一种快速文本图像倾斜校正方法

为解决复杂拍摄背景下采集到的文本图像难以快速、准确地进行倾斜校正的问题,提出一种新的倾斜文本图像校正方法。该方法通过对选定图像的投影窗口的水平投影统计分析计算,自适应地筛选出只含有文字的文本特征子区。在特征子区内部,通过采用连通域横向搜索法定位文字行并拟合直线计算出文本线的倾斜角度,从而得到文本图像的倾斜角度,最后利用改进的快速旋转变换算法进行倾斜校正。实验结果表明,该倾斜校正方法不受成像背景、复杂版面的影响,具有速度快、精度高、适应性强的优点,可广泛应用于对速度和效率有更高要求的移动终端平台上。     

基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法

针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中的粒子进行择优筛选,该适应值公式融入了支配强度因素;在全局搜索过程中,使用差分变异、高斯变异和柯西变异对全局引导粒子的位置进行连续变异操作。将该算法与当前主流的一些多目标优化算法进行对比实验,结果表明,本文提出的算法在提高粒子收敛性的同时,多样性也得到了提升。     

井下WLAN位置指纹定位中改进区域划分方法研究

井下WLAN位置指纹人员定位系统主要是通过聚类算法来实现位置指纹样本的整体性划分,但现有的聚类算法只是针对接收信号强度的统计分布特性进行聚类划分,并没有充分考虑奇点问题。针对该问题,提出了一种基于类关系的K-Means(CRK-Means)算法,该算法以类内离散度和类间离散度的比值为目标函数,通过使该比值最小的聚类的聚合、分离过程即可得到避免了奇点问题的最优聚类,完成定位区域的合理划分。针对采用随机森林(RF)算法对聚类划分后的定位区域进行粗定位存在误判的问题,提出了遗传算法与随机森林相结合的(GA-RF)算法,该算法以GA中的选择、交叉和变异优化过程确保了RF算法的选择树总数和位置指纹参考点特征数的最优取值。实验结果表明:CRK-Meams算法有效解决了奇点问题,且在一定程度上提升了系统定位精度;采用CRK-Meams算法和GA-RF算法后,子区域粗定位的准确率相比RF算法提升了4%,达到98%;置信概率大于90%的最小定位误差达到了3m,优于传统的聚类算法。     

密集子区域切割的任意方向舰船快速检测

目的 遥感图像上任意方向舰船目标的检测,是给出舰船在图像上的最小外切矩形边界框。基于双阶段深度网络的任意方向舰船检测算法速度较慢;基于单阶段深度网络的任意方向舰船检测算法速度较快,但由于舰船具有较大长宽比的形态特点,导致虚警率较高。为了降低单阶段目标检测的虚警率,进一步提升检测速度,针对舰船目标的形态特点,提出了基于密集子区域切割的快速检测算法。方法 沿长轴方向,将舰船整体密集切割为若干个包含在正方形标注框内的局部子区域,确保标注框内最佳的子区域面积有效占比,保证核心检测网络的泛化能力;以子区域为检测目标,训练核心网络,在训练过程对重叠子区域进行整合;基于子图分割将检测得到的子区域进行合并,进而估计方向角度等关键舰船目标参数。其中采用子区域合并后处理替代了非极大值抑制后处理,保证了检测速度。结果 在HRSC2016（high resolution ship collections）实测数据集上,与最新的改进YOLOv3（you only look once）、RRCNN （rotated region convolutional neural network）、RRPN （rotation region proposal networks）、R-DFPN-3（rotation dense feature pyramid network）和R-DFPN-4等5种算法进行了比较,相较于检测精度最高的R-DFPN-4对照算法,本文算法的mAP （mean average precision）（IOU （inter section over union）=0.5）值提高了1.9%,平均耗时降低了57.9%;相较于检测速度最快的改进YOLOv3对照算法,本文算法的mAP （IOU=0.5）值提高了3.6%,平均耗时降低了31.4%。结论 本文所提出的任意方向舰船检测算法,结合了舰船目标的形态特点,在检测精度与检测速度均优于当前主流任意方向舰船检测算法,检测速度有明显提升。     

SURF算法在小尺寸图像拼接中参数配置的优化

在图像拼接领域,SURF算法因其出众的时效性和鲁棒性,有着十分广泛的应用。针对SURF算法中特征点提取和描述过程中参数固定,对侧重点不同的图像拼接应用存在变通性较差的问题,提出了从窗口滤波器权值,特征点周围子区域的选择以及子区域内Haar小波变换的采样点范围三方面进行参数配置优化。针对目前主流的流媒体尺寸图像,利用控制变量法在不同的SURF参数配置下,对算法的时效性、准确性和鲁棒性等性能进行了分析;通过特征点匹配率和特征点匹配效率的比较,给出了SURF算法参数的选择策略。仿真结果表明该策略可以有效提高SURF算法在图像拼接中的运算速度和准确性,丰富算法在实时领域的应用。     

基于在线特征选择的实时压缩跟踪

针对原始压缩跟踪算法无法自适应选择特征易导致目标丢失或者漂移这一现象,提出一种基于在线选择特征的实时压缩跟踪算法。首先,在初始化阶段生成两个互补的投影矩阵,利用该投影矩阵提取特征构造候选特征池。然后,通过特征置信度度量策略实时从候选特征池中选择置信度较高的特征,并融合所选特征对应的置信度构造分类器。最后,利用该分类器对候选样本做二元分类处理,获得最高分类器响应值的样本作为最后跟踪结果;而上一帧跟踪结果用来在线更新特征池和分类器为后续跟踪做准备。本算法在多个公共测试视频序列与原始压缩跟踪算法进行了对比,结果表明其跟踪精度和鲁棒性方面得到了改善,对于320pixel×240pixel大小的视频平均处理帧速为25frame/s,满足实时跟踪要求。     

独龙江流域TM图像的分区分类方法探讨

高山峡谷地区山高坡陡、地形破碎,大量的阴影及混合像元的存在,给遥感分类带来了困难。为了减少和消除这些因素的影响,采用分区分类方法,从NDVI中选择恰当的阈值,利用该值从原始图像上划分出植被区和非植被区并分别进行分类,试验结果表明,其分类精度(74.63%)较传统的直接分类精度(61.59%)有较大提高,是山区遥感图像分类行之有效的方法之一。     

结合列边缘提取的PDF417条码检测方法

针对PDF417条码在复杂背景中检测定位的技术问题,提出一种基于字符间列边缘提取的定位方法。通过对PDF417码的结构特征进行分析,利用子区域的多特征分析法提取目标区域,并在此基础上提取条码的列向边缘,实现了准确定位。通过霍夫变换确定条码边界,对条码区域进行提取。实验结果表明,对于背景复杂且条码区域信息未知的情况,该定位算法具有良好的结果。     

基于子区域相似度的医学图像分割算法

将传统的区域生长算法思想融入到一种轮廓线逼近方法中。通过定义子区域的相似度准则,利用围绕像素的子区域的统计相似性,作为一个初始多边形轮廓演化的驱动因子,从粗到细,实现了对目标区域的逼近分割。实验表明,所提算法具有较好的抗噪性和较高的分割效率,可以有效分割出医学图像中的目标区域。     

伪彩色空间完全非结构化道路检测方法

完全非结构化道路检测是智能车辆自主行驶所面临的关键技术难题,解决该问题可以增强智能车辆的环境适应能力。以实时道路图像的真彩色信息为研究对象,提出一种三次样条曲线模型和分块子区生长模型相结合的完全非结构化道路检测算法。该算法运用三次样条曲线插值实现了真彩色空间到伪彩色空间的映射,采用主次伪色调和纹理信息相结合的子区生长方法,实现了完全非结构化道路检测。实地图像测试和对比试验表明,该算法对道路区域检测准确性高,对受到阴影、水迹等影响的道路区域具有较强抗干扰能力,实时性好。