一种复合模式的人脸识别系统设计

通过综合考察红外 可见光图像人脸识别的优缺点,利用红外温谱图进行人脸检测与识别的优势,在研究可见光和红外人脸温谱图识别技术以及两者融合技术的基础上,提出和设计了一种新的红外 可见光复合模式的人脸识别系统。初步实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,系统具有良好的识别能力。     

基于分割相似度的异源图像匹配算法

异源图像匹配技术具有视觉机理研究和工程实际应用的双重价值。而图像分割是一种提取图像特征的有效手段,但由于异源图像的特性,分割算法在异源图像上难以得到一致特征。本文提出了分割相似度的概念,在允许分割存在差异的条件下衡量两种分割的相似程度,从而实现异源图像的匹配。最后通过可见光与红外图像匹配实验证明了算法的有效性。     

长波红外成像制导仿真技术研究

该文详细描述了长波红外成像制导仿真技术,进行了原理技术研究使视频（可见光）图像成功地转换成红外动态图像,研究结果表明,长波红外成像仿真技术研究,性能指标已达到要求,具有较高的技术水平。     

红外与可见光图像融合算法性能评估

在研究小波分析的基础上,鉴于不同小波函数和融合规则对融合效果的影响,通过改变小波函数和融合规则对红外与可见光图像进行大量融合实验;首先,研究了不同类型小波函数的性质,分析了不同融合算法的特点;接着,对融合实验结果进行了定量分析和比较,为不同应用目的和场合正确选择合适的小波函数和融合规则进行红外和可见光图像融合提供了理论依据.     

树状小波与多尺度估计理论的图像融合技术

针对红外和可见光图像的特点及相互融合的应用,提出一种基于树状小波多尺度估计理论的红外与可见光图像融合算法.首先对源图像进行树状小波多尺度分解,依据子图像的信息量得到塔式结构子图像;然后基于不同子图像对应层上的对应像素,根据EM算法估计模型参数,采用SAGE迭代算法优化估计参数得到融合子图像;最后根据小波逆变换获得融合图像.实验结果表明:该融合算法能够更好地综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息;性能评估显示:该算法得到的融合图像互信息较文献[5,6]分别提高了49.60%和24.90%,均方根误差分别减小了66.40%和56.00%.     

基于残差网络和注意力机制的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像的融合,提出了一种基于残差网络和注意力机制的图像融合算法.首先,为了分别从背景层和细节层提取红外与可见光图像的特征信息,使用引导滤波将红外和可见光图像分解为含有低频背景轮廓信息的背景层和含有高频细节纹理信息的细节层,再使用编码网络分别从背景层和细节层中提取特征信息并进行融合,该特征提取方法可提获得更...     

图像配准参数的自适应求取方法

提出了一种可见光和红外图像的自动配准方法 .针对多数配准过程需人工干预的问题 ,建立二维仿射变换模型 ,以图像边界为特征 ,以目标边界互相关函数最大为原则 ,对二维仿射变换模型自适应搜索求取最佳配准参数 .给出了实际可见光和红外图像配准的实验结果     

方向矩异源图像匹配算法

全天候高精度导航与制导需要可靠的可见光与红外、可见光与合成孔径雷达(Synthetic Apeture Radar,SAR)的异源图像匹配算法。提出了一种基于方向矩的异源图像匹配算法:利用像素层次设计异源不变特征,描述像素点与其邻域各方向相似程度,通过统计比较各像素的相似性测度,实现不同传感器图像间的可靠匹配。进行了批量图像匹配实验,在可见光与红外、可见光与SAR异源图像间取得了超过90%的匹配正确率。较传统异源匹配算法,该算法大大提高了匹配正确率,在导航与制导领域有广阔的应用前景。     

基于分块的伪Zernike矩归一化的人脸识别方法

以改进的伪Zemike矩相关知识为背景,提出了一种新颖的人脸识别方法。该方法通过将人脸分块,降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响。首先将人脸图像分块并重组矩阵的行和列,然后计算重组后人脸图像的伪Zemike矩,并对其进行归一化处理,最后采用最小邻近分类器进行判别。实验结果表明,该方法对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。在前人的研究基础上,进一步探讨了伪Zemike矩在人脸识别方面的应用。     

基于SIFT的红外与可见光图像配准方法

介绍了一种基于SIFT的红外与可见光图像配准方法.首先用SIFT算法提取特征点并构造特征描述子,在特征点提取过程中采取了基于SUSAN算子的约束策略,其次用基于k-d树的最近邻方法对特征点进行匹配,用RANSAC算法求解变换矩阵,最后对待配准图像做相应参数的坐标变换及双线性插值,从而实现图像配准.实验表明,该方法具有稳...     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

一种面向目标的伪彩色图像融合算法

针对远距离红外与可见光融合图像中目标不突出的问题,提出了一种面向目标的伪彩色图像融合算法。基于目标特征将红外图像分割为目标区域和背景区域,以人类视觉的生物机理和感受野的数学模型为基础,利用差分高斯函数(Difference of Gaussians,DOG)模拟视觉拮抗特性,对目标区域和背景区域用改进的感受野模型和不同的彩色映射规则进行伪彩色图像融合。实验结果显示:该算法能够保留图像共有特征,突出独有特征,融合图像色彩自然、目标突出,具有良好的视觉效果。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

一种基于组合降维的图像识别方法

为克服图像识别中传统方法需要进行高维矩阵奇异值分解的困难,提出了先局部降维再总体降维的组合变换方法.ORL人脸图像数据库的实验表明,这一方法不仅减少了运算量,而且能较好地解决人脸这样一类复杂的图像识别问题;总体来说优于传统的基于KL变换的识别方法.     

激光成像雷达空间目标探测与识别技术

研究了激光三维成像雷达在动能拦截器空间目标探测与识别方面的应用。首先介绍了激光3D成像雷达系统基本原理,然后设计了激光3D成像雷达目标识别的工作流程,最后提出了基于旋转图像转换的3D目标识别算法。进一步探索了红外+LADAR主被动复合光学成像导引头在空天防御拦截武器目标探测与识别的应用,分析了复合光学导引头的关键技术,给出了相应的成像结果。     

一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大，计算困难的问题，提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换，然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征，将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验，结果表明：该方法可以在保证较高识别率的前提下，大大降低数据维数，从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。