基于Gabor特征的稀疏表示纹理分割研究

稀疏表示和字典学习在图像去噪、图像重建和模式识别等应用上取得了良好的效果,其利用稀疏系数和重构误差来作为模式分类的判别准则。稀疏表示纹理分割方法是将图像分割问题转换为像素点的分类问题。但通常稀疏表示分类方法是基于图像块特征,难以准确表征图像纹理信息。为了解决上述问题,提出基于Gabor特征的稀疏表示纹理分割方法。因为Gabor特征对图像纹理信息的鲁棒性,算法首先从每类纹理中选择一些像素点作为训练样本,计算其不同尺度和方向下的Gabor特征,将其作为初始化字典,通过判别性的字典学习算法(D-KSVD)更新字典,该字典学习算法在KSVD基础上使得字典更具有类别判别能力,最后以待分割图像的每个像素点作为测试样本,计算其Gabor特征。利用OMP算法得到测试样本在字典下的稀疏系数,根据稀疏系数得到类标签,进而对像素点进行分类,完成分割。通过在Brodatz纹理库上的实验结果表明,该方法有效提高了稀疏表示算法对纹理图像分割的正确率。     

基于空间映射复Directionlet变换的图像纹理分类

Directionlet变换具有多方向各向异性基函数,能有效捕捉图像的奇异性特征。该文在此基础上构造了一种空间映射的复Directionlet变换,使其具备了更为灵活的方向选择性和近似的平移不变性。利用空间映射方法获得Directionlet变换的复函数空间,对多尺度各方向子带系数提取能量特征用于图像纹理分类。通过对Brodatz图像库及真实SAR图像的纹理分类实验表明,该文算法较之小波分析及其它多尺度几何分析方法,具有更优的纹理分类性能,也验证了Directionlet工具在图像分析中的应用潜力。     

基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别

为了克服图像识别中光照,姿态等变化带来的识别困难,同时提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,本文提出了一种基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别算法.高斯混合稀疏表示是基于最大似然估计准则,将稀疏保真度表示为余项的最大似然函数,最终识别问题转化为求解加权范数的优化逼近问题.本文算法首先提取图像的Gabor特征;然后对Gabor特征集进行字典学习,由于在学习过程中引入了Fisher准则作为约束,学习得到具有类别标签的新字典;最后使用高斯混合稀疏表示识别方法进行分类识别.在3个公开数据库(人脸数据库AR库和FERET库以及USPS手写数字库)上的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

基于色彩和纹理特征融合的模糊人脸识别方法

基于纹理特征的方法被广泛应用于人脸识别。然而纹理特征依赖于图像的高频细节信息,当图像出现模糊时,单纯利用纹理特征的识别方法的识别精度会急剧下降。为了克服纹理特征的在模糊人脸识别中的不足,提出了一种基于色彩特征和纹理特征融合的识别方法。首先参照人类的对立色感知机制提取人脸的色彩特征;然后,将该色彩特征和纹理特征分别用于识别分类;最后,将二者的识别相似度进行融合,得到最终的识别结果。该色彩特征描述了图像的低频信息,其对图像模糊不敏感,并且与描述图像高频信息的纹理特征具有良好的互补性。在FERET 和AR 人脸库上的实验表明,融合色彩特征和纹理特征有效地提高了模糊人脸的识别精度。     

卫星侦察红外图像背景特征分析

以卫星侦察红外图像背景为研究对象,在分析其特点的基础上,讨论了可用于红外图像背景分类的特征量。为了描述卫星侦察红外图像背景的纹理特征,基于灰度共生矩阵和直方图,计算了能量、惯性矩、熵、相关性、灰度均值和方差等统计特征指标。通过大量样本的识别实验,结果也验证了文中所提取的纹理特征量可以有效识别卫星侦察红外图像的背景。     

基于块分类稀疏表示的图像融合算法

针对基于单一字典训练稀疏表示的图像融合算法忽略图像局部特征的问题,提出了基于块分类稀疏表示的图像融合算法。此算法是根据图像局部特征的差异将图像块分为平滑、边缘和纹理三种结构类型,对边缘和纹理结构分别训练出各自的冗余字典。平滑结构利用算术平均法进行融合,边缘和纹理结构由对应字典利用稀疏表示算法进行融合,并对边缘结构稀疏表示中的残余量进行小波变换融合。实验结果证明,该算法相对于单一字典稀疏表示算法,在融合图像的主观评价和客观评价指标上都有显著改进,并且算法速度也有提高。     

基于马尔可夫随机场模型和函数联接网络的纹理分类方法

文中提出了利用二阶高斯ＭＲＦ模型对图像纹理进行描述,采用最小平方误差方法进行参数估计,将估计参数作纹理的特征向量,并且利用函数联接网络对特征进行分类。对纹理图像进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,纹理分类能取得较好的效果。     

一种新的综合颜色和纹理特征的图像检索方法

提出综合HSV颜色直方图和Gabor小波纹理特征进行检索的新方法,既利用颜色特征对图像颜色全局分布的描述,又利用纹理特征对局部空间信息的描述,避免一种特征描述图像的片面性。基于Corel库的检索实验结果表明,该方法可以取得良好的检索效果。     

基于重叠条纹特征融合的行人再识别

针对行人再识别过程中,光照、摄像机设置等因素影响行人图像颜色以及在提取图像特征时丢失部分图像细节的问题,提出一种基于重叠条纹特征融合的行人再识别方法。在提取特征前,对图像进行重叠条纹分割,对所分割的条纹提取HSV颜色直方图和Gabor纹理特征直方图,HSV颜色直方图可以增强图像颜色信息的鉴别性,而重叠条纹分割方法解决丢失图像细节问题,Gabor纹理特征对图像的边缘敏感,增加图像的细节信息,融合所提取的图像特征,形成特征描述子;然后用交叉视角逻辑度量学习算法进行识别;最后在VIPER和GRID图像库上进行实验,rank1分别达到了31.68%和16.32%,rank10和rank20也有明显提高。结果表明所提方法能够提高行人再识别的识别率。     

一种基于变差函数的纹理图像分割方法

本文基于变差函数提出一种图像纹理分割的新方法.由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性,因而能很好的表达纹理图像的特征.文中算法根据变差函数的这种性质将单步长变差函数值作为图像纹理特征进行分割,实验结果表明它对纹理图像分割与识别是十分有效的.     

劈裂纳米矩形的Fano共振效应及对不同偏振角入射激光的衰减作用

为了探讨光场的高阶关联对于轴向运动目标鬼成像 成像质量的影响,将热光高阶鬼成像相关理论应用于轴向运动目标鬼成像的研究中。首先, 建立了理想热光高阶强度涨落的轴向运动目标鬼成像模型,给出轴向运动目标高阶鬼成像的 高阶关联函数;接着,设置不同仿真参数对建立的数学模型进行了数值模拟,同时给出了相 关仿 真图像;最后,采用峰值信噪比(PSNR)质量评价方法 比较仿真图像的成像质量,并对仿真结果进行了分析。结果表明,对于轴向运动目标,随着 参考光束的阶数增加,光场的高阶关联将会极大的增加背景 涨落的噪声,导致图像重建质量急剧变差;而信号光束的阶数增加对成像质量影响较小,但 是成像质量会 随着信号光束的增加而增加,最低阶的鬼成像得到的鬼像质量最好。     

任意阶运动目标强度关联成像

开展了强度关联阶数对于运动目标关联成像影响的研究,通过改变信号光束和参考光束的阶数,分别讨论了切向和轴向运动目标在不同强度关联阶数下的关联成像质量。在运动目标关联成像系统原理光路的基础上,从理论上重点分析了不同强度关联阶数对关联成像计算模型的影响,并且利用计算机进行了仿真实验。结果表明:强度关联阶数的改变不能消除运动模糊,增加信号光束的阶数可以改善关联成像质量,但是在去除背景项的情况下,反而是最低阶的关联成像质量最好,并且轴向运动目标的关联成像质量下降地更为严重。     

运动目标强度关联成像及其在遥感探测中的应用

开展了强度关联成像领域中对于运动目标成像的研究,为了克服目标与系统之间的相对运动引起的图像退化问题,提出了基于参考臂探测器记录的光场强度分布平移补偿进而提高运动目标强度关联成像分辨率的方案。理论和实验结果表明:通过对参考臂探测器记录的光场强度分布进行平移补偿,利用强度关联成像技术仍然可以获取运动目标的高分辨率图像。针对强度关联线性重构和稀疏约束非线性重构算法,分别讨论了遥感探测应用过程中探测噪声对运动目标强度关联成像重构质量的影响。此外,比较了所述技术与现有去运动模糊技术的优缺点。     

基于压缩感知的偏振鬼成像系统

偏振鬼成像系统结合了强度和偏振探测,扩展了鬼成像系统的信息量,可以进行有效的目标识别和探测。常规相关偏振鬼成像系统需要大量采样数,且复原结果信噪比低。为此提出基于缩感知的偏振鬼成像系统,利用系统获取物体的强度和偏振参数,采用压缩感知算法来反演获取物体的强度和偏振信息。利用仿真实验,采用具有相同反射率但不同偏振特性的物体进行研究,结果表明采用压缩感知算法可以在很少的采样数下获取高质量的物体强度和偏振信息,提高了系统的实时性,并与相关算法进行了对比。最后采用图像融合算法对强度和偏振信息进行了融合,通过融合信息可以有效地进行多种物体的识别。     

轴向运动目标鬼成像点扩散函数质量评价方法

研究了鬼成像系统的点扩散函数(PSF),以轴向运动目标的鬼成像系统为例理论推导出其点扩散函数,并进行了数值模拟和计算机仿真实验.结果表明:目标在信号光路轴向的运动会导致成像质量的下降,速度越大成像质量越差,应用点扩散函数方法分析鬼成像系统的成像质量可以在不成像的情况下预先判断成像效果,相对于传统的质量评价方式有很大优势.     

基于散斑图滤波的差分鬼成像优化算法

针对传统鬼成像重构算法采样次数多、重建图像质 量差的问题,提出了一种基于散斑 图滤波的差分鬼成像优化方法。该方法在差分鬼成像的关联阶段先对随机散斑图进行相应的 滤波处理;再将原始桶探测器值与处理后的散斑图作关联运算,得出降噪处理后的重建鬼像 ,最后通过图像融合的方法补充重建图像的细节信息。数值仿真结果表明,与传统差分鬼成 像相比,在相同采样次数下重建差分图像的峰值信噪比提高了2-4 dB。实验结果表明该 算法能够很好地兼顾采样次数和图像质量间矛盾关系,对低采样次数下的鬼成像也能取得良 好的恢复效果。     

赝热光的相干时间对鬼成像影响的理论与实验研究

激光照射旋转毛玻璃产生的赝热光是鬼成像中最常用的光源.文章从理论和实验上研究了赝热光的相干时间对鬼成像的质量和成像效率的影响.理论上，首先指出赝热光场的相干性是由毛玻璃的转动引起的，并基于旋转毛玻璃的时空随机特性，推导了赝热光鬼成像的二阶关联函数，得到了关联重构图像的解析表示.结果表明，在满足探测器的曝光时间远小于赝热光相干时间的条件下，鬼图像的表达式中不包含转速，毛玻璃转速对关联重构图像没有影响.其次，分析了鬼成像中涉及的几个时间尺度，探讨了提高成像质量和效率的途径.经分析，探测器的曝光时间要远小于赝热光源的相干时间，采样间隔要尽可能大于相干时间，这保障了在鬼成像中能探测到有效的光场强度涨落，从而能保证成像质量，又提高成像效率.实验上，分别进行了不同毛玻璃转速和不同采样帧率下的鬼成像的对比，结果表明，毛玻璃转速对关联重构图像没有明显的影响，同一相干时间内的多次采样对鬼成像的质量没有明显提升，从而验证了理论的正确性.该研究为鬼成像质量和成像效率的提高提供了新的思路.     

用"镜像法"处理高功率激光系统中非共轴光路的鬼点问题

高功率激光系统中鬼光束对元件安全造成威胁,并导致主光束质量变坏,故鬼光束会聚点的位置和鬼光束会聚光斑光强的定量分析,对高功率激光系统安全运行非常重要。提出了用“镜像法”分析高功率激光系统中非共轴光路鬼点的方法。即将光路在各反射镜处“镜像”,由“镜像”得到等效光学系统,对等效系统进行鬼点分析后,再将鬼点“镜像”回原非共轴光学系统。结果表明,非共轴光学系统的鬼点情况,可由其“镜像”等效系统决定。     

基于相位调制的运动目标多光谱关联成像研究

为克服扫描方式多光谱成像无法捕获动态场景下的多光谱数据,提出了一种基于相位调制实现运动目标单次曝光多光谱成像方法。该方法将关联成像技术、压缩感知技术与光谱成像相结合,在成像光路中引入空间随机相位调制器,对运动目标物体三维图谱信息数据进行调制和压缩,然后利用探测器获取二维混叠信号,实现单次曝光获取运动目标的三维图谱信息重构,具有光能利用率高、成像时间短、系统结构简单等优点。实验结果表明:单帧CCD探测信号的电子数均值从200 e?按100 e?的间隔增加到1300 e?时,随着电子数均值增加,重构图像相对均方根误差rRMSE值对应减小,重构图像质量提高;当步进电机以30 Hz速度带动目标物体连续运动时,可获得较好质量运动物体的多光谱重构图像;采用光谱仪对目标物体中不同谱段的光谱分布曲线进行测试,所得结果与重构图像的光谱分布曲线相吻合,证明了该方法的有效性。研究结果对多光谱关联成像技术在无人机平台、动态监测等领域的应用提供了有益借鉴。     

纯相位物体的鬼成像

鬼成像因为其具有的非定域特性和突破衍射极限的高分辨率引起了人们的广泛关注。研究了光源的强度波动对纯相位物体的鬼成像的影响。用理论分析和仿真实验证明了光源的强度波动可以影响鬼成像中纯相位物体的信息:光源的强度波动越大,可以从鬼像中得到的物体信息就越多。同时,发现了随着光源强度波动的增大,不同的采样样本得到的纯相位物体的鬼成像中物体信息的差别越大。