飞机红外灰度图像实时特征提取

根据目标特性自顶向下提出了一种灰度图像分割自适应门限的选取方法,利用门限对飞机红外图像进行灰度分级得到飞机灰度图像,从灰度图像中提取边缘特生和不变性角特征,为分类识别提供特征输入。     

基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取

随着高分辨率星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）系统的研制和使用,利用SAR图像实现快速准确的舰船目标识别分类成为了海上目标侦察监视的重要手段.文中针对SAR舰船目标切片图像,提出一种基于精细分割的SAR图像舰船目标几何结构特征提取方法.首先,采用基于Radon变换的分割方法将舰船目标和成像干扰区域进行分离,对分离出的舰船目标切片进行阈值分割处理,并利用形态学手段处理分割图像,减小旁瓣影响,准确提取目标主区域;然后基于椭圆形状约束进行目标区域的细化分割,解决分割区域"毛刺"现象和区域断裂现象,得到舰船目标的最佳图像分割区域;最后,通过逼近目标区域获得其对应的最小外接矩形（minimum enclosing rectangle,MER）,进而实现目标区域几何结构特征的精确提取.通过对获取的高分三号卫星SAR图像数据进行仿真实验,证明了本文方法提取舰船目标几何结构特征的高准确性和强稳定性,对海上舰船目标的识别与分类具有重要意义.     

基于Zernike矩和SVM的不变性目标识别

在图像目标识别中,目标图像平移、尺度和旋转不变性是一个重要前提.文中采用稳定性好的低阶几何矩特征实现目标的平移、尺度不变性变换;然后利用Zemike矩提取目标的旋转不变性特征;最后在目标不变特征空间通过支持向量机(SVM)分类器实现目标识别.实验证实了算法的有效性.     

基于PCNN和SVM的图像识别方法研究

利用脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的脉冲传播特性,研究了利用PCNN进行图像分割的技术.针对模型参数和最优分割结果难以确定的问题,改进了标准PENN模型,提出了基于互信患量的PCNN图像分割方法.计算原图像与PCNN分割图像序列问的互信息量,对应最大互信息量的分割图像就是最佳分割结果.然后选取不同类型飞机图像提取不变矩特征,用支持向量机(SVM)实现分类识别.实验结果表明,该方法分割效果好,适应性强,能够很好地识别飞机图像.     

基于Ecogniton的光学遥感图像舰船目标检测

利用卫星遥感技术对海上舰船目标进行识别定位具有重要的意义。提出了一种基于面向对象的图像分割和分类软件Ecognition的技术方法来提取高分辨率遥感卫星图像中的海上舰船目标。利用多尺度分割算法和光谱差异分割算法对高分辨率卫星图像进行初步分割;利用归一化差异水体指数（NDWI）或灰度共生矩阵（GLCM）同质性纹理特征对陆地和海洋进行辨别;利用对象的相邻关系特征和形状特征来获取潜在的舰船目标;利用数学形态学算子实现舰船目标的连续化,从而获得最终的海上舰船目标。利用高分辨率卫星图像进行了实验验证,实验结果说明了所提出的技术可以有效地实现海上舰船目标的识别与定位。     

基于InISAR像的目标识别方法

针对目标ISAR图像方位向坐标是多普勒频率,其分辨率和目标运动状态有关,如果不进行标定,直接利用ISAR像进行识别存在困难,该文提出了一种基于多特显点的InISAR成像方法,并利用极化映射,提取特征进行识别。该文利用ISAR图像中特显点的多普勒频率和横距的关系,对整幅ISAR像进行横向定标;InISAR像转换到极坐标格式下,提取具有旋转和尺度不变性的特征,对目标分类。详细分析了4个主要参数对成像和识别的影响,仿真实验结果验证了理论分析。     

盆式绝缘子闪络的典型异物红外图像识别算法

分割典型异物像素区域时,难以选取最佳分割阈值,导致识别出的典型异物定位精度较差,由此,提出盆式绝缘子闪络的典型异物红外图像识别算法。去除红外图像脉冲噪声、高斯噪声,通过边缘锐化和灰度均匀化,划分图像目标和背景,利用遗传算法搜索各类图像灰度方差和最大值,将最大值对应的分割阈值作为最佳阈值,分割典型异物像素区域,构建改进BP神经网络,提取分割图像的异物类别特征,迭代训练后,识别周围典型异物类别。实验结果表明,该方法减小定了位边界框与异物矩形框的间距,提高了异物目标定位精度和识别效率。     

一种基于改进BP神经网络的图像目标识别算法

本文利用不变矩具有平移、旋转和尺度不变性的特点,将其应用于图像识别.提取图像的七个不变矩,然后利用改进的神经网络(BP)进行了图像目标识别算法研究,结果表明此算法具有较好的识别效果,并且速度较快,可以应用于图像小目标的识别当中.     

图像尺度不变特征提取新方法

在文献[1]的基础上对尺度不变核进行深入研究,从理论上解决了初始函数选择的问题,构造了一族对尺度缩放具有不变性的核函数,能有效提取图像的尺度不变特征。核函数用于目标识别时,将图像发生尺度变换时数字化抽样插值所产生的误差引入到核参数的优化中,使得核函数能根据目标调整参数,达到最优的识别效果。实验结果表明,当用于二元目标的识别分类时,基于尺度不变核的方法能取得很好的识别效果。     

基于CV模型的SAR图像机场感兴趣区域检测

高分辨率POLSAR图像的机场感兴趣区域(Region of interest,ROI)的自动提取是自动目标识别(AutomaticTarget Recognition,ATR)系统的任务之一,也是准确识别分类飞机等小目标的基础。针对全极化合成孔径雷达(POLSAR)图像极化相干的特点,提出一种融合提取方法:先使用J.S.Lee Sigma filter滤波,再利用Shannon-Entropy理论提高ROI和背景对比度,采用基于CV模型的方法分割图像,然后对分割得到的图像进行形态学等图像处理,最终得到机场ROI。实验结果表明,该方法具有分割界限清晰、定位准确的优点。     

一种全自动的MSTAR SAR目标图像分割方法

狄利克雷过程混合模型(Dirichlet Process Mixture,DPM)作为一种非参数概率统计模型,可以有效应用于SAR图像的非监督分类。文中提出一种全自动的MSTAR坦克SAR图像分割方法。该方法首先基于DPM确定出图像中的类别数目,接着使用马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)对所得图像类别概率的空间邻域关系进行描述,然后结合标号代价能量优化算法获取最终的分割结果。该方法在不需要人为指定待分割图像类别个数的同时,能较好地保证分割结果的合理性与连贯性。在MSTAR SAR数据上的实验表明了其有效性。     

应用支持向量机分类的多角度目标识别技术

综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,提出了一种对于红外图像中多角度目标的识别方法。首先通过目标分割算法求得红外图像中目标的轮廓图像,然后从轮廓图像的Hu矩、Zernike矩和Fourier-Mellin矩中选取适当阶次的矩特征组成目标在特定视角范围内的不变性特征向量;对目标的视角范围进行适当划分以解决多角度引起的目标样本多样性,并在每个划分的视角范围内分别应用支持向量机的方法进行多目标分类。测试结果表明,本文提出的方法较好地实现了红外图像中多角度目标的识别问题,是一种有效的自动目标识别算法。     

一种新的结合稀疏编码的红外图像聚类分割算法

聚类作为一种重要的图像分割方法得到了大量研究,提出了一种新的结合稀疏编码的红外图像聚类分割算法,扩展了传统的基于K-means聚类的图像分割方法。结合稀疏编码的聚类算法能有效融合图像的局部信息,而且易于利用像素之间的内在相关性,但是对于分割会出现过分割和像素难以归类的问题。为此,在字典的学习过程中,将原子的聚类算法引入其中,有助于缩减字典中原子所属类别的数目防止出现过分割;同时将稀疏编码系数同原子对聚类中心的隶属程度相结合来判断像素所属的类别。这种处理方式能更好地实现利用像素的内在相关性进行聚类分割,并在其中自然引入了局部空间信息,达到更好分离目标区域和背景区域的目的。实验结果表明,结合稀疏编码的K-means聚类分割算法能更好的实现复杂背景下红外图像重要区域的准确分割提取。     

Image block classification using stochastic image segmentation

The authors propose a new image block classification method. The proposed algorithm incorporates image context into the classification via pixel-based segmentation. To obtain a segmented image they adopt the stochastic model-based unsupervised image segmentation algorithm. Since the block classifier considers the grey level distribution in the block, it can differentiate edges from textures. Also, since the segmentation is executed independently at each small block, a parallel processor can be applied to obtain a real-time block classification     

极化SAR图像的聚类序列投影寻踪模型方法

针对极化SAR数据的分类问题,提出了序列投影寻踪模型方法进行极化SAR数据的无监督分类.该方法的特点是利用目标散射的极化相似性参数来表征目标特征;通过遗传算法逐步给出投影寻踪方法中的最佳投影,以获取高维数据的一维投影特征;进而采用EM算法估计混合模型的参数;最后由Bayes决策准则实现分类.该文对旧金山湾地区的极化SAR数据进行分类,得到了好的分类结果,实例计算结果分别与采用强度特征的无监督分类结果和直接利用散射熵-散射角分类的结果进行了比较,说明新方法对于极化SAR数据的分类具有明显的优越性.     

一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法

提出了一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法。为了实现目标的准确分割,先将原始红外图像进行四划分得到四个子图像,在各个子图像上分别进行模糊C均值聚类,再对图像进行横纵二划分各得到两个子图像,并将四划分时得到的聚类结果约束在二划分的聚类过程中,最后将二划分得到的聚类结果约束到原始图像的聚类过程中,并在其中加入邻域空间约束。此方法可有效增强背景和目标区域像素点的各自凝聚性和抗干扰性,有效提高聚类分割结果的准确性。实验结果表明,多重模糊聚类目标分割算法能准确地实现红外图像目标区域和背景区域的分离,是一种可行的目标分割算法。     

基于区域生长法和BP神经网络的红外图像识别

针对变电站巡检机器人远程监控系统中红外图像识别存在的问题,提出一种基于改进区域生长法和BP神经网络的红外图像目标设备分割与识别的方法。利用最小二乘法拟合出红外图像中亮度与温度之间的线性关系,建立基于像素的图像温度场;根据设定温度范围确定区域生长法的种子点位置,利用Otsu法确定截屏窗口最优分割阈值,并结合灰度相似性阈值作为区域生长法的分割准则,实现该窗口目标设备精确分割;将分割出的设备二值图像的Hu不变矩作为设备形状特征向量,并对其进行不变性和类间区分度验证;采用引入附加动量法和自适应调整学习率的BP神经网络实现多种电气设备的识别,实验数据表明优化后的BP神经网络具有迭代收敛快,误差波动性小,分类准确度高等特点。     

基于区域生长的前视红外图像分割方法

红外成像制导技术以其优越的性能成为当今精确制导技术发展的主流。红外图像的精确分割是实现目标识别的基础。针对地面目标前视红外图像的特点和成像制导技术中图像分割的目的,提出了一种基于区域生长的前视红外图像分割算法,它首先在全局阈值分割的基础上选择出种子点所在区域,并在区域中定义局部灰度信息统计准则和策略选取出种子点;然后以目标模板面积作为参考,通过对分割效果的判断自动调整生长阈值进行区域生长以得到分割图像。实验结果表明,本方法分割出的目标完整准确,分割结果对基于边缘特征的目标匹配识别非常有利。     

红外图像目标识别的预处理技术研究

红外图像目标识别系统,由图像预处理、特征提取及模式分类组成,红外图像目标识别的图像预处理包括滤波降噪、图像增强、图像分割等。滤波降噪有邻域平均、中值等滤波方法,图像增强可通过微分、Butterworth高通滤波和形态学高低帽变换完成,图像分割采用阈值分割技术和形态学方法实现。综合比较各种处理方法,采用中值滤波进行降噪、高低帽变换进行图像增强、阈值分割与形态学处理结合进行图像分割,较好地实现了红外图像目标识别的预处理。