一种改进的特征点匹配局部遮挡目标识别算法

图像的目标识别是图像处理与模式识别领域一个重要的研究方向,它在安全监控、医疗渗断等领域得到了越来越广泛的应用,传统算法能够准确地识别背景简单、无遮挡的目标,然而对于存在局部遮挡的目标常常会出现虚警或漏报．针对这一问题,木文提出了一种改进的基于特征点匹配的目标识别算法．该算法利用harris角点检测对特征点进行初步提取,通过对已得特征点的概率密度的有效性估计来对其进行精准提取,进而实现对局部遮挡的目标的有效识别．实验表明：本文算法实时性较好,能很好的解决局部遮挡的目标识别问题．     

复杂背景下的人像检测

提出了一种改进人像检测的方法，即在静态灰度图像中对差分得到的图像应用投影斜率，来增强对背景的鲁棒性，同时提出了将K-L模型应用于彩色图像定位检测中并结合Agent计算模型来提高搜索的速度的方法，与现有的算法比较有更好的适应性和快捷的速度，对应用研究有一定的指导意义，并在人像自动门禁系统和人像屏幕保护系统中取得了很好的应用效果。     

工件自动检测系统

为了对被测工件的尺寸、外观及疵病实现快速准确的检测和识别,本文设计了一种光学成像技术与计算机图像处理技术相结合的应用系统.本测量系统的原理是由摄像机摄取被测工件图像,对工件的图像进行外型轮廓提取,并利用先验数学模型计算工件的几何尺寸,最终对工件进行合格品与非合格品的分选.该系统具有测量精度高,采样速度快,稳定可靠的优点.本文提出了一种改进的哈夫变换图像检测算法,该算法对边缘曲线检测效率高,具有受噪声和曲线间断的影响较小的优点.实验结果表明,本测量系统优于传统的测量方法.     

基于双重注意力机制生成对抗网络的偏振图像融合

针对单一强度图像缺少偏振信息,在恶劣天气条件下无法提供充足场景信息的问题,本文提出了一种基于双重注意力机制生成对抗网络用于强度图像和偏振度图像进行融合。算法网络由一个包含编码器、融合模块和解码器的生成器和一个鉴别器组成。首先源图像输入到生成器的编码器中,经过一个卷积层和密集块进行特征提取,然后通过含有注意力机制的纹理增强融合模块中进行特征融合,最后通过解码器得到融合图像。鉴别器主要由两个卷积模块和两个注意力模块组成,在网络训练过程中,通过不断博弈,迭代优化生成器网络参数,使生成器输出既保留偏振度图像的稀疏特征又不损失强度图像信息的高质量融合图像。实验表明,该方法得到的融合图像在主观上纹理信息更丰富,更符合人眼的视觉感受,并且在客观评价指标中SD提升约18.5%,VIF提升约22.4%。     

红外偏振成像探测技术及应用研究

红外偏振成像探测技术针对复杂环境中识别探测目标具有明显的优势和广阔的应用前景.首先分析了研究红外偏振特性的必要性和紧迫性,阐述了红外偏振成像具有“凸显目标、穿透烟雾、辨别真伪”的独特优势;其次概括了国外红外偏振成像技术的研究历程和试验进展;在此基础上,重点研究了目标起偏、信道环境下的偏振传输、全偏振图像探测三个方面的主要科学问题,并指出了重点研究内容和关键技术;最后,对红外偏振成像技术在军、民若干领域的应用前景进行了展望.     

基于超像素提取和级联匹配的灰度图像自动彩色化

针对目前卷积神经网络未能充分提取图像的浅层特征信息导致近红外图像彩色化算法存在结果图像局部区域误着色及网络训练不稳定导致结果出现模糊问题,提出了一种新的生成对抗网络方法用于彩色化任务。首先,在生成器残差块中引入自行设计的空洞全局注意力模块,对近红外图像的每个位置理解更加充分,改善局部区域误着色问题;其次,在判别网络中,将批量归一化层替换成梯度归一化层,提升网络判别性能,改善彩色化图像生成过程带来的模糊问题;最后,将本文算法在RGB_NIR数据集上进行定性和定量对比。实验表明,本文算法与其他经典算法相比能充分提取近红外图像的浅层信息特征,在指标方面,结构相似性提高了0.044,峰值信噪比提高了0.835,感知相似度降低了0.021。     

基于单纯形搜索的扫描图像自动色彩照明

本文提出一种用主动色彩控制来检测平板显示器(FPD)系统扫描图像的方法,利用混合色源的大功率发光二极管(LED)和通信端口来调节光源亮度,混合光在经过扩束器并形成线束后照射到有源矩阵有机发光二极管(AMOLED)面板上.对扫描图像进行强度校正后,利用Tenenbaum梯度评估图像质量,结合单纯形搜索法(SSM)确定调光...     

基于偏振自适应融合图像的水下物证探测方法

偏振探测技术能够在复杂的背景环境中凸显出目标，为我们提供了更为清晰和精准的目标识别能力。然而，在法庭科学领域上，利用偏振成像技术对水下物证进行探测搜寻的研究仍属空白。针对这一问题，本文通过偏振成像装置，对目标强度图像和偏振度图像进行融合。利用非下采样剪切波（non-subsampled shearlet transform, NSST）对图像进行分解后，在高频子带提出了参数自适应的简化型脉冲耦合神经网络模型，在低频子带则采用一种基于区域能量的自适应加权融合规则。在可见光下，对3类典型目标进行相关算法比对实验。实验结果表明，通过偏振成像技术可有效探测到水下物证，利用本文提出的图像融合算法有效突出了水下物证的细节特征，验证了偏振探测技术对水下物证成像的有效性，有利于突破当下法庭科学领域水下物证探测技术的空白。