基于改进OTSU算法的红外图像分割

红外图像分割是红外目标检测与识别领域研究中的一项重要内容。针对经典OTSU阈值分割算法无法适应目标模糊、对比度低的红外图像的缺陷,提出了一种改进的OTSU红外图像分割算法。该算法首先对红外图像进行预处理操作,再利用非线性平均灰度值的权重计算方法,克服了因目标靶面面积过小造成的阈值偏移。实验表明该改进方法较传统OTSU算法有更好的分割效果。     

一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

基于视频图像的目标识别与跟踪算法

研究了基于视频图像的目标识别与跟踪算法。主要应用了Hog特征和支持向量机(SVM)分类器设计完成对目标的侦察识别。当侦察到目标时,采用高斯模型对目标和背景建模,结合卡尔曼滤波预测估计方法和均值漂移(mean-shift)理论,实现目标跟踪和定位功能。最后通过缩微环境中的案例演示,验证了所提算法的可行性。     

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。     

保持连通的边缘细化算法

传统的图像边缘检测算子一般都只能得到多像素宽边缘,这为后续的图像处理带来了一定困难。结合边缘走向趋势的估计技术以及对连通关键点判断的方法,提出了一种新型的边缘细化算法———保持连通的边缘细化算法。该算法能在保持边缘原有信息(连通和走向)的前提下,以较小的计算开销,给出理想的或是可接受的单像素宽细化结果。     

一种多特征多分辨率快速SAR图像匹配算法

提出一种新的基于多特征多分辨率的快速SAR图像匹配算法.算法主要包含图像预处理、匹配特征选择、匹配准则定义、搜索策略设计、匹配结果融合5部分.算法采取在不同图像尺度上分别基于具有信息互补关系的不同特征进行匹配的策略,兼顾了匹配精度与时间效率.实验结果验证了算法的有效性.     

并轨双基合成孔径雷达ECS成像算法

为解决大斜视角情况下并轨模式的CS成像误差较大的问题,基于单基地非线性CS算法采用扩展CS算法对斜视目标成像实现了改进,克服了双基地回波数据二维频域变换的困难,对高阶的耦合性进行了补偿.通过仿真验证了在斜视条件下,ECS(extend CS)算法对双基地合成孔径雷达(BiSAR)数据成像的有效性.     

一种新型的印刷套准控制标志

印刷质量的两个基本控制要素是套准精度和色彩还原。在彩色印刷过程中,确保精细套准是获得高质量色彩复制的前提条件。只有图像套准精度达到一定标准范围,后续进行的色彩控制才具有意义。本文将介绍一种新型的套准控制标志。     

基于K-means聚类与NSCT的图像融合算法

传统的基于NSCT的图像融合算法,通常是对原始图像进行NSCT变换,然后进行不同尺度系数的融合,没有对原始图像进行针对性的分析.对此,提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法.利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类,对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数.根据分类图像的特点,采用自...     

图像识别关键技术

图像自动识别是模式识别领域中的一项综合性研究。本文就图像识别过程的三个主要阶段讨论了图像识别系统的关键技术,对它们的优缺点进行了评价,并展望了图像识别理论的发展趋势。