基于二阶段算法的HJ-CCD数据过火区制图

利用环境减灾小卫星多光谱数据研究过火区的制图方法,并分析对比了4种植被指数对于过火区的分离性。结果表明:基于可见光和近红外的BAI(Burned Area Index)与GEMI(Global Environment Monitoring Index)指数对于过火区的分离能力较好。在此基础上,采用二阶段识别算法对实验区的过火区进行提取。首先采用严格的阈值提取燃烧较为严重的过火像元,并以此作为第二阶段过火区识别的“种子”点,该阶段以减少误判为目的;第二阶段采用区域生长提取其他过火区域,同时采取较为宽松的阈值作为生长准则,以减少漏判,最后得出过火区边界。精度验证结果表明:该方法提取的过火区误判率为5.5%,漏判率为12.7%。     

基于ENVISAT-MERIS数据的过火区制图方法研究

森林或草原在发生火灾后,过火区内的植被层在近红外波段的反射率通常要比健康植被低,利用光学遥感数据的近红外波段和红光波段可以探测出植被层的反射率在大气上界的明显变化。对过火区域的提取是利用卫星数据进行测算森林或草原火灾过火面积的关键技术之一。根据实验区内近年来发生的多次重特大森林或草原火灾,在对ENVISAT\|MERIS数据中典型地物光谱特征进行分析的基础上,分别采用图像处理方法、植被指数法和面向对象的图像分析方法对过火区制图方法进行对比研究。研究结果表明,通过面向对象的图像分析方法获得的过火区域,可以较好地适用于过火区面积的估测,该方法是一项实现定量提取过火区域的行之有效的方法。     

基于频率域的图像显著性区域提取方法

针对图像的显著性区域提取方法存在区域边界不明确、分辨率不高、显著性目标不准确等问题,提出了一种使用高斯差分滤波器的组合来保持原图像更多的频率信息,然后在频率域里利用颜色和亮度两个特征来计算显著图,最后用均值偏移方法结合自适应阈值方法从显著图中提取显著性区域。实验结果表明,使用高斯滤波器的方法不仅输出完整分辨率的显著图,而且能准确地突出显著性目标,使区域具有明确的边界,并且分割的查准率和查全率都好于多尺度分析方法和Itti方法。     

利用视觉显著性的图像分割方法

提出一种利用视觉显著性对图像进行分割的方法。首先提取图像的底层视觉特征,从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性,得到各特征显著图;对各特征显著图进行综合,生成最终的综合显著图。然后对综合显著图进行阈值分割,得到二值图像,将二值图像与原始图像叠加,将前景和背景分离,得到图像分割结果。在多幅自然图像上进行实验验证,并给出相应的实验结果和分析。实验结果表明,该方法正确有效,具有和人类视觉特性相符合的分割效果。     

基于PCA与HIS模型的高分辨率遥感影像阴影检测研究

根据高分辨率遥感影像阴影区域的性质,基于主成分变换和HIS模型,提出一种检测阴影的阴影指数SI(Shadow Index)。选取两个试验区,分别采用Polidorio算法、归一化阴影指数(NDUI)和SI进行阴影检测和比较分析,结果表明SI能够有效地区分阴影区域与水体和偏蓝色地物。提取3种算法的直方图得出,SI图像的直方图具有两个波峰一个波谷形状,能够更好地采用直方图阈值法分割阴影区和非阴影区。实验表明该方法简单有效。     

结合改进SWT和EMD的高分遥感影像道路提取北大核心CSCD

针对利用传统笔画宽度变换(stroke width transform,SWT)提取遥感影像道路阈值无法自动确定以及精度不够高的问题,提出了一种结合改进SWT和融合多特征后的陆地移动距离(earth mover’s distance,EMD)进行高分遥感影像道路提取的方法。首先,结合连通分量分析,将笔画宽度变换改进成可自动确定提取阈值的方法,进行初步道路提取;其次,确定一个道路参考区域,利用连通区作为索引,分析道路参考区域与其他区域之间的特征相似度,通过提取纹理与光谱特征,计算加权融合后的特征EMD值,设定合理的阈值过滤大部分非道路区域,提取出其他道路区域;最后,进行形态学后处理得到最终提取结果。通过实验实现该方法并与现有道路提取方法进行对比。经过评估,证明该方法在提取不同场景的道路时均能达到理想效果且具有较高精度。     

改进图割的显著性区域检测算法

为快速准确地提取图像中的显著性区域,提出一种改进图割的显著性区域检测算法。采用改进的图割算法对图像进行预分割,将图像分成若干子区域,在此基础上利用区域间对比度计算各区域的显著性值,得到图像的显著图,利用迭代阈值分割算法对图像显著图进行分割处理,通过图像去噪完整有效地提取出显著性区域。实验结果表明,该算法能够准确地提取出图像中的显著性区域,与传统方法相比,使用该算法提取出的显著性区域更完整、准确,提高了效率。     

基于分块对比的多尺度图像显著区域检测

针对图像显著区域检测区域轮廓不明确,抗噪能力弱的问题,提出一种基于分块对比的多尺度图像显著区域检测。该方法以Itti模型为基础,在多尺度下提取图像特征以更全面地表现图像的总体特征;以图像块为单位计算图像的局部对比度作为图像的显著值;用自适应阈值法从显著图中提取显著区域。仿真实验结果表明,该方法能够准确地提取图像的显著性区域,使区域具有明确的边界。     

青铜器纹饰特征增强及自动提取

目的 青铜器是我国的文化瑰宝,然而出土青铜器大多破损、变形,需要修复以进行保护。随着3维激光扫描技术及数字几何处理研究的发展,文物数字化修复技术得到了广泛的重视。在青铜器修复过程中需要将相邻碎片的纹饰对准,以保证纹饰的连续性,从而保证修复质量。因此,青铜器纹饰特征的有效提取是青铜器修复过程中的一项重要工作,鉴于青铜器纹饰特征一般具有比较明显的尖锐边,本文提出并实现了一种青铜器尖锐特征增强及自动提取算法。方法 首先,为了减少网格均匀度对特征提取的不利影响,提出一种加权法向距离;其次,为了增强尖锐特征提取效果,提出一种逆双边滤波算法,并利用该算法获得反锐化掩膜,增强法向距离间的差异性,使得大的更大,小的更小;最后,采用Otsu算法自动确定分割阈值,依据该阈值把网格顶点分为特征点集和非特征点集,实现青铜器纹饰特征的提取。结果 对实际3维激光扫描获得的青铜器模型,分别采用本文算法和Tran等人提出的尖锐特征自动提取算法进行了纹饰特征提取,包括采用两种算法进行了纹饰特征增强前后纹饰特征提取实验,本文使用的3个模型点数在6 000至80万之间,这些模型都可以在1 s到10 s之间得到最终的提取结果,具有较高的效率。同时,本文算法可以更为准确地提取尖锐特征点,且得到的特征点更为连续,有利于进一步的处理。结论 采用本文提出的青铜器纹饰提取算法,能够自动、高效地提取青铜器纹饰特征。     

Logistic回归筛选零值绝缘子红外特征的方法

零值绝缘子是造成输配电网络对地短路故障的重要原因之一。利用红外热像技术检测零值绝缘子的关键在于获取最优且适当的红外热像特征。提出了一种Logistic回归分析筛选零值绝缘子红外热像特征的方法。利用中值滤波及小波自适应扩散法进行红外热像去噪和灰度拉伸法增强图像对比度;采用二维最大熵阈值分割形成二值图,经过二值图像填充处理,自动截取绝缘子串区域最小外接矩形,得到绝缘子串区域矩形图像,通过灰度-梯度共生矩阵提取矩形区域13个纹理特征参数;应用Logistic回归分析对污秽等级和纹理特征组成的14个特征参数进行筛选,得出其中7个参数对分类结果有显著性影响。实验表明,该方法实现简单,能有效筛选特征参数,剔除冗余数据。     

CT影像中毛玻璃型肺结节提取方法的研究

毛玻璃(GGO)型肺结节目前研究的比较少,但其恶性可能性也比较大。针对GGO型结节的对比度较血管和实体型结节的对比度低,直接使用阈值法不能很好地提取GGO型肺结节,直接使用多尺度圆点滤波器不能提取非球形形状的GGO型肺结节的问题,提出了一种基于形状特征和滤波器增强的阈值法相结合的方法来提取GGO型结节。首先使用形状指数方法提取具有全部或部分球形结构的GGO型结节,然后对剔除了血管、球形结构结节的图像应用滤波增强法来拉伸毛玻璃结节和肺实质的对比度,利用阈值方法提取不具有球形结构的毛玻璃结节。为了提高检测的准确率,对肺结节的特征进行提取与分类,并选择最佳特征组合,放入支持向量机分类器提取更精确的肺结节,并对算法进行评估和对比。实验结果表明,该方法能有效降低GGO型肺结节的漏检率,提高检测的敏感性、特异性,优于现有的两种方法。     

基于多特征的视频场景分类*

针对视频检测效率低下问题,提出了一种基于多特征融合及特征阈值的视频场景分类方法—阈值判定分类法。首先,提取场景视频的平均关键帧。然后,根据其结构化特征以及不同空间结构对场景识别的贡献度对平均关键帧进行划分与重组,得到感兴趣区域及次感兴趣区域;接着,分别提取这两个区域的场景特征,并利用多特征融合技术分别得到两者的综合特征。最后,根据综合特征并利用特征阈值,进行场景动态分类。实验结果表明,该方法充分利用了视频的结构化特征,实验准确率达到80%,在一定程度上证明了该分类方法的有效性。     

针对资源三号卫星影像水体提取的谱间关系法

针对现阶段水体提取的数据源多是国外测绘卫星数据且需要多波段、丰富光谱信息的问题,通过研究资源三号卫星影像中水体的光谱特征以及阴影的光谱特征,提出一种在资源三号卫星影像中水体提取的方法。运用单波段阈值法、归一化差分水体指数法、支持向量机法、基于阈值的谱间关系法4种方法对提取水体的效果进行比较分析。实验结果表明,本文提出的基于阈值的谱间关系法提取水体的效果比另外3种方法有明显提升,能有效剔除阴影的影响,并且能较好地提取影像中的细小水体。     

基于像素点检测的手指静脉特征提取算法的研究

近年来手指静脉特征技术已经成为了信息安全技术中的一种新的技术,该文在分析了静脉特征分析方法的基础上,对图像中属于静脉的区域进行横截面的深度和曲率的分析,然后通过设定的将这些区域进行区分,最后通过动态阈值法分割出手指静脉特征。仿真实验证明,该文的算法有效提取手指静脉特征,与其他算法相比具有较低的误码率和较高识别率。     

脑白质疏松症MR 图像的静脉提取方法

针对脑白质疏松症MR图像白质区域静脉信息复杂的特点,提出一种基于小波变换的多阈值脑白质疏松症MR图像的静脉提取方法．首先,利用形态学变换对图像中的细节信息进行增强处理;其次,利用小波变换的多分辨率特性对图像的灰度直方图进行多层小波分解,对不同层次的小波细节信息及逼近信息进行阈值处理并重构,提取出静脉的灰度特征;最后,利用多阈值分割方法将脑白质区域的静脉分割出来．实验结果表明,该方法能实现静脉信息的自动快速提取,并实现了静脉的量化分析,为医生对脑白质疏松症患者白质区域静脉扩张程度的诊断提供一个定量标准,具有临床辅助诊断价值．     

应用规则的肺结节识别系统

为了检测胸部CT图像中的肺结节,提出一种基于应用规则的自动识别肺结节的系统。在识别系统中通过自动阈值法和轮廓跟踪法分割肺实质;采用OTSU算法分割肺实质中的感兴趣区域,对感兴趣区域的特征进行提取;选择对肺结节和血管区别度较大的特征。根据选取的这些特征设定识别肺结节的规则来确定肺结节的候选区域。实验结果表明,该系统对直径1 cm以上的结节具有较好的识别性能。     

一种实用的自动指纹识别完整算法

本文设计并实现了一套完整的指纹图像自动识别算法,该算法首先对指纹图像进行增强包括归一化,分割指纹图像,区分有效区域和无效区域,计算方向图、用方向滤波的方法对指纹图像进行滤波、接着用动态阈值法二值化经过滤波增强的指纹图像,并对二值化图像进行细化及细化后处理,然后提取细化后图像的特征数据,最后将提取的特征数据进行匹配。实验表明该算法运行时间短,识别效率较高,是一种实用的自动指纹识别算法。     

基于Gestalt视觉心理学和最小F-范数的图像显著区域检测和分割

摘 要：根据Gestalt视觉心理学说,提出了一种新的图像显著区域检测方法。首先,通过不同程度降低双对立颜色或亮度的特征图像对比度来抑制图像中次要特征对应的区域,增强主要特征对应的显著性区域;其次,通过矩阵的最小F-范数确定符合Gestalt视觉心理学的特征图像的合成方案,并利用Gestalt视觉心理学的核心理论来检验和自适应修改组合方案,得到最佳的显著图;最后利用Otsu法对显著图像进行二值化操作来完成图像的分割。实验结果表明,本文算法可以从复杂的自然彩色图像中较为完整地提取并分割显著目标,实验结果与MSRA数据库手工分割结果相一致,在满足实时性需求的基础上能比传统方法更加准确、完整地提取图像的显著性区域。     

全极化SAR影像多特征分类的海岸线提取方法北大核心CSCD

快速准确地提取海岸线对研究海岸带和海岸带演变具有重要的意义。针对目前利用SAR影像提取海岸线的精度和自动化程度不能达到一个平衡这一问题,提出了一种结合多特征选择和随机森林分类算法的海岸线提取方法。并以高分三号(GF-3)全极化影像为研究数据,以黄河三角洲地区为研究区,成功提取了黄河三角洲地区的海岸线。该方法结果与OTSU阈值分割方法所提取的海岸线做了对比。结果显示,在40 m分析精度下,该方法海岸线提取结果质量均在90%以上,其提取结果光滑连续且精度可靠,优于直接阈值法提取的结果。     

一种基于顶帽变换和 Otsu 阈值的轨道边缘提取方法

为了解决轨道障碍物识别中轨道边缘不易定位的问题,针对轨道图像的特征,文章提出了一种基于 Otsu 阈值改 进的轨道边缘提取方法。该方法先确定铁轨主体的灰度区域,再通过 Otsu 求出灰度阈值,然后利用二值图像中标记连通 区域,对轨道图像进行处理,得到清晰的轨道边缘提取图像。通过对几种已提出的并具有较好效果的边缘提取方法进行 分析,如边缘梯度算子 sobel、小波分割算法、Otsu 自适应阈值分割等,并将其应用在实时轨道图像中,与改进的 Otsu 方 法进行对比实验。结果表明,该方法实验效果准确、完整,并有效抑制了背景噪声。