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《现代防御技术》2021,(3)
针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像目标复杂,且具有严重的相干斑噪声,灰度出现剧烈起伏导致目标边缘模糊难以实现精准分割的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,Fr FT)域中里兹分数导数(Riesz fractional derivative,RFD)边缘检测和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)协同的高分辨率SAR图像分割算法。该算法首先将原始图像经过边缘检测处理以保留较好的边缘信息,再由PCNN模型进行图像分割,最后通过形态学进一步去除相干斑点。将所提算法应用到不同区域的高分辨SAR图像分割中,实验结果表明该方法能够有效抑制相干斑噪声和灰度边界模糊的影响,获得精准的分割效果。 相似文献
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用PCNN作图像分割时,选择不同的模型参数值和停止判决准则,图像分割的差异很大。分别选择最大熵和最大交叉熵作为PCNN图像分割准则,并对PCNN模型进行合理简化。实验结果表明,基于最大交叉熵准则PCNN迭代次数更少,图像分割效果明显优于最大熵准则。 相似文献
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基于常用的多带滤波器组的紧支撑性及FIFO(First-in First-out)缓存技术提出了一种具有低内存需求的通用树状多带滤波器组(Tree-structured Filter Bank,TSrS)的实现方法SBFB.该方法具有两大特点:(1)生成与全局变换法相同的子带系数,但是内存需求大大减小且仅与图像宽度及采用的TSFB相关;(2)在FIFO缓存中直接生成父子树(Parent-children Tree,PCT).基于PCT的编码器可直接对位于缓存中的PCT进行编码,而无须在SBFB与编码器之间引入中间缓存.通过分析TSFB的各分解层中的数据流,给出了样本点与子带系数之间的时序关系,并且使用该关系从数学上严格证明了SBFB的正确性. 相似文献
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尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法.水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量.图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度.实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性. 相似文献
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提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。 相似文献
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针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。 相似文献
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高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法. 相似文献
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针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源... 相似文献
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针对常见的图像无损压缩方法效果不佳问题,提出了一种基于图像差分和神经网络的同步辐射光源图像无损压缩方法。通过图像差分以减少图像序列内部的线性相关性,训练神经网络模型以学习图像序列内部的非线性相关性,得到预测概率分布,结合算术编码压缩。为加速预测和编码过程,将像素值按位分裂为两部分进行并行处理。基于上海同步辐射光源图像的测试表明,相较于便携式网络图形、JPEG2000和自由无损图像格式等,该方法可将压缩率提升20%以上,像素位分裂可以缩短30%的模型预测和编码时间。 相似文献
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色调映射是一种适用于亮度和对比度变化的快速图像匹配方法。由于异源图像间存在复杂的灰度变换关系,直接采用色调映射方法进行匹配的成功率通常难以满足应用需求。为了提高匹配成功率,本文提出基于局部色调映射的异源图像匹配方法。首先将实时图划分为不重叠的子区,对每个子区进行直方图均衡化和弱切片变换,通过局部色调映射计算子区与基准图的距离系数图。融合全部距离系数图得到图像匹配结果。实验结果表明,该方法匹配成功率高于现有的色调映射方法,且计算时间仅略高于现有方法,优于异源图像匹配中常用的互信息方法。 相似文献
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利用Turbo码的强纠错性和小波分形思想,提出了基于Turbo码和小波分形的图像数字水印算法。嵌入水印之前,对水印信息序列首先进行混沌变换和Turbo编码,并利用HVS(Hum an V isual System)将水印自适应嵌入到载体图像视觉不敏感的零树和分形的相似域。实验结果表明,该算法不仅提高了提取水印的准确度,也提高了水印的抗攻击能力,同时较好地解决了水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾。 相似文献
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提出一种从图像中检测目标的思路 ,并利用它提出了从图像中提取文字的新方法。该方法可以用于图像数据库内容检索 ,视频检索 ,以及将纸张出版物中的文本转化为电子出版物。新方法分为如下两个基本步骤 ,首先检测出可能存在文字的候选区 ;其次 ,利用Hough变换方法分析候选内扫描线灰度分布对候选区进行证实 ,并对候选区的形状进行修剪 ,使其尽可能紧凑地包含文字。该方法适用于检测出不同大小、字体、排列方向、灰度 (颜色 )的文字。由于该方法所有操作都是基于像元进行的 ,所以便于硬件并行实现。所做的实验证实了方法的有效性 相似文献
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为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出YdUaVa颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。 相似文献