿课题。本文从图像情感语义提取的结构框架出发，对图像的情感语义研究进展进行评述，包括了情感语义提取过程中的关键技术：图像特征提取、情感空间的选取与建立、建立图像特征到情感空间的映射等方面，并对国内外的研究现状进行跟踪研究。     

基于小波和色彩传递的夜视图像彩色融合技术

提出一种基于小波和色彩传递的夜视图像的彩色融合方法,使观察者更容易获取图像的场景信息。结合红外图像和微光图像各自的特点,利用NRL法把红外图像和微光图像映射到彩色空间形成假彩色图像(源图像),然后通过小波变换对源图像和参考图像进行多分辨率分解,计算不同分辨率下的均值和标准方差,将各分量根据参考图像和源图像的标准方差比进行缩放,把参考图像的色彩分布传递给源图像。实验结果表明,通过与传统方法的比较,本文算法不仅获得真实场景色彩,还可以提高图像的细节信息,改善场景感知。     

图像分割方法及其应用研究综述

介绍了近年来图像分割方法及其应用的研究进展。首先将现有的多种类型图像分割方法归结为4类典型的方法，并分析各自的特性；接着介绍了几种结合特定理论的图像分割方法；然后介绍了图像分割的应用现状；最后指出了图像分割今后的研究方向。     

Structural image retrieval using automatic image annotation and region based inverted file

Image retrieval has lagged far behind text retrieval despite more than two decades of intensive research effort. Most of the research on image retrieval in the last two decades are on content based image retrieval or image retrieval based on low level features. Recent research in this area focuses on semantic image retrieval using automatic image annotation. Most semantic image retrieval techniques in literature, however, treat an image as a bag of features/words while ignore the structural or spatial information in the image. In this paper, we propose a structural image retrieval method based on automatic image annotation and region based inverted file. In the proposed system, regions in an image are treated the same way as keywords in a structural text document, semantic concepts are learnt from image data to label image regions as keywords and weight is assigned to each keyword according to spatial position and relationship. As the result, images are indexed and retrieved in the same way as structural document retrieval. Specifically, images are broken down to regions which are represented using colour, texture and shape features. Region features are then quantized to create visual dictionaries which are similar to monolingual dictionaries like English or Chinese dictionaries. In the next step, a semantic dictionary similar to a bilingual dictionary like the English–Chinese dictionary is learnt to mapping image regions to semantic concepts. Finally, images are then indexed and retrieved using a novel region based inverted file data structure. Results show the proposed method has significant advantage over the widely used Bayesian annotation models.     

基于反锐化掩模法的图像增强研究

图像增强是图像处理中的重要内容 ,目前人们已经提出了多种图像增强的方法 ,但是这些方法会放大噪声或引入新的噪声。利用反锐化掩模法对图像增强进行了研究 ,由于小波分析的多尺度特性 ,该方法可以有效地消除噪声 ,并且具有良好的增强效果     

图像Mosaics技术综述

 本文系统综述了当前图像Mosaics技术的研究现状.图像Mosaics技术就是将一组重叠图像拼结成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术.我们根据图像Mosaics形成的二维曲面即流形(Manifold)的确定方式将图像Mosaics技术分为两大类:基于自适应流形的图像Mosaics 和基于人工确定流形的图像Mosaics.基于自适应流形的图像Mosaics是由视频序列提取的条形图产生的.基于人工确定流形的图像Mosaics是由整幅图像的拼接对齐所产生的.它包括局部对齐技术、全局对齐优化调整技术和图像融合技术.我们对每种技术进行了分类和讨论.最后给出了评价并展望了未来图像Mosaics技术的发展方向.