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。     

非均匀照明单峰直方图图像的目标分割法

大多数阀值算法在对具有单峰分布和非均匀光照的图像进行分割时存在着许多困难。本文提出的自动生成生长种子的边沿区域增长算法,可以较好地实现对这类图像的分割。该算法根据图像的灰度值分布,自动生成生长种子,与常用的Otsu法相比在分割单峰分布和非均匀照明的图像时,被分割的目标图像边界更精确,更清晰。     

部队作战能力评估程序研究

本文从简介美军作战能力评估程序出发,在系统分析部队作战能力评估程序的概念与构成要素的基础上,将部队作战能力评估程序划分为部队作战能力评估准备、部队作战能力评估实施和部队作战能力评估结果处理三个阶段,并详细阐述了每个阶段的具体步骤,形成了一套较为规范的部队作战能力评估程序.     

融合对数极坐标和改进窄带法的图像分割方法

基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于图像分割中,针对其计算速度慢的问题,提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM(Improved Narrow Band Method).INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中,由视网膜空间分辨率机制可知,注视点都在图像兴趣区,由此形成初始轮廓,然后用改进的窄带水平集(Level Set)方法演化曲线得到最终分割结果.改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数,来减少计算时间.实验结果表明,该方法大大提高了图像分割的速度.     

基于梯度矢量流的水平集算法

针对传统水平集分割图像会出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的缺点,对速度停止项进行了改进.该方法将梯度阈值和梯度矢量流引入速度停止项中,利用梯度阈值来使边缘得到更好的保持;利用梯度矢量流来代替梯度场以扩大边界梯度场吸引曲线的范围,避免出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的现象.实验结果表明该方法优于传统水平集方法.     

PCNN图像分割新方法

为了解决脉冲耦合神经网络(PCNN)难以确定最优分割结果以及脉冲产生门限由非线性方法计算得到的问题,提出了一种基于PCNN的图像分割新方法.该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用二维最大相关准则确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用中值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响.实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性.     

基于部件模型的无人机系统小样本车辆目标识别方法

对地目标检测与识别是无人机系统典型任务之一,但受限于任务特殊性,往往难以获取足够的目标样本数据以实现高可靠的目标识别.为此,结合人的认知特性,提出一种基于部件模型的小样本车辆目标识别方法,可有效提高无人机感知能力.采用视觉显著性检测与物体性检测相结合的检测方法,提取目标可能区域;采用基于图论的GrabCut方法与最大类...