基于RBF神经网络的背景估计及红外小目标检测

利用RBF神经网络的函数逼近特性,得到了一种红外图像背景估计算法,进而提出了一种检测红外小目标的方法。利用有目标和没有目标的真实红外图像对此算法进行检测,背景估计效果理想,小目标检测效果理想,证明该算法是可行有效的。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

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。     

最小二乘向量机结合光谱维信息检测弱小目标

现有天基红外导弹预警系统对目标的检测侧重于对红外图像的处理。从光谱维数据分析角度出发,结合红外弱小目标图像信噪比低的特点,提出了一种利用最小二乘向量机(LSSVM)结合目标光谱维信息检测弱小目标的方法,并以F测度函数为适应度函数,利用人工蜂群算法(ABC)对最小二乘向量机的正则化参数和核函数参数进行优化。应用小样本训练数据建立了LSSVM检测器,以4型典型导弹目标尾焰红外辐射特征谱数据作为训练样本,比较了ABC算法、网格搜索(grid search)算法、粒子群(PSO)算法和遗传(GA)算法。实验结果表明,在低信噪比条件下,由ABC优化的LSSVM模型能获得更好的检测性能。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

马尔可夫随机场中应用蚁群系统的红外图像分割

利用蚁群系统(ACS)的信息正反馈和启发式的搜索特点,针对马尔可夫随机场(MRF)图像模型的局部相关特性和最大后验概率(MAP)估计,可以在较短时间内得到图像分割目标函数的全局最优解,从而可以避免传统模拟退火算法的庞大时间复杂度.通过对军用红外图像的分割实验,可以看出这种算法能够在抗噪声、保留目标边缘和降低时间复杂度方面得到较满意的结果.     

全信息图像质量评估研究的发展综述

随着图像技术的广泛应用,图像的质量评估问题,即信息的可靠性问题,在自动化系统中的地位日益重要。全信息图像质量评估是针对目标原始图像和被测图像都已知时的被测图像评估。从历史发展角度系统地回顾了20世纪60年代以来全信息图像质量评估研究的发展历程和现状,并从算法的构成角度对代表性的全信息图像质量评估算法进行了分类与分析。由于图像质量评估函数的性能测定在其研究中具有重要的地位,对于图像质量评估函数的性能测定方案给予了说明。最后,从研究的深入角度上讨论图像质量评估研究的未来发展趋势。     

基于仿射近似的摄像机标定

针对直接基于透视投影模型的标定算法计算量大、结果不稳定的事实,提出一种基于仿射投影矩阵的标定算法。算法首先线性解算仿射投影矩阵,然后分解出部分参数。在假定主点坐标等于图像中心的前提下,解算出其余参数,再以重投影图像点残差和为目标函数,对所有参数进行优化,获得精确的摄像机模型参数,达到精确、快速、稳定的标定目的。大量的仿真和真实图像实验证明算法比传统算法更稳定。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

基于相位估计的湍流降质图像盲复原

地基望远镜观测的空间目标图像受大气湍流的影响,其分辨率受到很大的限制。为了提高湍流降质图像的复原效果,提出一种改进的盲解卷积方法。首先,考虑观测图像受到高斯噪声和泊松噪声的干扰,推导出基于混合噪声模型的盲解卷积代价函数;然后,根据傅里叶光学原理,利用波前相位表示点扩展函数,将点扩展函数从像素值估计转换为参数估计;最后,通过参数化表示方式,将代价函数寻优从约束最优化问题转换为无约束最优化问题。模拟实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性。     

基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法

介绍一种基于统计势能的水平集特定目标轮廓提取方法.首先通过计算统计势能得到水平集曲线与目标边界相关程度,然后由此推导出区域决策影响因子并将其引入到水平集函数演化方程中,最终实现利用目标区域信息提高水平集目标轮廓提取质量.红外图像目标轮廓提取实验结果表明,该方法能够有效地克服目标轮廓提取中存在的边界泄漏问题.     

图像识别在自主式潜水器自动探雷中的应用

为了实现自主式潜水器自动化探雷的功能,提出了基于K-L变换的目标光学实景像素灰度分布特征提取方法,针对光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.通过对待识目标图像的重建,实例证明,结果是满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

一种基于神经网络的彩色图像分割方法

提出了适于彩色图像分割的加强型径向基函数网络方法,采用在线自适应聚类学习算法确定隐层节点的数目、激活函数中心值;通过Hebb学习算法迅速将隐层节点中心值分为目标颜色聚类中心和背景颜色聚类中心两类;输出层用竞争规则将目标与背景分开。通过对多幅彩色图像进行分割处理验证了该方法的有效性。     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

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。