基于相关性的测量图像评估方法

针对经纬仪测量图像评估的特殊性,根据序列测量图像目标识别一般采用模板匹配的原理,提出了一种基于相关系数的测量图像评估方法.该方法采用对背景区域和目标区域的相关系数分别评估的方式,建立了主次波峰比评估指标,并引入了平均梯度和散度指标.实验证明:本方法能够真实地反映测量图像质量对目标识别算法的适应能力,其评估结果准确、可靠.     

红外热图像序列中基于人体模型的目标头部定位方法

文章针对红外热图像序列,提出了一种多目标的头部定位方法。该方法检测目标轮廓 的上凸点,根据上凸点构造粗略人体模型;利用热函数聚类方法确定投影直方图中峰的个数及位置。最后对上凸点和峰顶点进行综合判断以确定目标个数并定位。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

毫米波辐射图像目标定位技术研究

针对毫米波辐射图像中目标定位的问题,提出了一种基于区域标记的毫米波辐射图像金属目标定位算法.该算法通过分析金属的毫米波辐射特性以及毫米波辐射图像的特点,利用区域标记算法对图像中金属目标进行分割,并引入基于面积的虚假目标去除准则,采用计算重心的方法实现了金属目标的定位.实验表明,该算法既能对图像中单个金属目标又能对图像中多个金属目标实现准确定位,且不论目标的外形如何,都能得到其精确的中心坐标,为下一步目标的选择与跟踪提供了依据.     

基于单帧图像的无人机目标定位误差分析

以无人机目标定位为研究方向,逐项分析无人机姿态、高度等对目标定位的影响,推导出目标定位公式,详细推导过程和思路,并给出了仿真实例和误差分析被给出.该方法实现简单,运算量小,具有较强的实用性.     

基于深度学习的图像目标定位识别研究

为了解决常规图像目标定位识别方法存在的识别准确率较低问题,实现图像目标精准定位识别,该文设计一种新的基于深度学习的图像目标精准定位识别方法,提取图像CNN特征以降低定位识别难度,构建图像定位深度学习识别模型以提高识别图像的特征表达能力,设计Faster图像定位识别算法以优化识别网络结构,从而实现图像目标定位识别。实验结果表明,设计的图像目标深度学习精准定位识别方法的识别准确率较高,识别效果较好,符合图像目标定位识别的需求,有一定的应用价值。     

经纬仪序列测量图像目标匹配方法

为提高序列测量图像目标匹配的速度和稳定性,依据序列测量图像的具体特性,将遗传算法应用到目标匹配中,并根据测量图像的具体情况对染色体的交叉和变异方式进行了改进.提出了一种新的目标匹配方法,从而减少了目标匹配次数.实验证明:在保证匹配精度的前提下,该方法可有效地提高测量图像的目标匹配速度.     

基于模糊聚类的测量图像目标识别方法

针对红外测量图像目标边缘灰度变化平缓,梯度小,造成目标边缘难以确认的问题.提出了一种新的测量图像目标识别方法,首先利用模板匹配方法进行目标区域粗定位,并利用最大类间法求出此区域的大致像素数.然后,利用遗传算法确定分类数,依据此分类数采用聚类法对图像进行分类,反复进行,直到已求出的目标区域像素数与某一类像素数最接近,此类即为目标图像的准确区域.试验证明:此方法对多帧目标进行识别时,目标轮廓位置稳定,具有较高的定位精度.     

飞行器尾焰红外图像定位方法研究

针对红外图像测量中,飞行器尾焰受飞行轨迹及气流影响,形态变化复杂,常规目标定位方法难以实现的问题。本文按照目标测量中图像判读的具体要求,依据尾焰形成的原理,采用重心法和Hough变换技术准确检测尾焰的中轴线和前端的半圆。提出了一种基于Hough变换的飞行器尾焰跟踪方法,克服了尾焰形态变化和镜头衍射对目标图像跟踪的影响,实现了尾焰前端的稳定跟踪和精确定位。实验结果表明:该方法跟踪稳定,定位精度高,适用于各种情况下的尾焰定位,且算法简单,执行效率高。     

基于小波图像金字塔的工件目标检测与定位研究

在工业生产线上的产品加工或质量视觉检测的过程中,经常要完成待加工工件的目标图像匹配或产品的视觉定位,为此,提出一种基于小波图像金字塔的相关匹配方法。基于特征的匹配方法如SIFT和HOG特征方法,虽然有很好的匹配精度和稳健性,但其计算量相对较大,通常不易满足现场实时应用需求。而提出的基于小波图像金字塔的工件目标检测与定位方法,先从低分辨率图像进行粗匹配,再在高分辨率图像上进行精确匹配,从而在基本不降低匹配精度的前提下,大大提高了匹配速度。多图像的目标检测实验以及在点胶机上的应用实践均表明文中所提算法优于传统基于模型的目标定位和识别方法,能满足更多的现场实时应用要求。     

一种适用于目标快速定位和图像输出的有源图像传感器设计

提出了一种适用于目标快速定位和图像输出的有源图像传感器(Active Pixel Sensor,APS)的设计方案。与传统的图像传感器不同,这种传感器可以根据目标信号的位置进行区域图像输出,从而实现目标的快速定位和图像输出。阐述了这种传感器的区域划分原则和区域图像输出控制方法。通过设计和仿真测试一个48×48的面阵,验证了这种传感器的目标快速定位能力。测试结果表明,这种传感器的帧频比传统的传感器高4倍以上。     

一种实测红外图像波段拓展方法研究

红外图像获取是红外成像仿真中的关键环节.针对仿真应用中无法获得多波段红外数据的问题,提出了一种把实拍某波段红外图像拓展到其他波段的方法.首先,利用定标曲线将热像仪电平数据定标得到对应视点处的温度值,然后去除探测器效应和大气效应,得到目标自身的辐射值,由此反推出对应的温度值,再由此温度值计算得到想要拓展波段内的辐射值,最后量化为红外图像.给出了实测红外图像由3～5 μm拓展到8～12μm和由8～12μm拓展到3～5μm的仿真结果.并从仿真数据和实测数据的统计特性验证了该方法的可靠性.     

面向目标识别的图像融合效果评价方法

在融合效果主观评价的基础上,针对目标探测识别领域,概括出一些重要的融合效果评价指标,即标准差、熵、交叉熵、互信息和模糊Choquet积分等,并提出了一种基于目标提取的图像融合效果客观评价方法.鉴于实验评价方法的局限性,指出应结合分析评价方法才能实现更全面的融合效果评价.     

一种基于熵的放大后图像质量的评价方法

图像放大是图像处理的一个重要研究领域,目前已经提出了多种图像放大方法,但如何评价放大后图像质量,仍然是一个值得研究的课题。本文提出了一种基于熵的放大后图像质量的评价方法,并给出了仿真结果,并与其他几种客观评价方法进行了比较。结果表明,这种方法与主观评价方法得到的结论更为接近,是一种较理想的评价方法。     

红外图像压缩质量评价研究

红外图像作为一种特殊图像,为了更好地传输和存储,有时候必须进行压缩.传统的均方误差(MSE)的图像质量客观评价方法,有时评价结果与人们的主观视觉不一致.为此提出一种建立在人眼视觉模型(HVS)基础之上的边缘均方误差评价方法,更能有效地反映出图像压缩失真在视觉上的感知.通过快速傅里叶变换(FFT)、离散余弦变换(DCT)、哈尔变换(HARR)、小波变换(WT)、哈达马变换等算法,对图像进行编解码后的效果进行了评价,证实了基于人眼视觉特性的误差统计方法对压缩图像进行像质评价较为令人满意.     

基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法

针对红外序列图像中点目标成像质量较差、跟踪困难等问题,利用Hough变换算法的抗噪性,并根据测量图像的具体特点,对算法的计算量进行了优化.通过将三维空间Hough变换降为二维,提出了一种基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法.实验结果表明,该方法对部分缺损及大小变化的目标都能够实现稳定跟踪,提高了红外目标跟踪的...     

一种基于区域相似性的图像融合评价方法

本文提出一种新的图像融合客观评价方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法（FCM）对图像进行区域分割,获取区域特征矩阵.通过降维处理,计算区域的距离,以此作为区域相似度.其次,以对应区域的特征向量元素相似比作为对应区域的权重.区域的边缘强度比值作为区域之间的权重.最终获得图像的相似度.实验结果表明这种相似性度量考虑了图像像素的局部关系以及区域的显著性,更加符合人类的视觉特征.     

可见光与红外图像自适应加权平均融合方法

针对传统可见光图像与红外图像融合存在显著性信息保留不完整的问题,本文提出了一种新的自适应加权平均融合算法.首先,该方法通过非下采样轮廓波变换将源图像分解为不同尺度、不同方向的高低频分量.然后,针对低频分量的特点提出了一种基于显著性的自适应加权平均融合规则,用于保留源图像中的重要信息.对于高频分量,本文采用绝对值取大的融合策略.最后,根据融合后的高低频分量重构出最终的融合图像.实验结果表明,本文算法与传统融合算法相比,在主观视觉和客观指标上都具有优势.     

一种基于回波二维图像特征判决的雷达目标跟踪方法

针对低频段机扫航管雷达目标回波在相邻多脉冲(波位)间以及在相邻多距离单元内的扩展性,导致目标跟踪困难、出现点迹混杂和航迹错乱等问题,提出了一种基于圈间回波二维像滑动相关和模板提取/图像匹配的目标跟踪方法,解决了传统目标跟踪方法虚警率高、航迹混叠和中断问题。通过雷达实测数据的验证,该算法可以有效提升航管雷达对民航机目标检测和跟踪的性能。     

一种SAR图像灰度压缩性能的统计检验方法

提出两种性能检验统计参数，用来衡量各种合成孔径雷达(SAR)图像灰度压缩算法速成的直方图差异。首先对原始图像直方图进行动态范围变换，求得其相对均值与相对方差，后将压缩图像直方图的均值和方差与之比较，得到相对均值偏量与相对方差偏量。计算机仿真结果与目视判读一致，可用于对SAR图像灰度压缩算法的性能检验。