红外图像人脸识别方法

红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点,这使得红外图像人脸识别可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足,是今后人脸识别研究的一个重要方向。在深入分析红外人脸图像特性的基础上,研究了红外图像人脸识别的特点,并提出了一种新的红外图像统计人脸识别方法。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。     

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。     

基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

基于眼球定位和头盔定位的综合视线跟踪技术

人在搜索目标的过程中,头动和眼动的耦合随动关系类似于光电稳瞄稳像技术中的二级稳定,头部运动完成概略观察方向稳定对准,眼球运动完成对目标的精细稳定对准.提出的基于眼球定位和头盔定位的综合视线跟踪技术,利用头盔定位得到头盔瞄准线相对飞机轴线的方位和俯仰角,以及眼球定位得到视线相对瞄准线的方位和俯仰角,将两者叠加,得到视线相...     

基于深度学习的无人机航拍图像超分辨率提升算法

针对当前无人机航拍图像普遍存在图像细节模糊以及分辨率低的问题,提出了面向无人机航拍场景的图像超分辨率算法。首先,提出一种可学习的图像下采样模型进行训练数据的生成,从而有效模拟了真实场景下的低分辨率无人机航拍图像的数据特征。其次,结合无人机平台的现实需求,提出一种基于知识蒸馏的轻量化图像超分辨率网络,有效提升了模型的泛化性能和时间效率。实验表明,该算法在真实无人机航拍图像数据集上的性能不仅超过现有通用图像超分辨率算法,同时还进一步缩减了网络模型大小和处理时间,有效满足无人机平台的硬件约束和实时性要求,对于无人机航拍图像处理具有重要应用价值。     

火灾视频监控报警系统的应用研究

分析了智能视频监控火灾报警系统研究的发展现状和趋势,研究火灾视频监控报警系统的工作原理、系统组成、有关火焰图像处理算法和火焰的视频图像信号特性,在此基础上,提出系统设计方案,为将智能视频监控报警应用于消防工作进行有益的探索和研究。     

基于多维直方图的mean shift运动目标跟踪算法

讨论了一种红外图像序列的运动目标跟踪算法.以mean shift为核心,即在连续图像序列中对比运动目标的直方图.在可见光的视频中,利用目标的颜色直方图进行跟踪.在前视红外图像序列中,直方图由像素值和高通滤波后的值共同构成.为较好地处理非线性非平稳信号,引用LMS自适应滤波可以对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪.     

基于相似性传播聚类的灰度图像分割

基于k-Means等聚类算法的图像分割对聚类中心的初始选择敏感,可靠性差.为避免初始聚类中心选择的影响,将相似性传播聚类用于灰度图像分割.另外,为降低该聚类算法输入相似度矩阵的计算时间复杂度.提出用待分割图像中出现过的灰度值代替像素点作为数据点进行聚类.实验结果表明,与基于k-Means聚类的分割算法相比,该算法不需要预设聚类中心,可靠性更高.     

改进的图像分割遗传K-均值聚类算法

针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法.合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体鳊码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间.实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的.     

SAR图像阴影区域分割技术及其评估准则

提出了一种阈值化技术与形态学方法相结合的SAR图像阴影区分割方法.该方法首先通过寻找图像平均强度最小的子区域对阴影区域进行初始分割,之后进行图像翻转、阚值化处理,最后利用形态学处理消除虚假像素,进行简单的连通性滤波,实现阴影区的自动分割.给出了3种图像分割评价准则,并基于计算机仿真和图像分割评价准则验证了该阴影区分割方法的有效性.