实时数字场景仿真系统研究与实现

开发在实验室里测试导引头信息处理机的实时数字场景仿真系统已经成为了图像制导武器发展的迫切需要。介绍了一个由高性能PC机和PCI插卡构成的实时场景仿真系统,描述了该系统的工作流程和系统结构,以及软件和硬件等主要组件的工作原理和实现方法,试验结果表明系统能够满足实际应用的需要。     

一种改进的全景图生成算法

介绍了全景图的生成过程,对目前常见的几种图像拼接算法进行了分析和比较,在此基础上,提出了一种改进的全景图像生成算法.该算法通过对初始图像进行预处理、改进特征点选取方法以及优化特征点匹配过程,提高了全景图像生成的效率和准确性.实验结果也表明,该算法可广泛应用于基于图像的虚拟场景构造等方面.     

多视图三角化中特征点噪声尺度的自适应估算

鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

一种综合使用支持向量机和遗传算法的隐藏图像检测方法

提出了一种新的基于遗传算法和支持向量机的隐藏图像检测方法。用遗传算法进行图像特征选择，采用支持向量机作为分类器，将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回，指导遗传算法搜索最优的特征，移除图像的不相关特征和冗余特征，提高了学习效率。实验结果表明，与仅采用支持向量机分类但未进行特征选择的隐藏检测方法相比，本方法能有效地提升分类器性能。     

基于自适应阈值的FAST特征点提取算法

FAST特征提取算法阈值选取固定,因此不能满足不同图像的特征点抽取要求,并且提取的结果存在着多个特征点块的现象。针对这些缺陷,首先采用动态全局阈值对原始灰度图像进行初步提取得到候选特征点,然后采取动态局部阈值和非极大值抑制法进一步对候选特征点进行筛选,从而达到自适应选取阈值和抑制多个特征点块的目的。实验表明,改进后的算法稳定性高,对不同光照和对比度情况下有一定的适应能力,并且运算量相对比于其他一些特征提取算法要小得多,满足实时应用的要求。     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。     

近似平面场景多视点图像拼接算法

以小型无人机对地观测为应用背景,研究了近似平面场景多视点图像拼接问题。对于已知粗略相机位姿的情况,提出一种融合相机位姿信息和图像特征点对应信息的方法,采用直接稀疏Cholesky分解方法求解拼接全局优化问题。由该方法得到的拼接结果没有全局变形,局部拼接误差也得到了明显的改善。对于相机位姿未知的情况,先采用structure-from-motion(SFM)方法恢复相机姿态和场景稀疏结构信息,再采用稀疏全局调整方法获得最终的图像变换参数。通过沙盘图像和真实的航拍图像拼接实验验证了算法的有效性。     

一种图像隐写分析中的特征选择方法

根据分类器基于图像特征进行信息盲检测的原理,提出了联合使用K-NN分类器和SVM分类器的特征选择方法,并对多种隐写算法和工具进行实验,比较了它们的分类精度,验证了特征优化的重要性.结果表明在分类器训练和工作之前对图像特征向量进行选择优化,能在一定程度上提高分类器的工作效率,更有效地发现隐写算法的脆弱性.     

基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法

航天发射和回收任务中,通过运载火箭以及无人机获取的光学图像易受雨雾的影响导致成像质量下降。为了同时满足雨纹消除和除雾应用需求,进一步提升雨（雾）图像信息恢复的质量,将特征提取、多尺度映射、局部极值以及非线性回归处理相结合,设计一种新的雨（雾）信息自主消除网络（FMLNet）,提出一种基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法。使用Maxout单元层生成几乎所有与雨（雾）相关的特征,运用一种新的非线性激活函数（BReLU）以提高恢复无雨（雾）图像的质量,使其特征提取层和非线性回归层与经典CNN网络具有明显的不同。分别对雨（雾）图像数据集进行实验测试,结果表明,算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似指数测度（SSIM）评价指标上均优于其他常用算法。通过各算法处理效果的视觉观察比对,该算法能够很好地进行图像雨纹消除和图像除雾,能将不同雨（雾）场景下的图像恢复至细节丰富的干净场景图,图像复原度更高、视觉效果更好,从而验证了算法的有效性。     

Gabor-CNN for object detection based on small samples

Object detection models based on convolutional neural networks (CNN) have achieved state-of-the-art performance by heavily rely on large-scale training samples. They are insufficient when used in specific applications, such as the detection of military objects, as in these instances, a large number of samples is hard to obtain. In order to solve this problem, this paper proposes the use of Gabor-CNN for object detection based on a small number of samples. First of all, a feature extraction convolution kernel library composed of multi-shape Gabor and color Gabor is constructed, and the optimal Gabor convolution kernel group is obtained by means of training and screening, which is convolved with the input image to obtain feature information of objects with strong auxiliary function. Then, the k-means clustering algorithm is adopted to construct several different sizes of anchor boxes, which improves the quality of the regional proposals. We call this regional proposal process the Gabor-assisted Region Proposal Network (Gabor-assisted RPN). Finally, the Deeply-Utilized Feature Pyramid Network (DU-FPN) method is proposed to strengthen the feature expression of objects in the image. A bottom-up and a top-down feature pyramid is constructed in ResNet-50 and feature information of objects is deeply utilized through the transverse connection and integration of features at various scales. Experimental results show that the method proposed in this paper achieves better results than the state-of-art contrast models on data sets with small samples in terms of accuracy and recall rate, and thus has a strong application prospect.     

结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测

现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。     

基于时频原子分解的地雷目标特征提取及分类

利用车载超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测在军事领域上有重要的应用价值,能否提取稳定一致的地雷特征是其实用化的关键.提出一种基于时频原子分解的地雷目标特征提取和分类方法,该方法以地雷目标的四维散射函数为基础获取二维时频图像,在对时频图像详细分析的基础上,通过时频原子对地雷目标一维距离向剖面进行分解,得到能够完整描述地雷时频域特征的多个原子,将这些原子作为特征向量送入分层分类器.通过实测数据验证,该方法适用于车载超宽带地表穿透雷达探测地雷.同传统基于时域或频域的特征提取算法相比,该方法提取的特征更加稳定,能有效改善地雷探测性能.     

基于计算机视觉的目标方位测量方法

以显著性标志物中的关键点为目标,探讨了一种基于计算机视觉的目标方位测量方法。在光学成像原理基础上,推算出目标二维成像点坐标与其空间三维坐标之间的映射关系,基于计算机视觉理论建立了测量目标方位的数学模型。考虑透镜畸变,基于Zhang平面标定法完成对摄像机参数的标定。对目标二维图像采用Harris算法进行特征角点检测,并通过亚像素技术对检测的目标特征点进行定位。实验结果表明,该方法能够有效提取被测目标特征角点并获取其像素坐标,用于测量目标相对视觉传感器的方位信息可达到较高精度,具备良好的实用价值。     

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。     

机械故障特征与分类器的联合优化

在机械故障诊断中,特征选择和分类器的参数优化都可以提高诊断精度。利用特征和分类器参数的依赖关系,提出了特征选择和SVM参数的联合优化方法来提高诊断性能。联合优化方法采用支持向量机(SVM)作为故障分类器,SVM半径—间距上界(RM界)为目标计算诊断精度,并应用遗传算法求解此优化问题。齿轮故障诊断试验结果表明,联合优化的诊断精度要优于单独优化特征和SVM参数,而且优化速度更快。因此在故障诊断中,利用特征和分类器参数联合优化能够快速取得较好的诊断精度。     

采用局域像素匹配的随机抽样一致改进算法

为提高图像拼接的配准精度和稳健性,提出基于局域像素匹配的随机抽样一致改进算法。在完成尺度不变特征变换算子或其他算子图像特征提取、特征匹配之后,利用独立于特征匹配点的局域像素,通过参考图像局域像素与映射的待拼接图像局域像素匹配,优选4对最佳特征匹配点,确定最佳单应矩阵。实验结果表明:与随机抽样一致经典算法相比,该方法未明显增加计算耗时,单应矩阵更准确,图像拼接稳健性更好。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标。仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90%;该方法可以很好地抵抗图像旋转,定位精度和检测率基本不受图像旋转影响。该方法具有良好的抗噪性能,可满足一般透视变换下的图像交叉点检测需求,适用于结构光三维重建中的系统标定和形貌测量。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。