图像形态学中的拓扑结构

精确描述和论证了图像空间的拓扑结构.证明由欧氏空间的紧集所组成的拓扑空间不是紧拓扑空间,且在这种空间上没有豪斯道夫度量,当这些紧集取自某个固定的有界集时,所构成的空间是紧空间,且有豪斯道夫度量.     

数学形态学原理及应用

首先介绍了数学形态学的基本概念及应用领域。详细地阐述了数学形态学的基本原理、基本性质和基于数学形态学边缘检测和图像分割的方法及要点。最后给出了基于边缘轮廓结构的形态学开、闭变换在提取噪声区域及滤掉噪声方面的应用，膨胀与腐蚀运算对灰度图象处理的应用。     

基于数学形态学的图像边缘提取方法

提出了一种基于数学形态学的灰度图像边缘提取方法,并进行了仿真实验。实验结果表明,该方法不仅具有较好的去噪和边缘提取能力,而且算法简单易于实现,运算速度快。     

数学形态学原理及应用

首先介绍了数学形态学的基本概念及应用领域。详细地阐述了数学形态学的基本原理、基本性质和基于数学形态学边缘检测和图像分割的方法及要点。最后给出了基于边缘轮廓结构的形态学开、闭变换在提取噪声区域及滤掉噪声方面的应用,膨胀与腐蚀运算对灰度图象处理的应用。     

数学形态学在聚类中的应用

通过建立一个与数学形态学应用于数字图象处理方法类似的算法来解决一般样本分布的聚类问题。此方法应用于北京及邻近地区的地震预报问题,得到了较好的结果。     

数学形态学的并行处理研究

通过分析数学形态学在图像处理中的理论基础,研究二值图像的形态分析算法,探讨最小结构元素的两种基本形态:膨胀和腐蚀;分析了数学形态学复杂算法的基本原理,把数学形态学的部分并行处理理念引入到实际应用中.用灰度形态学作初步边缘处理,用二值形态学的方法进行边缘修复,有效地提高数字图像处理识别的速度.     

二值图像分割的数学形态学方法

本文提出一种利用数学形态学的分割方法，对二值化的有重迭的颗粒图像进行分割，从而对颗粒目标进行统计分析。并将此方法用于海底锰结核成像的分析，结果较为满意。     

可调数学形态学的角点检测新算法

提出了一种新的基于可调形态学的角点检测方法。该方法采用对称圆形结构元素,通过选择合适的可调参数,对图像进行可调膨胀和可调腐蚀等一系列运算,先分别计算图像中凸角点和凹角点的精确位置,再将两者结合起来,从而得到图像中的所有角点。利用圆形结构元素大幅度减少了算法的计算量。可调形态学的应用克服了传统形态学检测角点不准确的缺点。实验结果证实了当可调算子中的参数取合适值时,该方法可以较精确地检测出图像中的角点位置。     

基于数学形态学的边缘提取方法

论述了图像数学形态学基本方法及扁平结构元素在图像灰度均衡和噪声去除方面的原理,阐述基于图像细节的结构元素选取规则及对图像处理结果的影响,介绍了在医学图像处理中综合应用改进Sobel算子和图像数学形态学方法进行目标边缘的提取过程,提出一种根据图像区域灰度方差自动选取Sobel强度值的算法,并给出一种实用的实现方法和实例。     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法，该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测，处理的过程中考虑到了边缘的方向信息，从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘，最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息，在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子，减小了计算的冗余度，实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取，精度较高。     

数学形态法在指纹特征提取中的研究与应用

应用数学形态学开、闭级联算法和基于结构元素系列的指纹细节算法,对指纹细节点进行细化,进行特征提取.在指纹细化的基础上提取了指纹的特征,结果证明:数学形态学是一种很好的指纹细节处理工具.     

基于Hough变换的SAR图像舰船尾迹检测方法

该文提出了一种基于Hough变换与K均值聚类检测舰船尾迹的算法。该方法通过归一化Hough变换求出原图像尾迹所在直线的平均能量值,由于原图中的尾迹往往并不规则,导致能量最大值并不是整条直线的最佳统计代表值,其周围会有一些能量次大的点出现,且形成一个由若干能量点组成的点集。该文引进了K均值聚类方法,将这些点集归类,归类后的每一类的类心能很好的代表一条尾迹,实验结果表明方法是有效的。     

船舶尾流目标识别的随机梯度遗传算法研究

船舶尾流形貌包含着船舶类型、船舶吨位、船舶航速等方面的信息,对尾流目标的识别是船舶识别的一种有用途径.论述了随机梯度遗传算法的原理、特点及运算步骤,将该算法应用于船舶尾流目标的识别问题,对三个航速下船舶尾流目标的分类及识别.随机梯度遗传算法进化代数从5增加到10以及从10增加到15时,三个航速下的目标识别率按照接近20%的比例增加.而当进化代数从15增加到20及以上时,目标识别率增加缓慢,即进化代数达到15时,算法基本收敛.识别结果表明随机梯度遗传算法可用于船舶尾流目标的识别.标准遗传算法逼近全局最优值比较慢,有时会陷入局部最优,在全局最优值附近出现波动现象,算法收敛性较差.     

融合低秩和形态学的高光谱影像特征提取

高光谱遥感影像具有较高的光谱分辨率,能够精细刻画地物的反射光谱,具有很高的地物分类与识别能力. 但高维波段之间通常具有较高的相关性,冗余度高,为影像处理和分析带来负担. 针对高光谱影像特点的特征提取和选择为有效提取信息提供了保障. 提出一种融合低秩和形态学的特征提取方法(MSEMP),利用低秩来精简高光谱影像中的冗余信息,获取秩最小的光谱紧致表达,并在此基础上利用多形态多尺度结构元素提取形态学剖面,获取影像空间特征. 实验对AVIRIS和ROSIS传感器的两组数据进行测试,通过MSEMP提取特征后进行分类实验,可以获得较高的分类结果,证明了低秩和形态学相结合的特征提取方法的有效性.     

漏磁内检测数据中的管壁缺陷特征提取方法

提出一种管壁漏磁数据的管道缺陷特征提取方法, 该方法利用管道内检测装置的轴向数据作为特征提取数据, 通过磁场强度和像素的映射关系将单轴漏磁数据转换成灰度图像, 并对图像进行滤波处理, 通过简单判断找出缺陷的可能位置, 再用一个检测阈值对图像进行二值化处理, 然后通过连通和链码确定缺陷的边界, 实现缺陷特征的提取.最后以一个实际含有缺陷的灰度图像为例验证了提出方法的有效性.     

Novel and Comprehensive Approach for the Feature Extraction and Recognition Method Based on ISAR Images of Ship Target

一种舰船目标实测数据ISAR像的特征提取与识别新方法

王勇,朱鹏凯

（哈尔滨工业大学 电子工程技术研究所,哈尔滨 150001）

创新点说明：

本文基于舰船目标实测数据ISAR成像结果,提出一种新的二维ISAR像特征提取与分类识别方法,具体创新性可说明如下：

1） 舰船目标ISAR像特征提取新方法。包括ISAR像的图像预处理方法,同时给出六种不同特征的提取方法,包括一阶不变矩、二阶不变矩、舰船目标面积、距离单元最大均方偏差、舰船目标长度和桅杆高度。

2） 针对提取出的舰船目标ISAR像特征,文中采用Fisher线性分类器来进行舰船目标的分类识别。以两种不同类型的舰船目标为例,其正确的识别率已超过90%。

研究目的：

为解决基于实测数据ISAR成像结果的舰船目标特征提取与分类识别问题。与仿真数据相比,依据实测数据成像结果进行特征提取与分类识别难度很大,因此本文首先提出有效的图像特征提取方法,进而采用线性分类器完成对舰船目标的分类识别。

研究方法：

1） 舰船目标ISAR像的预处理,包括抑制条纹干扰、中值滤波、数学形态学等,使ISAR像的质量得到进一步提高,便于特征提取。

2） 舰船目标ISAR像的特征提取。分别提取了图像的一阶不变矩、二阶不变矩、舰船目标面积、距离单元最大均方偏差、舰船目标长度和桅杆高度。

3） 舰船目标分类识别。采用Fisher线性分类器来进行舰船目标的分类识别。以两种不同类型的舰船目标为例,其正确的识别率已超过90%。

结果：

1） 文中给出了舰船目标ISAR像的预处理流程,如正文中图3和图4所示。此时ISAR像的质量得到进一步提高。

2） 文中给出了舰船目标ISAR像的特征提取结果,如正文中图5、图6和图7所示。根据这些特征提取结果,可完成对舰船目标的分类识别。

3） 文中选取两种不同类型舰船目标的外场实测数据,并给出相应的识别结果,如正文中表2所示。相应的结果验证了所提特征的有效性。

结论：

对于舰船目标实测数据的ISAR成像结果来说,可通过图像预处理的方法进一步提高图像质量,进而可对舰船目标进行特征提取,并采用分类器完成对不同类型舰船目标的分类识别。本文的研究结果对ISAR成像技术的实际应用奠定了良好的理论和实验基础。

关键词：ISAR图像,特征提取,识别,舰船目标

     

基于阈值分割和形态学的高分辨率遥感影像道路提取

高分辨率遥感影像道路提取已经成为相关领域的研究热点和难点,利用阈值分割法将原始影像二值化,然后利用数学形态学中腐蚀、膨胀、开运算和闭运算对阈值化的影像进行处理,分析了不同方法对道路提取的影响.最后,针对光谱特征相近的建筑物和道路,提出利用形状特征进行进一步实现道路提取.文中利用VC开发了道路提取的原型系统,并对实验结果进行了分析,证实了文中道路识别方法的有效性.     

基于多重分形的舰船噪声特征提取

提出了舰船噪声功能谱的多重分形特征,研究了多重分形的小波变换分析方法,给出了康托三分集上多重分形分析结果,并进一步用于舰船噪声功率谱,在功率谱子带划分的基础上定义了舰船噪声的奇异测度,对实际测船舶噪声数据的处理结果表明可以由此提取新的舰船目标特征。     

基于数学形态学的轴心轨迹滤波提纯法

在大型回转机械状态监测与诊断中，常利用两路相互垂直的振动信号合成轴心轨迹来监测其运行状态和故障类型，不易获得清晰的特征。本文利用数学形态学的一些基本功能还原出干净的轴心轨迹，为研究轴心轨迹图像的特征提取和识别提供可靠的数据，使计算机能自动进行旋转机械故障的诊断。     

数学形态学在定量金相分析中的应用

主要探讨以数学形态学为工具对金属图像进行定量金相分析 ,对其中的边缘提取、二值化、金相组织成分测定、晶粒度等级测定等工作用数学形态学的理论方法进行了分析与论证 ,据此说明在定量金相分析中运用数学形态学的优越性。