逐波段修正负相关的光谱角填图算法

光谱角填图算法作为一种常用的光谱相似性度量方法,不能正确区分光谱间的正负相关是其内在的缺陷,因此,导致基于光谱角的高光谱遥感图像分类算法误分率较高.详细分析了光谱角的数学公式,提出了逐波段修正负相关影响的光谱角填图算法.算法首先判断每个波段间是否存在负相关,然后对负相关产生的光谱角加以修正,使最终的全波段光谱角可以正确反映光谱间的相似关系.算法由IDL7.0实现,在模拟数据上的实验表明,修正了负相关的光谱角可以将光谱角填图算法无法区分的光谱正确分离出来;在实际高光谱遥感图像上进行目标探测的实验表明,修正后的光谱角可以提升探测效果,有效地压制误分率.     

性能化设计理念在大空间房中房建筑中的应用

准安全区、燃料岛和独立防火单元是最近几年随消防性能化设计而发展起来的新的防火理念,在性能化设计中灵活应用这些理念,可以使得复杂建筑的消防设计成为可能.结合昆明市某大空间“房中房”建筑,分析了这些理念在该建筑中的应用.其基本方法是,对大空间内局部具有围护结构的部分采用独立防火单元设计,对大空间敞开的展示区域采用燃料岛以控制火灾规模,将贯通的大空间区域考虑为准安全区.通过这样的设计,有效地解决了该建筑疏散距离过长、防火分区过大及部分区域难以安装报警、喷淋系统的问题.     

一种基于改进SIFT的航拍图像自动配准算法

针对传统SIFT算法匹配时间长、错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像自动配准算法.首先,通过特征点检测时设定检测极值点数目,按照DOG空间层次结构由粗到精来搜索特征点,并使用改进的SIFT特征描述符生成算法;其次,利用最近邻匹配准则进行初步匹配得到初始匹配点对,并采用双向匹配方法对匹配特征点对进行筛选;然后,基于马氏距离的特征点相似度量方法进行二次匹配,并使用RANSAC算法求取仿射变换模型;最后,通过双线性插值对变换后的图像进行重采样和插值.实验结果表明:该算法可以实现航拍图像之间的有效配准,在配准性能上优于传统SIFT算法.     

图像融合的客观质量评估

随着图像融合技术在武器自动化系统中的广泛应用,图像融合的质量评估问题,即图像融合的性能评估问题,在融合方案的选择中具有重要地位。由于人工主观的图像融合评估具有很大的工程化和自动化难度,国际上研究人员都将研究目标投向了客观图像融合质量评估的研究中。从历史发展的角度系统地回顾了客观图像融合质量评估的发展历程和研究现状,对近十年来的客观图像融合质量评估方法进行了分类和分析。同时,对于国际上几种流行的图像融合质量评估方法的性能测定思路进行了介绍。对于图像融合质量评估现状的分析和讨论有助于我们对图像融合的质量评估方法进行更深入的研究。     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

小波阈值技术在图像降噪中的应用研究

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作，可以有效降低噪声，同时又较好地保持图像细节。在文章中详细讨论了这种小波阈值降噪技术，并给出了在此种降噪方法中阈值选取的几种方法。由实验结果可以知道此种小波阈值方法是一种有效的图像降噪方法。     

机动车辆自动识别系统

基于视觉的机动车辆自动识别方法工程量小、检测范围大、系统安装相对灵活，是一种很有前途的方法。目前已开发的商业系统大都用在日间辅助交通管理上。为改善视觉交通检测系统的实用性和增强系统的功能，本文作者对模型系统进行了深入的理论研究，提出了２．５维图像的新思路，提取车辆外形的综和特征更为准确，自适应识别方案使车型识别准确灵活，车头颜色特征的利用使识别的准确性进一步提高。实验证明，系统对光线的适应能力也明显增强，系统的稳定性得到改善，有望扩大系统的使用范围。     

图像恢复中的稳健交替方向乘子法

交替方向乘子法在解决线性逆问题(包括图像恢复)中取得了良好的效果,但是其效果对惩罚参数的选择非常敏感,不利于具体的应用。提出基于惩罚参数自适应选择原理的稳健交替方向乘子法,对其优化条件和收敛性进行了详细分析。实验表明,在基于Parseval紧框架的图像恢复应用中,该算法不但对惩罚参数的选择表现出良好的稳健性,而且效果优于交替方向乘子法,并优于其他目前热门的算法。