一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

基于“粗割-细割”方法的装甲目标图像分割

图像分割是图像处理中的一项关键技术,在图像工程中占据着重要的位置.常见的分割算法包括阈值分割方法、边缘检测方法和结合特定理论工具分割方法.利用“粗割-细割”方法,以装甲目标图像为例,用MATLAB7.0图像处理软件,进行了仿真研究.结果表明,利用“粗割-细割”方法使装甲目标图像进行了有效的分割.     

基于区域阈值的图像分割方法研究

图像分割是图像识别中的关键一步,分割结果的好坏直接影响到识别结果.介绍了图像分割的概念和详细的定义,对各种典型的基于区域阈值的图像分割法进行了深入的分析研究,并利用Matlab编制了图像分割程序,对一个典型的图像进行了处理验证,得出了有效的结果,可为目标特征的提取奠定较好基础.     

基于小波变换的图象压缩中量化方法的研究

研究了小波系数的分布规律和统计特性,分析了各种小波系数对恢复图象质量的影响,从而为基于小波变换的图象数据压缩提供了量化方法。     

基于运动一致性的视频对象分割方法研究

视频运动对象检测和分割是图像处理中最具挑战性的问题之一。针对目前大部分分割算法相当复杂而且计算量大的问题,提出了一种基于运动一致性的视频对象分割方法。该方法从MPEG压缩码流中提取运动矢量场来分割视频对象,首先对运动矢量场进行滤波和校正,然后进行全局运动补偿得到对象的绝对运动矢量场,最后采用K-means聚类算法对运动矢量场进行聚类分析从而分割出感兴趣的视频运动对象。MPEG标准测试序列的试验结果证明,该方法是有效的。     

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。     

一维自组织映射聚类数的自适应确定

针对利用一维自组织映射进行彩色分割时聚类数目应该根据经验人为预先设定这一问题,基于误差平方和准则,提出了一种根据误差平方和的变化速率来自动地确定类数的方法。通过对两个实例的处理,验证了该方法的有效性。     

窄带GSM网在军用移动多媒体通信中的应用研究

本文结合窄带ＧＳＭ网移动通信的信道传输特点,对利用该主道传输军用多媒体信息进行了可行性分析,给出了一种利用窗带ＧＳＭ移动通信网进行军用多媒体传输的实施方案,试验结果表明方案可行,软件可靠性高,可移植性强,具有较高的应用价值。     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。