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一种快速递归红外舰船图像分割新算法 总被引:4,自引:4,他引:4
针对背景复杂、对比度低的红外舰船目标分割问题,提出了一种红外舰船图像分割的新算法.由于二维最大类间方差法不仅反映了图像的像素点灰度分布信息,还反映了邻域空间相关信息,因此有较好的抗噪能力.但是由于其解空间维数的增加,计算量的变化是以指数增长的,而粒子群优化算法可实现高效并行、随机、自适应群体搜索.基于这一特点,提出了基于粒子群优化的二维最大类间方差局部递归分割方法,有利于实现红外图像的实时处理.该方法同样适用于复杂背景下的其他红外目标图像的分割. 相似文献
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图像分割在图像处理中占有重要的地位,分割结果的好坏直接影响图像的后续处理。文章针对PCB(printed circuit board)原始图像的分割问题介绍最大类间方差法及其改进算法——基于灰度拉伸的最大类间方差法算法原理和实现,并利用上述两种方法对PCB图像进行了分割处理,对两种方法处理的结果进行了比较。实验结果说明这种改进方法弥补了最大类间方差法的缺点,取得了理想的效果。 相似文献
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图像阈值分割算法及对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《信息通信》2017,(4)
图像阈值分割技术广泛应用于计算机视觉和模式识别等研究领域。通过对五种典型的阈值分割算法,包括最大类间方差法、最大熵法、最小交叉熵法、最大相关法和灰度熵法进行算法仿真,并针对不同信噪比图像的分割结果进行了客观评价,得出不同分割方法所适用的分割对象。同时设计了图像阈值分割系统,便于进行不同分割算法的对比分析。 相似文献
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为了有效填补虚拟视点图像中的公共空洞,提出 了一种基于逆向映射的空洞填补方法。 首先利用深度图像绘制(DIBR)技术将左、右参考视点映射到虚拟视点位置,利用图像膨胀方 法将映射的虚拟视图中的空 洞区域进行扩大,以消除虚拟视点图像中的伪影瑕疵;然后,提取出膨胀后空洞区域的边界 ,并将其逆映 射到原始的参考图像中,根据空洞与边界的相对位置,选取原始图像中相对位置上的像素来 填充虚拟视图 中的空洞区域;最后,将空洞填补之后的左、右视点映射的虚拟视图进行融合获得最终的虚 拟视图。实验 证明,本文方法有效解决了传统空洞填补方法容易将前景像素填充到背景区域的问题,能 够获得较好的视觉观看效果和较高的客观峰值信噪比(PSNR)值。 相似文献
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为了提高激光三维成像雷达地面目标的检测效率,提出一种基于激光三维成像雷达距离像的目标检测方法。该方法首先采用基于邻域像素内检测距离反常算法对距离像进行噪声抑制预处理,然后采用基于形态学的地面估计和高程分割算法实现了距离像的地物分割,最后根据感兴趣目标的尺寸特征,采用最小外接矩形估计算法实现了感兴趣目标的快速检测。本文提出的方法充分利用了距离像的高程信息和目标已知的先验知识,不受二维图像中光照灰度变化对目标检测效果的影响以及处理三维海量点云数据对计算速率的影响。实验结果证明,本文提出的方法适用于复杂多变的战场环境下对地面目标进行快速检测,且满足了实时性要求。 相似文献
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深空探测时,由于星敏感器受到多种复合运动影响,使拍摄星图存在严重运动模糊,信噪比低。采用Sureshrink小波方法去噪,能够有效保留星图的边缘信息和灰度信息;根据星图梯度符合拉普拉斯分布的先验信息,提出一种基于最大后验概率估计方法的星图去模糊模型,并对动态模糊星图进行去模糊处理。仿真结果表明,高动态时,经过所提出的去模糊方法处理后的星图不会出现维纳滤波方法中的振铃影响,处理速度和提取质心精度优于Richardson-Lucy滤波,质心精度优于0.1个像素,满足动态星敏感器的处理精度和速度要求。 相似文献
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由于高光谱图像存在较高的数据维数,会给分类过程带来一些困难。为了提高分类的准确率,提出了一种使用3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类方法。首先,将中心像素与周围相邻的其它像素进行配对,可以通过配对构成多组新的像素对,充分利用了像素之间的邻域相关性。接着,将像素对放入3D卷积联合注意力机制网络框架中进行分类,它能够对高光谱图像中的特征进行选择性的学习。最后,通过投票策略获得像素标签。实验是在两个真实的高光谱图像数据集上进行。结果表明,所提出的方法充分挖掘了高光谱图像的光谱空间特征,能有效地提高分类精度。 相似文献
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图像融合可以获取目标更加丰富的层次和细节信息,有利于对探测目标信息的有效地获取,在包括空间目标的三维重建等应用中有着重要意义。针对空间目标的宽动态范围提出了一种多次曝光的图像融合方法,利用信息熵的非线性压缩判定图像融合权重,并引入双边滤波残差加强弱纹理的分配权重,有效地增加了图像的特征信息,提高了三维重建点云的数量。利用提出的融合方法开展了空间目标模拟成像试验,采用融合的图像对目标三维重建,并与多种不同曝光程度以及采用其他融合图像的方法进行了对比,提出的方法得到的重建点云数量相对恰当曝光状态提高了35%,重建结果优于其他方法。结果表明:将图像融合引入到三维重建中,能有效地加强了重建图像信息,避免了光照条件对目标三维重建的不利影响,获得较高质量的重建效果,该方法可以很好地应用到基于图像序列的空间目标三维重建应用中。 相似文献
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基于参数域映射及B样条插值的三维重构方法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用单目CCD图像进行物体表面非接触测量的核心是基于单幅图像的三维重构技术,常采用由阴影恢复形状(SFS)的方法实现三维重构。当图像分辨率较低时,通过由阴影恢复形状的方法重构的三维表面模型其分辨力较差,无法满足实际要求。为此提出了一种基于参数域映射及B样条插值的三维重构方法。采用B样条插值技术对图像进行放大处理,通过像素的参数域映射减小图像的失真及高频信息的丢失,根据放大后图像的灰度信息重构物体的三维表面模型。实验表明,基于参数域映射及B样条技术的图像插值方法很好地保护了图像的细节,利用该方法进行三维重构能够有效改善重构模型的分辨力和光顺性,为提高三维表面非接触测量精度创造了条件。 相似文献
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针对基于CCD相机采集方式的亮度校正方法需要从采集图像中分割出每颗LED像素的亮度信息的问题,提出面积约束下的最优阈值分割法。在最优阈值分割法的基础上,根据先验信息引入面积约束条件,对阈值的取值范围进行约束。与传统的最优阈值法相比可以避免分割后LED像素区域连接的情况。面积约束下的最优阈值分割法生成采集图像的灰度直方图,利用最优阈值算法结合面积约束生成最优阈值,最后通过图像的阈值分割法将采集图像分割。实验表明,该方法可以比较好地分割出采集图像中的LED像素,并可避免当LED像素点分布密集时应用最优阈值法分割LED像素造成的区域连接问题。 相似文献
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高光谱图像中的异常像元往往具有在图像中出现的概率低和游离于背景数据云团之外的特点,如何“自动”确定这些异常像元是高光谱遥感图像处理中的一个重要研究方向。经典的高光谱异常检测方法一般从图像的统计特性入手,广泛应用的RXD异常检测算法通过计算图像的2阶统计特征,可以直接给出异常点的分布情况,算法复杂度低,但缺点是没有考虑到图像的高阶统计信息。基于独立成分分析的异常检测算法虽然考虑了高阶统计量对异常点的敏感性,但需要反复迭代提取异常成分后,再对提取后的成分进行异常检测。该文提出一种基于协峭度张量的异常检测算法,该算法不需要事先提取异常成分,可以直接对观测像元进行逐一检测,从而给出异常点的分布情况。基于模拟数据和真实数据的实验结果表明,该方法能够在检测出异常像元的同时更好地压制背景信息、减小虚警率,从而提高异常检测精度。 相似文献