基于角点特征和自适应核聚类算法的目标识别

提出了基于角点特征和自适应核聚类的目标识别方法,将有效性函数引入核聚类算法中,提出了一种可动态估计聚类数目的自适应核聚类算法。该方法用于飞机识别中,通过对飞机角点特征的自适应核聚类,完成定位识别。实验结果表明,该方法是有效的。     

改进FCM在交互式图像分割中的应用

为解决由于自然纹理的干扰而导致的分割图像边缘模糊问题,对模糊C均值聚类算法进行改进并应用于交互式图像分割中。用户通过输入种子点来获得目标和背景的主要特征,并将输入的种子点作为聚类中心点;提出全局空间相似性度量标准并引入Gabor能量滤波器来计算图像中各点到聚类中心的距离;算法首次引入边缘密度概念定义权重因子,根据图像特点,自适应地计算图像中任意一点的纹理特征和颜色特征在特征空间中所占比例,使得到的特征更加准确地描述图像的本质属性。对具有自然纹理背景的图像进行仿真实验,应用两种性能指标来比较本文所提算法与随机游走算法的分割精度。实验结果表明,本文算法分割精度高于模糊聚类和随机游走算法。     

模糊核聚类的自适应算法

针对模糊聚类算法在样本特征不明显时不能取得很好的聚类效果，以及现有的模糊聚类算法需要事先确定聚类数，随机性强、容易陷入局部最优等弱点，将核函数和有效性函数引入到模糊聚类中，提出了模糊核聚类的自适应算法,此方法在性能上比经典的聚类算法有了较大的改进,取得了更好的聚类效果,实验结果证实了该方法的有效性和可行性.     

空间权重自适应的MRF高光谱图像模糊聚类方法

传统模糊聚类方法以像元光谱信息为基础,通过相似性准则在特征空间内进行自动聚集。高光谱图像聚类过程往往受到混合像元和"同物异谱"现象的影响,造成结果噪声和破碎严重,导致算法难以适应于高光谱图像地物识别。针对传统聚类算法的不足,考虑邻域像元间相关性和连续性即上下文特征,文章提出了一种新的基于空间权重自适应马尔科夫随机场模型(markov random field,MRF)的高光谱图像模糊聚类算法,在模糊C-均值聚类目标函数中引入空间项,并采用自适应权重系数控制其在聚类中的影响程度,将空间信息自适应地引入聚类过程中。通过模拟及真实高光谱数据实验证明,较仅使用光谱及分类后处理滤波算法,该算法有效提高了高光谱图像聚类的精度和抗噪能力。     

基于改进模糊聚类算法的路面裂纹图像分割

图像分割是路面裂纹识别的关键步骤,图像分割的效果直接影响路面裂纹的识别和分类。针对路面图像模糊核均值聚类算法中迭代结果容易出现局部最优的问题。提出一种改进的模糊核均值聚类算法,利用OTSU算法先获得最佳阈值,再通过该阈值得到各聚类的灰度均值,将这些均值作为聚类中心的初始值以实现模糊聚类算法。路面图像裂纹分割试验结果证明,提出的改进算法实现初始聚类中心的优化,避免算法出现局部最优,提高了分割效果,可以应用到路面裂纹图像分割的工程应用中。     

高光谱图像深度模糊核聚类的洋底锰结核识别

目的 海洋资源调查是海洋科学研究的重要组成部分，对于开发利用海洋资源、保护海洋环境有重要意义。将深海高光谱图像用于调查洋底锰结核资源，相比传统图像方法信息更为全面，识别更为准确。但是高光谱方法中用于有监督分类识别的分类器需要人工标定的标签，这在深海环境中是较为困难的。针对这一局限性，本文提出了一种融合深度网络与模糊核聚类的深度模糊核聚类（deep kernel fuzzy C-means，DKFCM）算法，实现对洋底锰结核高光谱图像的无监督聚类。方法 DKFCM由随机深度卷积网络（Rdnet）及改进的模糊核聚类算法两大模块组成。Rdnet通过降维、随机图块卷积及非线性激活操作的循环，实现对高光谱图像浅层及深层特征的提取，融合这两类特征作为后续聚类识别的输入。改进的模糊核聚类算法先用欧氏距离计算初始聚类中心，再用模糊核聚类的方法以实现海洋资源的准确分类。结果 实验结果表明，DKFCM无监督聚类能有效聚类洋底资源，对锰结核的聚类准确率达到76.59%，相比单用K-means聚类提高了20.99%，相比经Rdnet提取特征后再用K-means聚类提高了13.76%，对比实验表明DKFCM算法在无标签数据的情况下也能达到良好的准确率。结论 本文所提的高光谱深度模糊核聚类方法，实现了深海锰结核的无监督聚类，可以用于海洋资源量的评估。     

公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法

针对传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似性度量,且单纯以距离决定相似性不能充分表现原始数据中固有的模糊性、不确定性和复杂性,导致聚类性能降低的问题。提出了一种公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法,首先结合公理化模糊集理论提出了一种模糊相似性度量方法,利用识别特征来衡量更合适的数据成对相似性,然后采用共享近邻的方法发现密集区域样本点分布的结构和密度信息,并且根据每个点所处领域的稠密程度自动调节参数σ,从而生成更强大的亲和矩阵,进一步提高聚类准确率。实验表明,相较于距离谱聚类、自适应谱聚类、模糊聚类方法和地标点谱聚类,所提算法有着更好的聚类性能。     

特征点和不变矩结合的遥感图像飞机目标识别

传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割和识别算法。针对现有识别算法的不足,本研究提出一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的遥感图像飞机目标识别算法。方法：首先,对预处理后的遥感图像和模板图像进行小波变换,在低分辨率图像下采用圆投影特征进行粗匹配,确定候选目标;粗匹配结束后,提取高分辨率图像的多尺度Harris-laplace角点,并画出Delaunay三角网,同时提取出颜色不变矩和Zernike不变矩;然后使用欧氏距离作为这三种特征的相似性度量,并和样本图像进行加权匹配;最后选取欧式距离最小的图像作为最终的识别目标。结果：实验表明,本文算法飞机检测精度比现有算法高2.2%,飞机识别精度比现有算法高1.4%-10.4%。该算法能从遥感图像中精确识别出十大飞机目标,并对背景、噪声、视角变化等多种干扰具有良好的鲁棒性。结论：提出了一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的飞机识别算法,该算法使用了图像的多种信息,包括特征点和不变矩,有效地克服了使用单一特征无法描述多种信息的不足。实验结果表明,本文采用基于特征点和不变矩的飞机识别算法比其他算法具有更强的抗干扰能力和识别精度。     

局部搜索自适应核模糊聚类方法

核模糊C-均值聚类KFCM是利用核函数将数据映射到高维空间,通过计算数据点与聚类中心的隶属度对数据进行聚类的算法,拥有高效、快捷的特点而被广泛应用于各领域,然而KFCM算法存在对聚类中心的初始值敏感和不能自适应确定聚类数两个局限性。针对这两个问题,提出一种局部搜索自适应核模糊聚类方法,该方法引入核方法提高数据的可分性,并构造基于核函数的评价函数来确定最优的聚类数目和利用部分样本数据进行局部搜索以寻找初始聚类中心。人工数据和UCI数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于改进模糊C均值聚类的光伏面板红外图像分割

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,这对红外光伏面板图像的分割始终是一个巨大的挑战.为了解决传统的模糊C均值（FCM）聚类算法易受到初始聚类中心不确定的影响和不考虑空间信息的问题,提出了一种基于模糊C均值改进的聚类分割算法,该算法利用直方图的特点确定初始聚类中心,同时在传统的模糊C均值（FCM）和模糊核C均值算法（KFCM）的基础上,利用像素之间的空间信息和邻域像素之间的关系改进传统FCM聚类目标函数,从而推导出新的目标函数.实验结果表明,该算法在分割质量和效果上与Otsu算法、文献[20]的自适应k-means算法及模糊核C均值算法（KFCM）相比,过分割和错分割率明显降低,且分割效果非常接近手动分割图.     

一种改进的全景图自动拼接算法

提出了一种带有图像自动排序功能的全景图全自动拼接算法。首先利用相位相关法对输入图像进行排序,同时估算角点匹配区域以加快角点匹配速度,提高匹配稳健性;然后使用RANSAC算法去除外点,采用奇异值分解法配合LM非线性优化方法求解变换参数,提高配准精度;最后使用多频带融合算法进行图像混合以改善线性加权融合算法带来的高频细节模糊;算法中还设有检测机制以确保LM优化顺利进行。与现有算法相比,对于图像重叠区域较小、图像中含有运动物体、重复性纹理等较难自动拼接的情况,使用该算法可以有效提高拼接成功率,缩短总体拼接时间,而且合成的图像清晰度较高。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。     

近邻传播聚类优化的角点检测改进算法

针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波（BF）角点检测改进算法。该算法在对图像进行双边滤波和多尺度角点检测的基础上,采用一种新型的聚类算法--近邻传播聚类算法（AP聚类算法）,对候选角点提取真实角点的效率进行优化,并对角点算子进行改进。实验是在VS2010+OpenCV平台实现的。结果表明提出的改进算法不仅提高了角点提取效率,而且更加精确地检测图像角点,具有更好的效果,更强的实用性。     

基于正则化方法的图像盲去模糊

针对标准化稀疏先验的正则化方法估计复杂模糊核时的不准确性, 引入图像的预处理, 提出了一种图像盲去模糊的新方法。该方法将图像盲去模糊分为三个步骤：利用双边滤波器和冲击滤波器对图像进行预处理, 使得图像的噪声降低、边缘突出, 有利于模糊核的估计; 对预处理后的图像, 利用基于标准化稀疏先验的正则化方法估计模糊核; 根据估计出的模糊核利用TV正则化方法对图像进行非盲去卷积。采用快速迭代收缩阈值算法和快速总变分图像复原算法分别求解模糊核估计模型和图像非盲去卷积模型。实验结果表明, 针对单幅模糊图像, 该方法可以估计出准确的模糊核, 对噪声具有鲁棒性, 并且提高了图像复原速度, 具有较好的图像恢复效果。     

Blind Deblurring Based on L0Norm from Salient Edges简

Motion deblurring is a basic problem in the field of image processing and analysis. This paper proposes a new method of single image blind deblurring which can be significant to kernel estimation and non-blind deconvolution. Experiments show that the details of the image destroy the structure of the kernel, especially when the blur kernel is large. So we extract the image structure with salient edges by the method based on RTV. In addition, the traditional method for motion blur kernel estimation based on sparse priors is conducive to gain a sparse blur kernel. But these priors do not ensure the continuity of blur kernel and sometimes induce noisy estimated results. Therefore we propose the kernel refinement method based on L0 to overcome the above shortcomings. In terms of non-blind deconvolution we adopt the L1/L2 regularization term. Compared with the traditional method, the method based on L1/L2 norm has better adaptability to image structure, and the constructed energy functional can better describe the sharp image. For this model, an effective algorithm is presented based on alternating minimization algorithm.     

基于矩与角点特征的飞机目标识别

飞机图像中,目标与背景往往对比较为强烈,但目标的位置、角度和尺度变化也较为剧烈,这给飞机目标的识别带来了一定的困难。提出了一种基于目标矩和角点特征的飞机图像识别方法。首先分割待测图像和模板图像中的目标,将分割结果根据其矩特征进行规格化。之后运用待测图像中目标的角点集与模板图像中目标的边缘点集计算两者相似性,实现识别。实验证明,方法具有计算快捷,适应性强的特点。     

基于Harris的角点匹配算法研究

采用Harris算法提取图像中的角点,通过相似测度得到粗匹配点集,然后分析比较预提纯匹配点的简单聚类法和视差梯度约束法,从实验结果看,聚类法明显优于视差梯度约束法,为使之适合实时处理的场合,还需要进一步提高RANSAC算法的效率。     

基于深度编码–解码器的图像模糊核估计

在图像去模糊问题中,显著边缘结构对图像的模糊核估计具有重要的作用.本文提出一种基于深度编码–解码器的图像模糊核估计算法.首先,通过构建训练数据集对深度编码–解码器进行训练,进而自适应地获得模糊图像的显著边缘结构;接着,结合显著边缘结构和模糊图像,利用L2范数正则化对模糊核进行估计;最后,利用超拉普拉斯先验和所估计的模糊核对清晰图像进行估计.与传统的方法相比,所提出的方法不需要多尺度迭代框架.实验结果表明,所提出的算法在获得较好的显著边缘结构以及清晰图像的同时,能够减少算法计算的时间.     

基于彩色图像分割的飞机机头定位方法

为了防止停在机库内的飞机被其他移动的飞机相撞，提出丁一种基于彩色图像分割技术的飞机机头定位方法，将该方法用于智能化飞机机库安全监控系统中，以实现飞机防撞报警功能。首先将摄像机拍摄的RGB图像转换为HSI图像，根据饱和度和色度的双阈值分割方法，初始分割出红色机头部分；对于初始分割结果，再通过形态学腐蚀、膨胀处理以及面积阚值分割手段来自动确定机头顶点位置，设置出安全防护区。经过现场实验表明，该方法可较好地确定飞机的机头位置，因而在一定程度上提高了传统监控系统的智能性。