基于SSPA透射图像实时成像系统

介绍了一种基于可见光自扫描二极管列阵（SSPA）的实时成像系统，分析了系统宙频图像采集的原理、结构及现实意义，并显示了成像结果。     

纸币新旧检测的数字图像处理方法

随着货币流通的加速,纸币破旧污损越来越多,另外在AT M自动取款机中,对纸币的质量也有一定的要求,因此纸币清分机的新旧检测也越来越重要。本文阐述了一种基于数字图像处理技术的人民币纸币新旧检测方法,给出了工作原理、遇到的问题及解决方法,最后给出了在实际检测中的结果分析和今后需要努力的方向。该算法运算速度较快,准确度较高,具有良好的应用前景。     

基于GPU的高清视频图像行人检测方法研究

对视频或图像中的行人进行检测使用HOG特征与支持向量机SVM相结合的方法,取得了良好的效果,但是由于HOG特征的计算量非常大,难以满足实时检测的需要,文章针对这一情况提出并实现一种在GPU环境下使用并行加速策略的高效行人检测方法。实验证明这种方法快速有效,大大地提高了行人检测的效率。     

基于SVM的检测图像型垃圾邮件技术研究

垃圾邮件给人们带来了极大的困扰,而图像型垃圾邮件使得传统的反垃圾邮件技术失去了检测能力。在分析图像型垃圾邮件特点的基础上,首先针对传统的SUSAN算子,提出一种自适应阈值SUSAN算法;其次通过源于专家经验的启发性知识筛选图像中的垃圾区域;最后,引入机器学习的支持向量机分类方法。实验表明,论文设计的方法具有很好的鲁棒性与较高的精确度,能够过滤掉图像型垃圾邮件。     

基于图像显著性特征的舰船目标检测识别方法

针对可见光图像中的舰船目标检测与识别问题,提出了一种基于图像显著性特征(Visual Saliency Features,VSF)的舰船目标检测识别方法.该方法包括3个主要内容:计算图像各通道全局对比度特征值,融合并进行分块压缩后得到显著图;采用Otsu算法自适应分割图像,获取舰船目标待识别区域;使用HOG特征+SVM...     

长周期光纤光栅及其组合透射谱的仿真研究

根据耦合模理论及模耦合方程推导了长周期光纤光栅的透射系数，反射比以及级联长周期光纤光栅的透射系数表达式，用Matlab对其进行仿真研究，并总结了长周期光纤光栅透射谱特性随光栅长度、周期及耦合系数的变化规律，通过仿真实验，验证了系统特性．     

基于云计算的图像分类算法

针对单节点的图像分类算法效率低,实时性差的难题,提出基于云计算的图像分类算法。首先提取图像数据库中的图像分类特征;然后将待分类图像通过云计算模式与图像库中的特征进行匹配,并根据匹配结果将其划分到相应的类别中;最后采用UPenn和Caltech-101数据库测试算法的可行性。结果表明,该算法降低了图像分类的时间复杂度,取得了不错的图像分类结果,且分类效率要明显优于对比算法,具有良好的实际应用价值。     

基于模式识别技术的高光谱遥感图像检测

针对高光谱遥感图像以模式识别的方式进行人工智能检测,一直存在时效性与便利性差的问题,提出一种基于模式识别技术的高光谱遥感图像检测新方法。通过高光谱遥感图像邻域中像素灰度的加权均值对模板中中心像素进行替代,通过邻域平均法令邻域像素更加均衡化,减弱噪声点,完成对高光谱遥感图像的预处理。通过平均值法实现相邻帧图像的拼接,对重叠部分帧间差分进行计算,实现高光谱遥感图像的进一步处理。结合相对温差法和拓扑矩阵修正方法对高光谱遥感图像中的异常情况进行检测,确定高光谱遥感图像中的过热区域。实验结果表明,所提方法对高光谱遥感图像的处理性能好,对一次特征检测准确性高。     

基于纹理特征和SVM的SAR图像溢油检测方法

SAR 图像中含有严重的相干斑噪声,传统的基于灰度的算法不能很好地对SAR 图像中的目标实现分类.将SAR图像的纹理特征和SVM(支撑向量机)结合,提出了一种新的SAR 图像目标识别算法.对含有油污的SAR图像进行识别,实验结果显示,该算法可以快速有效的检测出SAR图像中的油污,并且具有较高的识别率和抗噪能力.     

基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法

基于卷积神经网络的图像篡改检测算法利用卷积神经网络的学习能力可以实现不依赖于单一图像属性的图像篡改检测,弥补传统图像篡改检测方法依赖单一图像属性、适用度不高的缺陷。利用深层多神经元的单一网络结构的图像篡改检测算法虽然可以学习更高级的语义信息,但检测定位篡改区域效果并不理想。该文提出一种基于级联卷积神经网络的图像篡改检测算法,在卷积神经网络所展示出来的普遍特性的基础上进一步探究其深层次的特性,利用浅层稀神经元的级联网络结构弥补以往深层多神经元的单一网络结构在图像篡改检测中的缺陷。该文提出的检测算法由级联卷积神经网络和自适应筛选后处理两部分组成,级联卷积神经网络实现分级式的篡改区域定位,自适应筛选后处理对级联卷积神经网络的检测结果进行优化。通过实验对比,该文算法展示了较好的检测效果,且具有较高的鲁棒性。     

长周期光纤光栅及其组合透射谱的仿真研究

根据耦合模理论及模耦合方程推导了长周期光纤光栅的透射系数、反射比以及级联长周期光纤光栅的透射系数表达式,用Matlab对其进行仿真研究,并总结了长周期光纤光栅透射谱特性随光栅长度、周期及耦合系数的变化规律,通过仿真实验,验证了系统特性.     

多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测方法

针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM (Support Vector Machine, SVM)分类器;利用异化散射功率提取疑似飞机目标,进一步提取多个极化特征送入SVM分类获得检测结果。利用UAVSAR系统采集的多幅实测数据进行实验,并与现有的PolSAR图像飞机目标检测算法进行对比,结果表明该方法能够有效检测出飞机目标,并且虚警和漏警较少,方法自适应性有所提高。      

基于图像配准的纸币图像识别方法

提出了基于图像配准的多光谱纸币图像识别架构,通过对纸币图像的配准来实现相似纸币识别、纸币防伪特征检测。由于纸币图像同时具有显著的结构特性和不稳定的局部特性,采用分级的变换模型对纸币图像配准：对于全局的刚性形变采用基于Harris角点特征的仿射变换算法,对于纸币图像局部非刚性形变采用基于B-样条的FFD模型的非刚性配准算法。实验表明,本模型能很好的完成纸币图像的配准,并在相似纸币识别和红外防伪特征检测方面能达到较高的精确度。     

透射光源下提升图像对比度的照明系统

针对微观驱替实验中使用点光源或漫射光照明的方法无法采集到清晰图像,本文通过对明场照明和暗场照明效果的分析,利用透射式柯拉照明原理设计了新的照明系统,在照度均匀的同时大幅提升了采集到的图像的对比度。由凸透镜对光路的作用,推导出柯拉照明的照度分布,讨论了影响照度均匀分布的因素;推演出了照明系统参数设计的依据,使系统的照度分布均匀。实验证明了本文设计的照明系统的有效性,有较高的推广价值。     

基于局部线性变换的HUGO图像隐写检测

Pevny等人2010年提出一种最先进的高度不可检测的自适应空域隐写算法HUGO(Highly Undetectable Steganography),其保护了相邻四个像素的一阶统计特性,具有很强的抗检测性能,目前国内外针对HUGO检测缺乏有效的方法。由于用HUGO隐写算法进行隐写嵌入时改变部分纹理特征,本文提出一种新的检测方法,利用局部线性变换得到纹理残差图像,计算共生矩阵得到22130维特征向量,最后使用集成分类器进行分类。实验结果表明:在嵌入率为0.4bpp时,针对BOSSRank图像集,获得平均82.71%的检测率,优于Hugobreaker的80.3%和Guel的76.8%,并在低于0.4bpp嵌入率时,其检测效果有所提高。     

一种基于HOG的快速人体检测方法

Dalal等人提出的基于梯度方向直方图(HOG)的人体识别算法具有较高精度,因此成为了人体识别领域热门研究的对象,文中提出了一种快速HOG特征提取算法,并用支持向量机(SVM)训练得到人体分类器。实验结果表明,该算法在不降低检测效果的情况下,明显提高了人体检测的速度,且具有较强的鲁棒性。     

一种基于中心矩特征的SAR图像目标识别方法

合成孔径雷达自动目标识别是目前国内外模式识别领域的重点研究课题之一.本文给出了一种内存需求小,低计算复杂度且具有较好识别性能的SAR图像目标识别方法,先通过自适应阈值分割来获得目标图像,然后提取其中心矩特征,采用SVM来进行识别.基于美国MSTAR实测数据的识别试验验证了该方法的有效性.     

基于级联CFAR的SAR图像目标快速检测方法

针对高对比度场景下合成孔径雷达(SAR)图像的实时目标检测问题,提出一种基于级联恒虚警率(CFAR)的SAR图像目标快速检测算法,将二维图像的检测沿距离向和方位向拆分成两个一维的CFAR检测, 采用距离向-方位向级联检测器并加以分割关联方法对目标进行检测。首先,按距离向叠加后进行距离向检测,并进行分割关联以划分不同目标的区域;然后,对过检单元进行方位向检测得到目标位置;同时,进行分割关联,从而实现目标检测。文中利用仿真的SAR图像、MSTAR数据和实测数据进行实验。仿真结果表明:该算法具有速度快、检测率高的优点,满足实时处理要求。     

一种综合PHOG形状和小波金字塔能量分布特征的图像检索方法

形状是物体的一个重要属性,在图像检索中发挥着重要作用.PHOG梯度方向直方图金字塔是最近出现的一种表达力较强的形状特征,但其对自然背景图像的检索效果不佳.图像的小波分解能得到图像能量场在各频域的分布,从而可用于图像检索.本文提出一种新的小波金字塔能量分布特征,在基于SVM分类器的检索框架下,与图像的PHOG形状描述特征...     

基于SVM的名优茶嫩芽图像自动分割方法

针对名优茶嫩芽自动采摘问题,采用SVM学习算法实现对名优茶嫩芽图像自动分割.通过提取嫩芽像素点与背景像素点的RGB及(R-B)特征,将4个特征按重要性组合为3个特征组,分别是RGB特征组、RGB+(R-B)特征组和G+(R-B)特征组,利用3个特征组分别构建SVM嫩芽分割模型.在收集的多幅图像上的实验表明G+(R-B)...