一种改进的SUSAN角点提取算法

提出了一种以SUSAN角点提取算法为基础的改进算法.新算法考虑了USAN区域内同类像素分布的状况,通过设定区域阀值对其进行逐级判定,从而快速有效的提取出角点的位置、方向和角度大小等有用信息.实验结果表明,本算法在有效提取出角点信息的同时也加强了SUSAN算法的抗噪性能.     

基于角点检测法的图像配准

采用角点检测算法,对图像中任一像素点和以它为中心的圆形区域USAN进行图像配准,将边缘提取和轮廓跟踪过程融为一体,并通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息建立图像间角点的对应关系,由此得到初配准参教,且使用迭代过程以提高配准的精度.试验证明,该算法对图像间的旋转角度没有限制,配准精度高而且计算量小.     

基于图像边缘和USAN区域的角点检测方法

在景象匹配技术中,利用角点来建立特征空间越来越受到研究者的亲睐.本文提出了一种新的基于图像边缘和USAN区域的角点检测方法:首先用二维Gabor小波提取图象的边缘,然后再利用基于同值分割吸收核(univalue segment assimilating nucleus)区域角点检测模型进行角点提取.此算法很好地解决了噪声对角点提取的干扰,同时该算法也为存在较大角度旋转的图象进行匹配提供了高质量的特征空间.     

一种实用的目标图象角点特征提取方法

针对成像引信图象处理的特殊性,提出了一种新的角点检测算法--面积比法,该算法可以得到图象中角点的位置、方位、角度大小的信息.计算机仿真结果可知,该方法算法简单,能够满足成像引信图象处理的实时性要求.     

电子稳像的实时鲁棒性算法

电子稳像的实时鲁棒性算法,首先对采集到的每帧图像建立高斯金字塔.然后在高斯金字塔的顶层进行初估计,采用图像块法得到整像素的运动估计矢量.精估计采用光流梯度法.为提高鲁棒性,运用简化的M收敛法进行梯度约束.最后阶段采用双线性内插对当前帧与参考帧进行匹准.经测试,该算法效果较好,也能实时运行.     

基于角点响应函数的加权Hausdorff距离匹配算法

常见的图像匹配算法对目标遮挡以及非零均值噪声比较敏感,为此提出一种基于特征点的图像匹配算法,根据SUSAN算子提取图像的角点作为特征点,然后采用加权的部分平均Hausdorff距离对两个角点集合进行计算,通过引入角点响应函数的差异来抑制接近中心的误匹配点对图像匹配造成的干扰,从而实现较恶劣环境下目标的配准.实验结果证明了该算法具有较强的鲁棒性.     

基于混沌序列的图像加密算法

基于混沌序列的图象加密算法通过m序列随机改变混沌映射的参数,在混沌函数输出中加入非线性m序列的扰动,并对图像进行加密.通过混沌时间信号、参数随机变化及加入扰动的混沌映射和加密计算,利用景物轮廓和景物与背景灰度的区分进行图像识别和处理.对图像加密进行计算机模拟,结果表明该法能够满足加密要求.     

基于偏斜度的图像局部熵算法

针对红外弱小目标难以检测的问题,提出一种基于偏斜度的局部熵算法的新方法。通过对原始图像进行分块处理,利用局部熵值判断图像块找出感兴趣区域,再利用偏斜度进行判断,通过自适应阈值分割方法对弱小目标进行检测。经过实验证明：该方法能够有效地检测出弱小目标,具有算法简单,运算量小,便于硬件实现等特点。     

基于Gabor函数的图像纹理识别

提出了一种改进的Gabor变换的图像纹理增强算法,该算法将纹理图像频率分为连续和离散频域,然后把频域进行能量合成,最后Gabor滤波器以能量分布进行连续频域和离散频域滤波,给出了程序代码.实验仿真表明了该方法的有效性和实用性.