分形理论在肝脏CT影像分割中的应用研究

针对肝脏CT影像的特点,提出了基于分形理论的分割算法。根据分形维数反映图像复杂程度的定义,通过计算两次突变的分维数,来确定图像的灰度值范围,并利用该灰度值范围确定阈值。并通过实验,表明利用分形维数所得到的阈值进行分割处理较传统方法有较大改进,且该方法计算的肝脏边缘分维数也为今后评价肝脏是否发生病变提供参考数据。     

基于分形维数的车牌识别二值化算法

针对当前常用车牌识别二值化算法存在的问题,提出了基于分形维数的二值化的方法。根据分形维数反映图像复杂程度的定义,通过计算两次突变的分维数,来确定图像的灰度值范围,并利用该灰度值范围确定阈值。并通过实验,表明利用分形维数所得到的阈值进行二值化处理较传统方法有较大改进,且该方法解决了在自然光和不同光照背景下对车牌识别的干扰问题,也可以从复杂背景中提取出倾斜的车牌。     

动态场景图像序列中运动目标检测新方法

在动态场景图像序列中检测运动目标时,如何消除因摄影机运动带来的图像帧间全局运动的影响,以便分割图像中的静止背景和运动物体,是一个必须解决的难题。针对复杂背景下动态场景图像序列的特性,给出了一种新的基于场景图像参考点3D位置恢复的图像背景判别方法和运动目标检测方法。首先,介绍了图像序列的层次化运动模型以及基于它的运动分割方法;然后,利用估计出的投影矩阵计算序列图像中各运动层的参考点3D位置,根据同一景物在不同帧中参考点3D位置恢复值的变化特性,来判别静止背景对应的运动层和运动目标对应的运动层,从而分割出图像中的静止背景和运动目标;最后,给出了动态场景图像序列中运动目标检测的详细算法。实验结果表明,新算法较好地解决了在具有多组帧间全局运动参数的动态场景序列图像中检测运动目标的问题,较大地提高了运动目标跟踪算法的有效性和鲁棒性。     

基于加权融合特征与Ostu分割的红外弱小目标检测算法

为提高红外弱小目标在复杂背景干扰与低信噪比条件下的检测精度与效率,基于局部加权融合特征与分类二维Ostu分割,提出红外弱小目标检测算法。利用红外弱小目标与背景的灰度差异,基于Top-Hat算子设计红外背景过滤机制,使弱小目标从背景中凸显出来,使用图像的熵值定义局部加权融合特征,完成弱小目标的粗定位。采用分形理论计算粗定位区域内所有像素的分维值,构建像素分维像模型完成弱小目标的细定位,并通过特征分类二维Ostu分割机制实现红外弱小目标的精确检测。测试结果表明,与现有红外弱小目标检测算法相比,该算法具有更高的检测精度与更短的检测耗时。     

基于帧间双向互关联的点状多目标检测算法

针对图像序列中点目标个数的不确定性和目标航迹的初始化问题,研究了一种利用概率加权和多帧图像间的目标双向互关联特性的先跟踪后检测技术算法：首先对组合帧图像进行基于阀值的首次检测,再对目标群概率加权得出目标的初始位置,利用帧间目标的双向互关联特性对各自目标的航迹初始化。仿真实验结果表明,该检测算法计算量小,实时性好。     

一种复杂海面背景下的红外舰船目标检测方法

针对传统目标检测方法只能应用在缓慢变化背景中的不足,文章从分析背景与目标的不同成像特性入手,提出了一种复杂海面背景下的红外舰船目标检测方法.该方法利用成像目标与背景的不同梯度特性,构造多向梯度检测函数来区分目标与背景,并对多向梯度算法执行结果利用灰度形态学滤波来进行背景泄漏噪声抑制.利用实际拍摄的红外图像对该算法进行了实验并与传统分法进行了比较,结果表明利用该方法能有效地检测出高起伏海面背景下的舰船目标.     

遥感图像中船只目标区域的分割方法

针对高分辨率遥感海面图像中的船只检测问题,提出一种新的区域分割方法。该方法利用小波变换得到适合分形分析的一定尺度的频谱信息,针对图像特点采用改进的差分盒维计算方法进行区域分割,根据小波变换的尺度映射关系将得到的目标区域映射到原图的相应区域,同时利用分维数的特点进行更细致的分割。实验结果证明了该方法的有效性。     

RoboCup小型组比赛中多目标运动图像识别算法

由于隔行扫描摄像头采集的图像能产生运动模糊现象，因此采用隔行扫描摄像头的机器人足球比赛视觉子系统难以识别出场上的运动目标。在对航迹预测原理研究后，提出了多目标运动图像识别算法。该算法首先通过目标的当前位置预测目标下一周期的位置，在目标预测位置的区域内分别在奇数行和偶数行寻找目标像素，然后计算运动目标相邻两场之间水平方向和竖直方向的运动矢量，根据运动矢量采用插补方法进行去隔行处理，最后实现多目标同时识别。实验表明，采用这种方法能明显提高视觉系统对比赛中的运动目标的识别能力。     

基于小波变换的航海雷达图像噪声抑制方法

为了有效抑制海浪图像中的干扰噪声,提出了一种基于小波变换的海浪图像噪声抑制算法。首先,利用小波变换检测出图像边缘获取噪声点的潜在位置;其次,根据海浪图像的直方图分布特性确定闲值,利用该阈值对海面回波信号和噪声进行分离;最后,根据海面回波信号具有形似性的特点,利用噪声邻域内的信号点对已检测出的噪声点进行属性值插值,从而达到滤除噪声的目的。为验证该算法的效果,将本算法与小波域的硬阈值和软阂值去噪算法进行了比较,对比结果显示,算法在海浪图像噪声抑制应用中优于传统算法,可以得到较好的海面回波信号,并且能够满足下一步的海浪分析要求。     

雷达微弱目标检测的有效方法

针对低信噪比条件下微弱运动目标检测问题,提出了一种基于检测前跟踪的动态规划改进算法,根据雷达图像中包含的来袭目标运动参数信息,预测来袭目标的运动轨迹,并沿着预测运动轨迹积累能量.仿真结果表明,该算法能够较准确地估计目标航迹,计算量较小,在强杂波背景下能较好地检测出低信噪比运动目标,对于威胁预警区域较大的来袭目标能更好进行实时探测.