基于分形理论的声纳图像人造目标检测算法

声纳图像中人造目标的自动检测是当前水下探测领域需要重点解决的问题之一。传统的基于目标回波信号强度的检测方法在海底存在岩石等类似于水雷等人造目标的情况下,常会导致较高的虚警率。由于人造目标和自然背景之间的纹理特性的不同,自然背景一般具有较复杂的纹理,而人造目标形状规则、表面光滑、纹理简单。利用分形模型中分形维数特征、截距特征、分形拟合误差特征以及多尺度分形特征进行声纳图像人造目标检测,仿真实验表明基于分形的检测算法可较好地实现人造目标和自然背景的分离,从而为成像声纳水下探测技术的进一步发展奠定了基础。     

基于分形的水声图像目标探测

针对水声图像中人造物体的探测问题，给出了一种基于分形分析的方法，由于分形模型可以较好地模拟自然物体，而与人工物体存在较大差距，所以以其为主要特征可以准确地将人造物体从自然背景中探测出来。本文讨论了分维的提取方法，根据分形特征将水声图像标记为人造目标区域和非人造目标区域，并对一定噪声干扰下该方法的应用进行了研究，给出了相应的实验结果。实验结果表明，分形特征可以实现人造目标和自然物体的分类，并具有一定的抗噪声性，适宜对水声图像中的目标进行探测和识别。     

基于分形特征的复杂环境目标检测方法研究

针对复杂的自然背景下的运动目标检测,提出了一种基于分形特征的运动目标检测算法;该算法利用目标的分形维数与自然背景分形维数的差异将目标从背景检测出来;首先应用改进的地毯覆盖法快速得到图像的分形维数,然后通过比较邻域之间分形维数的相互关系进行目标检测;实验结果表明,该方法能对复杂背景下的运动目标进行检测,由于采用分块求分形特征的方法,能有效地减少搜索目标所带来的计算量,算法过程简单、检测速度快、检测结果精确,目标与背景对比度的变化对检测结果几乎没有影响,且噪声对该算法的检测结果影响较小;在运动目标实时检测问题上有着很好的实用价值和应用前景。     

一种多尺度分形特征目标检测方法

自然背景干扰下的自动目标检测是目标检测的一个基本问题.根据尺度变化时自然场景中人造目标的分形特征变化剧烈这一特点,提出了一种分形参数极值特征的自动目标检测方法.大量的实验结果表明,分形参数极值特征的自动目标检测方法能较好地完成自然背景干扰中人造小目标的自动检测.     

Snake模型初始轮廓选取的研究

针对Snake模型处理复杂背景图像时的初始轮廓自动选取问题,该文采用分水岭算法先对图像进行分割,并将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓。由于分水岭算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。经过实验对比,采用分水岭算法对玉米秸秆图像进行边缘轮廓的提取能达到较好的效果,为自动进行Snake模型的计算提供了一种较好的初始轮廓处理方法。     

基于加权梯度和Snake模型的尿沉渣提取

针对尿沉渣图像的背景和目标区分度低、有形成分复杂,导致提取困难的问题,设计了基于加权梯度和Snake模型的尿沉渣提取算法.首先采用基于区域生长的阈值分割方法对尿沉渣进行粗定位,然后通过形态学的方法确定Snake模型的初始蛇,最后将加权梯度融入到Snake模型中,完成对尿沉渣的准确提取.实验表明算法性能稳定,所提取的尿沉渣区域定位准确.特别是解决了虚假边缘和边缘断裂现象较为严重的尿沉渣轮廓提取.     

基于分水岭算法的空间目标图像分割方法

自然背景复杂的纹理特征,使得自然背景下人造目标的分割变得困难.为了从空间背景下精确分割出人造目标,基于分水岭算法,结合形态学重建和分形理论,提出了一种改进的图像分割方法.首先利用形态学开闭重建运算对原始图像的形态学梯度图像进行重建,其次在原始图像中利用人造目标和空间背景的分形特性差异对目标进行标记,最后对重建后的图像采用分水岭算法进行分割,将包含标记的区域提取出来并进行合并,从而将人造目标提取出来.仿真结果表明了方法的有效性.     

基于多尺度分形参数变化的目标检测方法研究

分析和研究了提取图象多尺度分形参数的地毯覆盖方法，并作了相应改进。阐明了Ｄ维面积的意义。根据自然场景和人造目标随尺度的不同变化性质，提出了分形参数变化度量函数。实验结果表明，利用该函数能有效地检测出自然背景中的人造目标     

分形在目标识别中的应用

本文介绍了分形的概念，并着得使用盒子维数和Ｈ参数两种方法对实际数字图像进行分析，区分了两种自然纹理，同时把人造目标人自然背景和中分离出来，实验表明，分形方法在图像分割，目标识别领域有着良好的应用前景。     

CT图像的分形特征和Facet边缘检测

Facet模型能够获得准确的图像边缘信息,但运用Facet模型对目标进行分割时,时间复杂度比较高。针对该问题,从CT图像目标特征的角度,将分形维数特征引入Facet模型。首先利用图像边缘分形维数较大的特点,获得大致的边缘候选点,然后对边缘候选点集运用Facet模型进行分割,得到边缘点的准确位置。实验结果表明,该方法不仅能获得准确的边缘,而且提高了处理速度。     

分数维在自然景物仿真中的应用

计算机自然景物仿真具有广泛的应用领域,它是计算机图形学的一个重要分支.但自然景物形状复杂,不具有连续、光滑的数学性质,无法再用描述规则形体的欧氏几何来描述自然景物.文中介绍了分数维及分数维造型技术,这种技术可以有效解决不规则物体的造型问题,它能够逼真地描述自然界中存在的各种自然景物,从而获得满意的效果.最后用山作为分数维模拟自然景物的应用实例,试验结果证实了分数维在自然景物仿真中的有效性和实用性.     

Identification of man-made regions in unmanned aerial vehicleimagery and videos

Details work in our group on the use of low-level features for the identification of man-made regions in unmanned aerial vehicle (UAV) imagery. The feature sets that we have examined include classical statistical features such as the coefficient of variation in a window about a pixel, locally computed fractal dimension, and fractal dimension computed in the presence of wavelet boundaries. We discuss these techniques of feature extraction along with our approach to the classification of the features. Our classification work has focused on the use of a semiparametric probability density estimation technique. In addition, we present classification results for region of interest identification based on a set of test images from an UAV test flight     

基于分形的图像分析方法综述

根据分形擅长描述自然不规则物体对象的特点,论述了盒维、FBR模型和LIFS分形编码等基于分形理论的图像分析原理和方法,讨论了国内的研究情况。从相应的研究得知,利用图像的分形维数特征,进行边缘检测和纹理分割,是可行和有效的。     

一种计算各向异性分形维数的新方法

分形维数是描述分形的重要参数,分形维数的计算是分形几何研究的重要内容。传统上分形维数的计算是基于各向同性这一假设所得到的维数计算方法,不适合具有各向异性特性的自然地形的维数计算。基于微分统计法,提出并实现了一种计算各向异性分形维数的新方法,该算法通过保留方向信息,达到了计算不同方向上不同分形维数的目的。利用频谱合成法生成的各向异性分形曲面进行实验的结果表明,算法是正确且有效的。     

双窗目标特征提取算法研究

为了得到更加稳定性和准确性的目标特征,提出了一种双窗目标特征提取算法.首先在目标周围设置两个初始窗,其中小窗作为提出的改进活动轮廓模型的初始曲线;其次根据活动轮廓模型运动规则进行迭代得到目标的轮廓,作为特征提取的内窗.运用加权比例直方图法提取内、外窗的日标特征,根据设定的规则计算目标特征.最后通过实验证明了上述算法相对传统目标特征提取算法能够得到更佳准确的结果.     

基于分形维数的雷达信号脉内调制方式识别

分形维数是分形理论中的重要参数,其中盒维数可以描述分形信号的几何尺度信息,信息维数描述分形信号在平面空间上的分布信息。因此利用分形理论从信号中提取盒维数和信息维数作为分类特征,这种特征可包含信号幅度、频率和相位的变化规律,并集中了不同调制信号之间的差异信息。通过计算若干种常见脉内调制雷达辐射源信号的盒维数与信息维数,表明了分形维数在分类意义上是有效的特征。并由分类识别的仿真实验验证了基于分形维数进行的分类具有较高的识别率。     

一种多尺度高光谱影像小波分形维特征计算方法

提出了一种基于高光谱曲线小波分形测度的高光谱影像多尺度分形维特征分析方法。对高光谱影像的光谱响应曲线的小波域高频和低频系数统计特性、分形特征进行了分析,提出以小波低频分形维表征原始光谱曲线分形特征,以小波系数高频分形维表征高光谱细节特征方法,设计了基于高光谱曲线小波分形维的多尺度特征计算算法,实验结果表明,小波分形维值可有效表征丰富的光谱特征,可用于高光谱影像特征提取和分类。