基于模糊综合的合成孔径雷达局部遮盖干扰评估

为了对合成孔径雷达的局部遮盖干扰进行全面客观地描述,提出一种基于模糊综合的评估方法。对局部遮盖干扰的多个变化因素进行了分析,给出了对干扰效果评估的典型指标,详细总结了基于模糊综合的评估流程;依据定性与定量相结合的原则,应用层次分析法确定各评估指标的权重值,通过模糊综合计算得到干扰变化因素组合对各级评语的隶属度。车辆目标局部遮盖干扰评估的仿真表明:该方法能够客观地描述多个变化因素下的干扰效果,评估结果与干扰图像具有紧密对应关系。     

基于结构相似度的SAR干扰效果评估方法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像质量评价指标没有考虑像素点间的相关性和人眼视觉系统感知特性,导致主客观不一致的现象时有发生。提出了一种主客观相结合评估方法,该方法不仅巧妙地利用了结构相似度(SSIM)作为主客观评价的连接纽带,而且结合局部方差相似度与图像高频信息相对应的特点,通过非线性合并得到了结构相似度的修正模型。仿真结果表明,该方法较之传统评估手段具有明显的优势,不仅能够更好地反映出干扰对图像细节的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,进一步提升了整套评估系统的效率和准确率。     

基于图像变化检测的打击效果自动评估算法

提出了一个基于图像变化检测的军事目标打击效果评估算法.该算法通过对打击前后图像进行变化检测,比较目标打击前后的几何特征和纹理特征,对目标毁伤情况进行自动评估.实验表明,该算法能准确有效地对军事目标打击效果进行分级评估.由于采用的特征具有通用性.该系统可用于各种不同人造目标的打击效果评估.     

斜度相似度的ISAR干扰效果评估方法

由于逆合成孔径雷达(ISAR)是一种新体制雷达,一些用于评估常规体制雷达干扰效果的方法和手段对于ISAR来说并不适用。通过比较干扰前后目标图像灰度的变化,提出了基于斜度相似度的ISAR干扰效果评估方法,可以反映干扰对目标图像灰度的影响程度。该方法不仅计算简单,而且具有归一化的优点。最后,就射频噪声和噪声调频两种干扰模式对ISAR进行了干扰仿真,仿真结果验证了评估方法的正确性和有效性。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

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．     

一种改进的指纹图像局部方向场匹配方法

指纹方向场真实地反映了指纹图像中本质的纹理特征,包括了指纹的基本形状、结构和走势。定义了局部方向场图像的描述方法,可以根据纹理信息有效地描述并区分不同的细节点。在低质量指纹图像,特别是存在较严重非线性形变的指纹图像中,细节点方向属性不够可靠,使得以细节点对作为参考对齐局部方向场图像的方法效果不佳。提出一种改进的局部方向场图像对齐和匹配方法,能够明显改善局部对齐效果,提高局部匹配的准确性,从而更加有效地区分对应和不对应细节点。实验结果验证了提出方法的有效性。     

基于矩特征的ISAR干扰效果评估方法

由于逆合成孔径雷达(ISAR)是一种新体制雷达,一些用于评估常规体制雷达干扰效果的方法和手段对于ISAR来说并不适用。综合考虑雷达干扰的原理和图像处理的理论,从ISAR目标识别的角度出发,提出了一种新的对ISAR压制干扰效果的评估方法,即采用干扰前后ISAR目标识别特征中矩的变化来定量评估干扰效果,仿真结果表明了评估方法的正确性和有效性。     

基于区域分割的光学显微结核杆菌图像分割算法*

为了提高结核杆菌目标的分割精度,本文提出了一种基于区域级的光学显微结核杆菌图像分割算法。首先,通过顶帽-底帽变换增强彩色图像对比度,然后融合图像局部特征和全局信息计算图像梯度,在此基础上利用分水岭算法实现对图像的初始分割;对分割区域采用相邻区域最大相似度准则进行合并,从而得到完整的目标区域;最后根据结核杆菌图像的特点,通过分析结核杆菌目标区域的颜色特性,采用多阈值分割的方法滤除区域中的杂质,实现对结核杆菌目标的分割。实验结果表明,本算法可以分割出目标对比度低以及饱和度过低的结核杆菌目标,并且对不同染色背景的图像均能取得较好的分割结果。     

光学显微结核杆菌图像的区域分割算法

为提高结核杆菌目标的分割精度,提出了一种区域级的光学显微结核杆菌图像分割算法。通过顶帽—底帽变换增强彩色图像对比度,融合图像局部特征和全局信息计算图像梯度,利用分水岭算法实现对图像的初始分割;对分割区域采用相邻区域最大相似度准则进行合并,从而得到完整的目标区域;根据结核杆菌图像的特点,通过分析结核杆菌目标区域的颜色特性,采用多阈值分割的方法滤除区域中的杂质,实现对结核杆菌目标的分割。实验结果表明,可以分割出目标对比度低以及饱和度过低的结核杆菌目标,并且对不同染色背景的图像均能取得较好的分割结果。     

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。     

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。     

一种改进的无参考图像质量评估算法

无参考图像质量评估方法一直是图像质量研究所关注的重点。本文针对无参考图像质量评估问题，在当前被广泛接受的 DIIVINE 图像质量评估方法基础上进行了深入的研究，研究发现经典的 DIIVINE 方法中使用了过多的统计特征量，由于统计量无差别的使用影响了方法的预测性能。基于此，利用主成分分析（PCA）算法对该特征向量进行降维，得到“精简的特征向量”，用此向量可以达到更好的分类性能和评估性能。试验证明，在图像数据库上，该算法表现出较好的预测性能，其性能优于其他主流的无参考图像评估算法。     

运动目标视频检测与跟踪方法

运动目标跟踪的根本任务是根据目标的运动模型和图像特征估计它们的轨迹。提出一种运动目标检测、跟踪的方法。首先使用基于自适应混合高斯模型的背景差方法提取运动区域。目标的运动估计采用扩展卡尔曼滤波,由预测位置确定初始的候选区域。然后根据目标与候选区域的变化程度确定匹配需要的特征信息。如果目标只有一个候选区域并且它们之间的区域特征变化微小,那么它们的匹配不需要额外的信息。如果目标有多个候选区域或者单个候选区域可是它们的区域特征变化激烈,除了区域特征外还使用边缘特征,通过计算目标和候选区域的边缘的部分Hausdorff距离来确定目标的最佳匹配区域。实验结果表明,该方法在存在遮挡的情况下也能够连续的跟踪多个运动目标。     

单摄像机三维视觉技术

本文针对装配机器人的实际应用情况,提出了一种利用激光结构光提供的空间几何信息和图象中包含的物体表面与物体形状的信息来综合分析与提取空间物体的三维信息的方法。该方法已经实际应用于GKD-1型机器人视觉系统中。     

基于核主成分分析方法的水面舰艇空中目标威胁评估?

对来袭空中目标的威胁进行评估与排序是舰艇对空火力分配的重要一环。根据来袭空中目标的特点，在确定目标指标后进行相应量化，针对来袭目标各指标间非线性的特点，提出使用核主成分分析法对目标信息进行特征提取，随后依据核主成分方差贡献率对威胁目标进行评估与排序。通过仿真算例验证，所得结果较为准确、客观，有效地克服传统方法中主观性较强的问题，并且在对指标数据提取的过程中降低了相关信息维数，降低了计算复杂度，为舰艇防空作战威胁评估提供了新途径。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

一种基于局部不变特征的图像特定场景检测方法

图像场景的自动检测,对于图像的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文研究根据实际应用的需要,围绕会晤、集会、海滩等八类特定场景图像的检测问题展开。首先对图像进行局部关键点的检测以及SIFT特征描述子的计算,从而提取图像的局部特征,在此基础上基于支撑向量机构建多分类器,进行特征训练,最终获得较为准确的检测结果。实验重点针对分类器核函数的确定以及特征选取策略等问题展开,实验结果表明,采用径向基核函数构建多分类器以及特征点按尺度大小排序取前n位的选取策略可以获得较为准确和鲁棒的特定场景检测结果。本方法在保证满足一定程度场景检测准确率的前提下,具有简单快速的特点,能够满足实际应用的需要。     

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。     

全局仿射变换条件下图像不变量提取新方法

从仿射几何理论出发,提出了一种全局仿射变换条件下图像特征不变量构造的新方法.利用仿射区域划分获取一组扩展质心集合作为图像特征点集;求解特征点集的凸包,根据扩展质心的性质将凸包顶点均匀组合成若干特征区域;利用仿射几何性质构造了有效的仿射不变量.实验对该方法进行了全面的比较分析,以验证所构造的不变量更具稳定性和高时效性.