基于多层马尔科夫随机场模型的变化检测

提出了一种基于多层马尔科夫随机场模型的变化检测方法.首先输入的多个特征通过模拟退火方法得到对应每个特征的初步检测结果,然后利用多层马尔科夫随机场将初步检测结果进行融合.最后对图像进行目标级分割并与像素级变化检测结果相结合,根据各个目标的变化率给出了最终的变化检测.文章提出的方法运用多层马尔科夫随机场融合方法充分考虑了相邻像素间的相关性和各层之间的联系,并从目标角度进行了变化率的分析,使得融合结果更细致和精确.     

基于多尺度联合分割的SAR图像电力线走廊变化检测

基于多尺度联合分割方法,提出一种SAR图像电力线走廊变化检测算法。该算法首先通过TurboPixels算法对多时相SAR图像电线塔走廊进行多尺度联合过分割,每个过分割区域即为一个"超像素";然后根据超像素区域的统计分布差异计算每个尺度上的差异度;最后融合多尺度差异,利用自动阈值提取最终的变化检测区域.实验结果表明该算法具有较为满意的变化检测效果.     

利用小波域HMC模型进行遥感图像变化检测

传统阈值检测算法都是基于单函数模型进行的,当差异影像分布函数较复杂时检测结果较差．针对这个问题,提出一种基于小波域的隐马尔科夫链模型的遥感图像变化检测算法．将双高斯混合模型与小波变换结合,解决了单函数模型匹配率低的问题,并通过小波变换引入了图像的空间信息,提高了检测精度．利用双高斯混合模型对小波分解后的多层差异影像进行拟合,根据拟合结果判定待检测点类别．对得到的多层初始分割结果,利用隐马尔科夫链模型根据连续最大后验概率融合,得到最终变化检测图．对真实遥感数据集进行实验,证明这种算法可以得到较好的检测结果．     

一种基于MRF与区域合并的图像分割改进算法

针对现有基于马尔科夫随机场的图像分割算法容易出现过分割、分割结果不理想等问题,提出了一种基于马尔科夫随机场与区域合并的图像分割改进算法。该算法首先基于马尔科夫随机场与高斯混合模型理论的图像分割算法得到初始分割结果;然后利用各个区域间的相邻关系、颜色关系以及边界情况等信息,给出各个区域间的距离;最后按照区域间的距离与区域合并前后的颜色散度变化率对初始分割结果进行区域合并,输出最终的分割结果。使用伯克利标准图像库进行实验仿真,采用Dice系数和Jaccard系数作为评价指标。仿真结果表明,相比于现有基于MRF理论的算法,本文算法具有更好的分割效果。     

基于多特征融合的SAR图像输电走廊变化检测

传统SAR变化检测使用单一描述来提取多时相SAR图像间的变化信息,没有充分挖掘图像中的多特征信息,导致复杂变化场景下算法检测精度不高.针对这一问题,提出一种基于多种特征融合的SAR图像变化检测方法.该方法首先对多时相SAR图像输电走廊区域进行多种特征提取,并选取合适SAR变化检测的特征,然后在多时相SAR图像中计算每种特征对应的差异图,最后从图像融合的角度分别使用主成分分析法(PCA)和证据推理理论(DST)对这些多特征对应的差异图进行融合并提取最终的变化检测结果.实验结果表明该方法具有较为满意的变化检测效果.     

基于MAS小波的噪声污染图像边缘检测方法

提出了一种基于MAS小波变换多尺度相关的噪声污染图像边缘检测方法.该方法采用二进MAS小波对图像进行多尺度分析,由于小波变换的模极大值充分刻画了图像的奇异点,利用模极大值得到所有的奇异点包括边缘和噪声的图像;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声,得到边缘轮廓不太光滑的图像;将两幅图像进行融合,得到最终检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地对噪声污染的图像进行边缘检测.     

基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型

为精准识别双时相遥感图像的变化区域,提出了一种基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型。该模型在源图像特征提取阶段构造多尺度输入金字塔,接受多层次的感受野,增强对特征信息的感知;并通过对深层差异特征进行多尺度计算,实现精准定位变化区域与充分挖掘细节信息间的平衡;同时融合网络不同层级的差异特征检测结果,极大程度识别并保留语义变化信息。实验结果表明：本文模型在主观评价与客观指标上都具有良好的表现效果。     

基于多尺度局部区域置信度传播算法的图像分割

针对基于多尺度马尔可夫随机场(Markov random fields,MRF)的图像分割中常产生块效应的问题,提出了一种多尺度置信度传播(belief propagation)算法,通过建立不同尺度的局部区域,在MRF分割模型上进行区域消息的传播,最终基于局部区域概率的最大后验准则(maximum a posterior)得到图像的分割结果.提出的算法把图像的局部区域特征和全局特征结合起来,在图像的精细层进行多尺度消息的传递,避免了常规多尺度MRF模型层间误分类的传递.提出的算法不仅得到了更准确的图像分割结果,而且具有较快的分割速度.实验结果表明了提出算法的有效性.     

基于SVR和贝叶斯方法的全色与多光谱图像融合

将全色图像和多光谱图像进行融合,可以获得高空间分辨率和高光谱分辨率的融合图像.利用支持向量回归（SVR）模型构建的支持向量值轮廓波变换,对源图像进行多尺度、多方向、多分辨率分解;采用贝叶斯方法获得在不同分解水平上的全色图像和多光谱图像融合算法;利用支持向量回归的强大学习能力,通过全色图像和多光谱图像之间的相关关系,获得超分辨率的多光谱图像,解决贝叶斯方法中的待融合图像分辨率一致性问题.实验结果表明,采用该方法获得的融合图像既具有较高的空间细节表现能力,又保留了多光谱图像的光谱特征,融合效果优于传统的图像融合方法．     

基于小波变换和多通道脉冲耦合神经网络的高光谱图像融合

针对高光谱多波段图像融合的问题,提出了一种基于小波变换和多通道脉冲耦合神经网络模型的新融合方法。该算法利用小波变换对图像进行多尺度分解,将得到的低频和高频系数分别采用多通道PCNN模型进行非线性融合处理,对低频子带直接利用其点火频率图得到融合结果,对各高频子带则利用点火频率图的直方图矢量重心及偏差计算自适应阈值并进行区域分割,对不同的区域采用不同的融合规则进行融合处理;最后进行小波重构得到融合图像。对OMIS高光谱图像的实验结果表明:所提方法能够有效地融合高光谱多个波段图像信息,且纹理细节信息突出。     

Change detection in multi-temporal remote sensing images based on the wavelet-domain immune clonal optimazition

In order to reduce the impact of noises on detection accuracy in change detection for remote sensing images, a novel change detection method is proposed based on the immune clone algorithm and wavelet transform. Firstly, the multi-scale and low-pass smoothing characteristics of wavelet transform are utilized to construct multi-layered difference images. Secondly the time domain deviations caused by operation of zero insertion and image convolution in wavelet transform are corrected by the immune clonal algorithm that the initial segmentation results obtained using the Rayleigh-Gauss model are matched by the secondary linear interpolation operation. Finally, the change detection is accomplished by image fusion. Simulation results show that the algorithm can not only reduce the image noises, but also suppress the image deviations caused by wavelet transform effectively. The accuracy of change detection is improved significantly.     

基于区域显著性的双波段图像融合方法

为了在红外与可见光图像融合中保留更多有效信息,提出一种基于区域显著性分析的融合方法.通过区域分割以及多分辨率对比度分析,获得图像的尺度不变区域显著性图（RSISM）.利用RSISM能够有效表达区域的显著性特征,合理区分不同性质的区域;根据RSISM划分显著性区域、背景区域及中间区域,对各区域制定相异融合规则,并在非降采样轮廓波变换（NSCT）变换域上融合双波段图像.实验证明,与传统方法相比,该方法能够更好地保留显著性区域的红外特征及其他区域的细节信息,同时对背景热辐射干扰不敏感,有较好融合效果,并能够拓展应用于动态图像的融合中.     

Place recognition based on saliency for topological localization

1 INTRODUCTIONLocalization is fundamental in the domain ofmobile robot navigation. Current localizationmethods based on camera can be mainly classifiedas geometric and topological . Topological methodsuse an adjacent graphin replace of exact coordinateto represent environment . For this reason, theyare dominant inlocalization based on monocular vi-sion[1]. In general , these topological approachesare based on either landmark detection or place rec-ognition.For landmark detection, mobile …     

基于线性SVM的车辆前方行人检测方法

采用基于线性SVM方法检测复杂交通背景下车辆前方行人.该方法根据行人非刚性的特点,利用三线性插值法提取图像的梯度方向直方图特征,采用线性支持向量机对视频中的图像进行多尺度融合检测,以适应复杂交通背景的行人检测需求,有效提高检测准确性.实验表明,该算法能够对混合交通视频中的不同尺度和姿态的行人进行有效识别.     

基于二代曲波变换和PCNN的高光谱图像融合

为了解决高光谱图像的高数据维给后续图像分析和处理带来的困难,提出了一种基于二代曲波变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合新算法.利用各波段数据间的局部相关性将整个数据空间划分为若干个相关性较强的独立子空间,在对子空间内的各波段光谱图像进行曲波多分辨率分解的基础上,分别依据各波段图像所含有的信息量对曲波粗尺度系数进行加权融合和利用PCNN的全局耦合特性与脉冲同步特性对细尺度系数进行智能选取,最后由曲波逆变换得到各子空间的融合图像.AVIRIS数据融合实验表明,该算法能有效地实现高光谱数据维数减少和特征提取,相比于提升小波融合算法、主成分变换算法和基于典型融合准则的曲波融合算法,其所提取的图像特征在高光谱异常检测时能得到更多的真实目标.     

空间目标序列图像识别技术

针对远距/近距空间目标成像的特点,提出一种基于序列图像的多尺度自动目标识别(ATR)方案.该方案综合利用目标的尺度变化、姿态变化及图像特征信息,分别构建多尺度目标分类器、姿态判别器,并估计目标识别结果可信度、相邻帧姿态变化的权重以及目标尺度权重;根据当前帧和上一帧的识别结果,进行目标类别的融合判别.对STK产生的10类仿真空间目标进行测试,试验结果表明:对远距空间目标,由于目标像素少,仅用单帧图像的识别率低,合理利用目标序列图像包含的信息,可有效提高目标识别率.     

基于残差单发多框检测器模型的交通标志检测与识别

针对现有目标检测方法仅适用于大尺寸、少量特定种类交通标志的检测,且对复杂交通场景图像检测效果不佳的问题,以抗退化性能较强的ResNet101为基础网络,增加若干卷积层构建残差单发多框检测器（SSD）模型,对高分辨率的交通图像进行多尺度分块检测。为了加快检测速度,采取由粗到精的策略,省略对纯背景图像块的预测. 利用中等尺度图像块的初检结果缩小目标范围;对目标范围内的其他图像块进行检测;将所有图像块结果映射回原图像,并结合非极大值抑制实现精准识别。实验结果表明,该模型在公开的交通标志数据集Tsinghua-Tencent 100K上取得了94%的总体准确率和95%的总体召回率,对多分辨率图像中不同大小和形态的交通标志都具有良好的检测能力,鲁棒性较强。     

特征金字塔多尺度全卷积目标检测算法

基于区域建议网络构建一种特征金字塔多尺度网络结构,并结合全卷积操作完成微小目标与类别无关目标的检测. 为了提升图像中微小目标的检测精度,构建基于侧链接融合的3层金字塔结构网络,充分利用语义级别比较低的图像卷积特征. 为了提高类别无关的图像目标检测鲁棒性,提出特定的非极大值抑制算法,在重叠目标过滤时消除冗余目标窗口,并对目标窗口进行位置精修. 在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012以及古代绘画数据集上的实验结果表明：所提算法对于微小目标、多尺度目标检测及种类无关的目标检测的检测精度高于已有算法.