基于双树紧支剪切波变换的遥感图像融合

提出一种基于双树紧支剪切波的遥感图像融合算法。紧支剪切波变换是剪切波理论的空域实现,因其步骤中包含了传统的离散小波变换(DWT),引入了移变性。分析移变性对图像融合的影响,采用双树复数小波抑制紧支剪切波的移变性,与主分量分析变换(PCA)或IHS变换相结合,提出遥感图像融合算法。通过QuickBird和IKONOS的三组数据的进行实验,结果表明提出的融合方法性能优于基于DWT、à trous小波、Curvelet以及基于频域实现剪切波(à trous shearlet)方法。     

基于压缩感知的SAR图像目标识别

提出一种基于压缩感知的合成孔径雷达图像目标识别方法,将目标识别问题转化为稀疏表示的近似求解问题。该方法利用测试样本在全体训练样本基下的稀疏性,实现样本间的近似稀疏表示。通过考察稀疏系数主要集中于样本真实类别之上的分布特性,研究了稀疏系数本身对目标类别具有的可区分能力,最后基于稀疏系数的分布特性设计分类算法完成目标识别。基于MSTAR数据中三类目标的实验证明,与目前已有的几种典型方法相比,该方法可以取得更高的识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法。     

基于腐蚀和膨胀运算的SAR图像桥梁目标检测方法

本文提出了一种新的SAR图像桥梁检测方法。首先采用单阈值法通过二值化处理分割出河流的主轮廓。在此基础上,对二值图像进行腐蚀和膨胀运算后与河流轮廓图像异或,通过去除边界线检测出桥梁的位置,并在桥梁位置处设置窗口分割出桥梁区域。最后,以Sandia实验室高分辨率SAR图像为样本进行仿真实验,实验结果证明了本文方法的有效性。     

同一场景下超大尺度差异物体的识别和定位方法

近年来，深度学习在物体检测方面取得了非常好的效果和突飞猛进的发展，但在某些特殊场景下，如要求同时检测尺度相差极大的目标物体（相差大于100倍）时，现有的物体识别方法的性能急剧下降。针对同一场景下超大尺度差异物体识别与定位问题，对YOLOv3框架进行了改进，结合图像金字塔技术来提取图像的多尺度特征；并在训练过程中，针对不同尺度的目标提出采用动态交并比（IoU）的策略，此策略可以更好地解决样本不均衡的问题。实验结果表明，该模型对同一场景下超大超小物体的识别能力有了明显的提升。将之应用于机场环境，取得了较好的应用效果。     

一种针对wedgelet重建图像的空域自适应去块效应算法

提出一种针对wedgelet重建图像的空域自适应去块效应算法.算法针对不同图像块之间块效应的强弱程度,合理调整块边缘滤波像素的个数,从而实现自适应地消除块效应.仿真结果表明,该算法在较好地保留了图像的纹理和边缘的同时能有效地去除图像的块效应.     

一种船用雷达的海杂波抑制算法

海杂波是经雷达发射信号照射后从海洋表面反向散射的回波,它的存在严重干扰了雷达对海面目标的检测和定位跟踪性能。现有的海杂波抑制方法中,在对海杂波进行抑制的同时,也会对近处目标信号幅度造成衰减,甚至导致漏检的发生。本文从图像处理角度,提出了一种海杂波的抑制算法,包括如下几个步骤：初始化参数和数据、参数估计、海杂波的抑制和估...     

面向小目标检测的改进RetinaNet模型及其应用

基于深度学习的目标检测算法广泛应用于工业检测,RetinaNet算法因兼具速度与精度两方面的优势而备受关注,但对于小于32×32像素的小目标,该算法的检测精度不能满足工业检测的要求.为此,文中以增强小目标的训练为基本思路,针对RetinaNet算法进行了如下改进:在采样阶段,将低层特征图P2添加到FPN中,以确保小目标能被充分采样,同时引入自适应训练样本选择策略,以保证增加特征层之后仍能保持足够快的检测速度;在训练后期采用了损失权重调整策略,用于提高小目标中困难样本的拟合度.针对公共数据集MS COCO 2017及实际应用中的LED点胶工业数据集,改进后的方法使小于32×32目标的检测精度分别提高了4.1％和10.7％,这表明改进后的方法能显著提升小目标检测的水平.     

同一场景下超大尺度差异物体的识别和定位方法

近年来,深度学习在物体检测方面取得了非常好的效果和突飞猛进的发展,但在某些特殊场景下,如要求同时检测尺度相差极大的目标物体（相差大于100倍）时,现有的物体识别方法的性能急剧下降。针对同一场景下超大尺度差异物体识别与定位问题,对YOLOv3框架进行了改进,结合图像金字塔技术来提取图像的多尺度特征;并在训练过程中,针对不同尺度的目标提出采用动态交并比（IoU）的策略,此策略可以更好地解决样本不均衡的问题。实验结果表明,该模型对同一场景下超大超小物体的识别能力有了明显的提升。将之应用于机场环境,取得了较好的应用效果。     

一种基于pix2pix改进的工业缺陷数据增强方法

基于深度学习的目标检测算法在工业检测中应用广泛,为解决工业缺陷数据不足的问题,提出了一种基于pix2pix改进的缺陷数据增强方法。从加强生成器和判别器对图像中缺陷区域的注意力出发,针对pix2pix进行了如下改进：(1)仅将整幅图像的缺陷区域作为判别器的输入,以此提升生成器对缺陷区域的注意力,同时,判别器采用了更小的卷积核提取缺陷区域的特征;(2)仅将图像中所有缺陷区域的平均生成对抗损失作为该图像的生成对抗损失,使网络更加关注缺陷区域的特征学习。在工业LED缺陷数据集上的实验结果表明,本方法生成的缺陷具有更逼真的视觉效果和更低的FID指数,同时有效提升了基于RetinaNet算法的缺陷检测精度。     

基于独立分量分析的图像特征提取及泊松噪声去除

针对泊松噪声具有与信号相关和不一致性分布的特性,提出了一种基于独立成分分析(ICA)的软阈值滤波算法。泊松噪声对基于高阶统计量的ICA变换不敏感,其能量均匀分布在ICA域。首先将包含泊松噪声的图像变换到ICA域,然后再对图像独立成分进行软阈值滤波。该算法对图像和噪声具有自适应能力,在噪声去除和图像细节保留方面达到一个平衡。实验结果表明:该算法不仅可以有效去除图像中的泊松噪声和提高图像质量,而且具有良好的鲁棒性。