基于多特征融合的声纳图像人造目标检测算法

声纳图像中人造目标的自动检测是当前水下探测领域需要重点解决的问题之一.传统的基于目标回波信号强度的检测方法在海底存在岩石等类似于水雷等人造目标的情况下,常会导致较高的虚警率.由于人造目标和自然背景之间的纹理特性的不同,自然背景一般具有较复杂的纹理,而人造目标形状规则、表面光滑、纹理简单.为此,对基于扩展分形特征的声纳图像人造目标检测算法进行研究,同时利用灰度统计信息进行信息融合,给出了多特征融合的检测算法.仿真实验表明该方法在声呐图像人造目标检测中具有较好的检测性能.     

基于分形的水声图像目标探测

针对水声图像中人造物体的探测问题，给出了一种基于分形分析的方法，由于分形模型可以较好地模拟自然物体，而与人工物体存在较大差距，所以以其为主要特征可以准确地将人造物体从自然背景中探测出来。本文讨论了分维的提取方法，根据分形特征将水声图像标记为人造目标区域和非人造目标区域，并对一定噪声干扰下该方法的应用进行了研究，给出了相应的实验结果。实验结果表明，分形特征可以实现人造目标和自然物体的分类，并具有一定的抗噪声性，适宜对水声图像中的目标进行探测和识别。     

基于分形理论的空间目标图像分割算法

针对像素邻域灰度方差和分形维数提出了一种空间目标的图像分割算法.首先针对空间目标自然背景的特点,从分形理论的相似性上对云背景进行分析,提出了衡量灰度变化程度的指标像素邻域灰度方差,进而建立与灰度图像对应的像素邻域灰度方差图,实现了目标边界奇异性的增强.其次,在对阈值和方差图分形维数关系分析的基础上,提出了灰度方差的阈值选择方法进行仿真,最后给出空间目标图像分割算法的流程,仿真结果验证分割算法是有效的.     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法.针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征.通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效.     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法。针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征。通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。     

基于遥感图像的人造地物目标信息管理系统

将遥感技术与GIS技术相结合,建立一种用于人造地物目标管理的地理信息系统。该系统以遥感图像作为主要数据泊,以变化相对较缓慢的行政区划,水系分布,地形地势等GIS8矢量地图为基础底图,借助现有的GIS工具软件和关系型数据库管理系统,来统一管理地物目标的空间数据和属性数据。重点就地物目标拓扑构造和GIS矢量地图与遥感图像互操作问题进行了讨论。     

基于多时相遥感图像的人造目标变化检测算法

传统的像素级变化检测方法的检测性能受到以下因素的严重制约: 图像辐射差异、配准误差和差异图像分类门限的选取, 并且难以从检测信息中提取出关键的变化. 本文针对遥感图像中人造目标的变化检测问题, 提出了一种综合特征级和像素级的两步变化检测算法. 首先将大幅多时相遥感图像分成一系列子图像对, 采用有监督子图像对分类方法, 提取人造目标变化的感兴趣区域, 然后采用像素级变化检测算法对感兴趣区域进行变化检测, 得到定量的检测结果. 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

可见光图像人造目标检测技术综述

对可见光自然图像人造目标检测技术研究进行综述,在人造目标检测技术的问题描述基础上,基于人造目标与自然背景存在的特性差异,将现有技术按照基于几何特征、分形特征、概率模型、水平集、聚类等类别进行了讨论,并借鉴ATR（自动目标识别）技术评价标准分析了各个算法的优缺点。最后探讨了人造目标检测技术存在的问题和进一步的研究方向。     

基于蛙人探测声纳序列图像的水下小目标检测算法

针对水下监控系统的小目标检测问题,在分析蛙人探测声纳成像特点的基础上,提出了基于图像二值化和区域生长法的自适应双帧差法.通过将双帧差结果与当前帧的二值化图像进行“与”运算来消除“双影”,然后采用区域生长法消除“空洞”,最后根据检测结果自适应地调整阈值.克服了三帧法和累积帧差法在处理空洞和双影问题时存在较长时延的缺陷,提...     

基于分形特征的人造目标探测方法研究

自然背景和人造目标对于某些分形特征存在着一定的本质差别，因此充分利用这些差别，能够为目标探测提供一套全新的方法。从仿真实验的处理结果来看，这种方法对于自然背景嵌入少量人造目标这类简单情况的检测效果较好，且具有较强的抗噪声干扰能力；对于其他复杂情况，本分别采用阈值分割组合法和Ｋ均值聚类法进行尝试，得到了一类初步结果。     

基于分形理论的遥感影像分类研究

分形理论是非线性科学领域的一大支柱,它的提出为人们解决非线性世界的问题提供了新的思想和方法,由于分形维数与人类对图像表面纹理粗糙度的感知是一致的,利用分形理论进行遥感影像分类具有潜在的理论和应用价值。本文根据遥感影像特点,引入分形方法来描述其纹理结构特征,利用双毯覆盖模型来提取遥感影像的纹理特征,在此基础上,采用K-means算法将纹理结构特征与光谱特征相结合,进行遥感影像分类,其分类效果优于单纯采用光谱特征的分类。     

利用小波分解和分形维数进行声纳图像识别

以分形维数和多重分形的概念为基础,通过计算原图像和灰度差分图像的分形维数和多重分形维数,形成了纹理特征集的第一部分;然后对声纳图像采用树式结构小波变换,将小波变换各个频带输出的熵作为纹理分类的特征,并根据特征本身的离散程度对其进行规范化处理,构成了纹理特征集的第二部分;最后将这两部分组合,对不同信噪比的声纳图像进行分类识别．识别结果表明,文中方法的识别率可达到90％以上．     

基于形态特征的快速分形图像编码

现有的快速分形编码算法多数是在降低图像质量的前提下实现的。针对这个问题,提出了一个快速分形编码算法,它基于新定义的图像块的形态特征的概念。这种算法先把码本按形态特征大小赋序,然后对于每个输入Range块,在赋序码本中寻找与它的形态特征最接近的码块,进而在这个码块的邻域内搜索Range块的最佳匹配块。实验结果显示,对于256×256的Lena图像,与基本分形算法比较,其依赖于搜索邻域大小,该算法既能在峰值信噪比(PSNR)相同的情况下编码速度加快4.4倍,也能在主观质量略有下降的情况下编码速度加快约140倍。     

基于行列式的快速分形图像编码算法

分形图像编码是一种很有前途的限失真压缩方法,然而,它存在计算量大的缺点,导致其编码时间过长。分形编码的时间主要花费在一个通常较大的码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对此问题,提出了一个加快编码的方案,它基于图像块的规范化行列式,能够在相对小的搜索邻域内找到输入子块的最佳匹配块。对3幅512×512测试图像的实验结果显示,与全搜索基本分形算法比较,依赖于搜索邻域的大小,该算法既能在峰值信噪比相同的情况下实现编码速度加快30倍左右,也能在主观质量略有下降的情况下实现编码速度加快1 000倍以上。     

基于四叉树的分形图像压缩编码算法的C 实现

该文首先介绍了分形图像压缩的基本理论,如迭代函数系统,拼贴定理等。然后重点研究了基于四叉树的分形图像压缩编码算法。最后通过编写代码实现此算法,并与基本的分形图像压缩算法进行试验比较,进行总结。     

基于图像风格转换的水下图像显著性检测算法

由于水下显著性检测数据集不足,导致基于深度学习的水下图像显著性检测网络容易出现过拟合的问题,从而影响显著性检测网络的性能.针对上述问题,本文引入图像风格转换方法,提出一种基于CycleGAN的水下显著性检测网络.网络生成器由图像风格转换子网络和显著性检测子网络构成.首先,通过无监督的级联方式对风格转换子网络进行风格转换...     

基于分形纹理的遥感图像岩性识别方法

根据分形理论和遥感影像的特征，本提出一种图像分形纹理计算方法。分形纹理能够准确刻画图像的空间特征信息，在遥感图像分类中作为空间特征信息的补充。利用该方法在河西走廊酒泉盆地的红柳峡地区进行了TM图像的岩性分类实验，当只采用原始TM六个波段图像分类时，精度仅为71．62％，而采用分类纹理信息时分类精度则提高到79．54％。说明分形纹理对岩性空间特征信息有较好的描述，将分形纹理信息配合原始波段进行岩性识别时，总体识别精度达到87．93％．提高了16．3个百分点。因此，该分形纹理对于图像空间特征信息的描述具有重要意义。