大尺度高分辨率遥感图像机场目标的快速识别

基于对机场的图像特征、目标特征的全面分析,提出了一种从大幅面高分辨率光学遥感图像(10000×10000 pixel)中快速识别机场目标的算法。首先通过预处理去除图像中大部分与目标特性不相关的区域,然后在剩余区域中作精确的检测,其中用到的目标特征有空间频率、均值、方差和能量等,使用canny边缘检测、线段分割与四邻域跟踪技术对目标进行精确识别。研究结果表明,本文算法能够实现对机场的快速识别,识别算法时间小于2 s。     

CIS片上系统中伽玛校正的低功耗设计

为了实现CMOS图像传感器(CIS)片上系统(SoC)中伽玛(γ)校正的低功耗设计,同时又保证校正的精度,提出一种查找表和直线拟合相结合的γ校正技术。算法对灰度值较低的像素使用直接查找表方法校正,对于γ曲线上升缓慢部分的像素采用分段直线拟合的方法。在直线分段时,使用外层分段与内层分段相结合的方法,达到了分段优化的目的。算法保证了图像校正精度,与使用完全查找表法相比,误差在0.5 pixel之内。基于该方法设计了一个8 bit输入/8 bit输出的VLSI模块,通过FPGA对模块进行了验证,模块占用723个LE和195个LC寄存器,比完全查找表法减少了硬件资源耗费,实现了低功耗设计。系统最大工作频率可达148 MHz,完全满足实时处理的需求。     

数据同化框架下红外与可见光图像的可控融合

针对现有图像融合方法的规则不易根据融合图像的后续使用要求进行自适应调整,并且各种方法的优点不易综合的问题,提出一种数据同化框架下的基于粒子群优化(PSD)和差分进化(DE)算法的融合方法。该方法把比率低通金字塔变换作为数据同化系统的模型算子,把非下采样的Contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transform)作为观测算子,根据后续处理对图像各个属性指标值的依赖程度构造目标函数,再利用PSD和DE的混合算法来优化目标函数从而获取合适的影像。两组实验从视觉效果和定量指标两方面验证了方法的有效性。     

基于行走拓扑结构分析的行人检测

针对计算机视觉应用中的行人检测,当运动目标受到非刚性形变、光照、色彩和遮挡等因素影响时如何建立高鲁棒性的特征描述,本文提出了一种基于语义级行走动作拓扑结构的行人特征,对上述噪声和运动参数不敏感,并且数据量小。算法首先由运动能量图像(MEI,motion energy image)建立行走动态数据,然后抽象为骨架拓扑结构,输入二级级联检测器完成检测。实验表明,该算法可以有效地在光照、形变和遮挡等情况下对行人进行检测。     

图像质量快速盲检测及其在视觉系统中的应用

提出了一种新的图像质量快速盲检测方法,以锐利度作为图像质量准则,而锐利度可以归结为图像的模糊特性,并由边缘信息估计得到。为了提高系统效率,采用边缘对比度的估计方法,并以边缘对比度作为边缘锐利度的判据准则。分析了邻近边缘的相互影响,因而只需从有限的边缘点来提取出合理的线扩展函数(LSF),进而得到模糊参数。在LSF计算中,采用一种新的插值计算方法。实验结果表明:当图像不是特别模糊时,测量结果是准确的。     

基于图像噪声分析的计算机生成图像检测算法

计算机生成图像与自然图像在物理生成机理上的差异性导致其在噪声分布上具有明显的区别,据此提出一种基于图像噪声分析的计算机生成图像检测新方法。首先,用小波隐马尔可夫(MMT)模型对图像噪声进行预处理;接着,基于最大似然估计方法估测图像参考模式噪声;最后,在提取图像模式噪声统计距及其与参考模式噪声相关差值基础上,利用支持向量机(SVM)分类器进行鉴别。实验结果显示,较已有的典型算法,该算法具有更好的检测率。     

行间转移CCD的时间延迟积分调光方法

针对航空航天相机工作时由于曝光时间导致的图像质量下降问题,提出了行间转移面阵CCD的时间延迟积分(TDI)调光方法。选择行间转移面阵CCD KAI-16000作为成像器件,设计并完成了成像系统,利用FP-GA控制行间转移面阵CCD的驱动信号模式,将普通电子快门调光方法与TDI调光方法相结合,完成实时调光。实验结果表明:该成像系统无需延长曝光时间,依靠改变TDI工作模式下积分级数,解决了由于曝光时间不足导致的图像质量下降问题,图像信噪比(SNR)从13.22dB增加到33.74dB。     

基于最小错误率和快速水平集的图像分割

提出一种基于最小错误率和快速水平集的图像分割方法,通过对速度项和停止条件的重新设计,实现了快速而有效的图像分割。算法采用模式分类思想,以统计直方图来近似目标和背景区域的概率密度,对基于最小错误率的判别函数进行平滑滤波以获得外部速度,从而实现曲线的进化;同时,分割过程在分类错误率达到最小时停止。实验结果表明,本文算法对弱边缘、低对比度灰度图像具有较好的分割效果,且具有较强的抗噪性能;在分割速度上,本文算法也明显优于几种已有算法。     

图像分割中局部能量驱动的快速主动轮廓模型

为了解决图像对象灰度分布不一致性的分割难题,提高图像分割速度,提出了一个全新的快速主动轮廓模型。它由曲线周围局部的统计信息驱动曲线发生形变演化,并使用图像中的边缘信息来引导曲线的演化方向。模型中,根据区域模板与演化曲线共同定义的局部统计信息创建数据拟合项,并应用水平集方法求解曲线的演化。对合成图像和医学图像的实验结果表明,本文提出的分割模型可以同时分割多个灰度不一致的对象,分割速度快,结果稳定,对噪声具有很好的鲁棒性。     

一种基于全变分模型的图像修复改进算法

为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。