基于初级视皮层抑制的轮廓检测方法

轮廓检测是基于形状目标识别任务的关键,然而从自然场景中自动地检测出目标的轮廓是非常困难的,因为背景中存在着大量的无关干扰成分.生理学与解剖学的研究表明初级视皮层中具有方位选择性的神经元的响应受到其周围环境中同方位刺激的抑制,因此方位发生变化的地方受到的抑制程度相对较少,这使得孤立的边缘或区域的边界更为显著.基于此我们提出了一个视觉生理机制的轮廓检测模型,其目的是减少背景纹理的干扰,同时保留感兴趣的对象.针对模拟及真实图像的实验结果表明这种抑制措施有效地抑制了纹理边缘并减少了轮廓自身的破坏,极大地提高了复杂背景中轮廓检测的性能.     

基于知识的旋转海面小目标检测

针对海面小目标处于海空线这一先验知识,提出了基于小波变换和多方向Gabor滤波融合的方法,检测任意角度的海天线,确定小目标的潜在区域,减少搜索区域与虚警情况,并利用运动目标的相关性检测小目标。结果表明,该方法对于复杂的海面背景是有效的,能够很好地检测出目标点。     

一种新型液晶透镜的光学成像特性研究

在前人的单圆孔电极液晶透镜的基础上进行了改进,使用聚酰亚胺取代玻璃作为绝缘层,得到了通光孔径为2mm、工作电压最低为1.1V_(rms)的新型液晶透镜.结合几何光学和液晶理论提出了不同于前人解释液晶透镜原理的模型,推导出该液晶透镜的焦距公式以及相位延迟公式.在1.1～20V_(rms)电压范围下测试,得到与公式计算值基本一致的该液晶透镜的焦距范围20～480mm.重点研究了该液晶透镜的调制传递函数(MTF),发现该液晶透镜的光学成像能力与控制电压成正比关系,随着电压的增大该液晶透镜的成像性能逐渐增强.     

图像恢复算法目标获取有效性的评估方法

提出一种新的以目标获取为目的的全流程性能评估方法,综合分析目标场景、点扩展函数大小、算法主控参数等因素对恢复后的目标可检测性的影响,引入正交试验设计来充分覆盖数据空间和控制试验规模,进行多因素、多水平试验与分析。试验结果表明：提出的评价指标和方法既利于评估图像恢复算法对目标获取的有效性,也能指出算法需要改进的方向。     

红外图像小目标实时检测系统的设计与实现

设计了一种基于FPGA DSP ASIC结构的红外图像小目标实时检测系统.该系统将红外图像的非均匀性校正、多级滤波等计算强度高、具有数据流结构特点的成熟子算法用硬件方式实现;将需要较大存储空间、抽象层次高的算法任务分配给DSP完成,充分发挥各类型器件的优势.测试表明,算法和硬件平台做到了很好的吻合,系统在处理速度、可重构性等方面达到良好的平衡和统一.     

基于兴趣区检测的地面目标识别方法研究

提出了一种基于兴趣区检测的地面目标识别方法.根据目标模型的有关几何形状和热辐射知识,采用自上而下的计算模型,计算所提取的基元特征的显著性,并根据基元特征的显著性的大小确定出注视点及相应的兴趣区,然后对兴趣区中的图像进行分割,并利用模型知识对分割图像进行识别.该方法对已有的红外目标图像系列取得了很好的识别效果,提高了识别精度和弱小目标检测识别的能力.     

基于局部复杂度的图像过渡区提取与分割

传统的图像过渡区提取算法基于梯度算子，算法对噪声敏感且受剪切值Llow与Lbigh的限制．通过对过渡区像素属性的深入分析，提出基于局部复杂度的过渡区直接提取算法．局部复杂度的滤波作用提高了算法的抗噪性，直接提取则使算法摆脱了对Llow与Lbigh的依赖．实验结果表明，局部复杂度方法优于传统的基于梯度算子的过渡区间接提取方法．     

基于JPEG-LS帧间扩展的图像无损压缩算法

介绍了JPEG—LS帧间三维扩展的无损压缩算法,分析算法原理和性能在帧间扩展上的改进,给出了帧间编码的基本预测模板。在考虑邻域像素的相关性的基础上,采用自适应选择帧间／帧内预测与运动补偿技术实现了压缩比的提高。通过实验,对帧内压缩与帧间压缩在压缩比与运算复杂度作出了定性和定量的分析比较。     

基于奇异值分解的图像目标跟踪算法

传统相关跟踪方法是利用模板图像与目标图像对应像素的灰度差异信息进行跟踪,它对旋转变化敏感,且存在跟踪累积误差,容易导致模板漂移而丢失目标。文中提出基于奇异值分解的跟踪算法,算法首先建立模板图像训练集合,利用奇异值分解方法,张成模板图像特征空间,然后求出模板图像在特征空间里的投影值,代替传统算法中灰度对两幅待匹配图像进行的全局搜索定位。在进行投影值间的相似性度量时,欧氏距离同等对待所有的特征向量不移合理,文中采用了一种鲁棒估计方法,可以对不同距离的值做不同处理。匹配跟踪实验效果良好。     

生产线复杂场景钢坯检测识别的定位方法研究

在生产线钢坯检测识别过程中,如何准确地从光照复杂场景中确定钢坯端面字符串目标所在位置是一个关键技术问题。为了解决这个问题,本文提出利用 Mean Shift对复杂场景图像进行抑制,采用多级分割滤波与聚类处理突出并找出字符串目标兴趣区域,通过最小二乘法自适应修整倾斜角度,进而完成字符串目标精准定位。实验结果表明,与传统投影定位方法相比,该定位方法能对各类钢坯字符串复杂场景完成精准定位,具有良好的稳定性和准确性,解决了钢坯字符串复杂场景的定位问题,为钢坯字符识别工作提供了关键技术。