基于支持向量机的遥感图像分析与处理

支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性,重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。     

增强景象匹配鲁棒性的灰度变换技术研究

高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。     

基于子孔径图像的低频SAR多通道均衡方法

利用多通道SAR系统进行运动目标指示时,通道间的幅相失配严重影响了运动目标检测以及参数估计的性能。针对多通道低频SAR/GMTI系统,提出了一种基于子孔径SAR图像的多通道均衡方法。该方法利用相同视角的多通道子孔径图像,估计该角度对应的幅相误差,在达到较高幅相误差估计精度的同时,也能适应误差随视角的变化。基于车载低频多通道SAR/GMTI实测数据的实验结果表明:该方法能有效地补偿不同通道之间的幅相误差,提高运动目标的检测和参数估计性能。     

一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。     

可触摸3D电视

近日,日本研究人员研制出世界上第一个可以用手触摸图像的3D电视系统。用户可以按照自己的想法移动、挤压或者拉伸似乎飘浮在眼前的3D图像。图像可触摸3D电视装有六个动作     

一种有效的红外图像融合算法

给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

一种视差域基于学习方法的图像合成算法

基于图像序列的图像合成往往需要定标和恢复场景三维结构,为了避免这些复杂过程,根据参考图像的视点离虚拟视点的远近关系,将参考图像序列分为主、从参考图像,并利用多极约束的原理和非线性校正,将图像合成的最优化问题从深度域转化到视差域,从而在不定标和不匹配的情况下,直接从图像序列合成虚拟视图。实验结果证明算法是有效的,并有一定的应用前景。     

一种基于柔性形态学的红外图像分割方法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外图像分割算法,首先对目标红外图像进行柔性形态运算,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的分割图像.最后,通过计算机模拟实验表明:该方法性能优于传统检测算子,并且具有抑制噪声的功能.此研究对于实现红外图像的稳定跟踪具有一定的应用价值.     

球面全景空间缝合及漫游算法研究

提出了基于图像映射实现球面全景空间缝合及实时浏览的算法。首先,对两幅或多幅鱼眼图像使用扫描线逼近算法分别提取轮廓,再采用基于亮度差的图像缝合算法对其球面投影进行球面缝合,使用球面坐标定位校正算法校正图像并拼接成平面全景图,通过建立球面浏览视窗与平面全景图之间的像素映射关系,显示球面全景空间不同视角场景信息。实验结果表明,该算法较好地实现了鱼眼图像的无缝拼接以及球面全景连续360°的实时浏览。     

流域变换的串行与并行策略研究

流域变换是数字形态学中用于图像分割的一种经典方法,其并行化问题成为近年来研究的重点。首先给出了流域变换的数学模型,并归纳列举了几种离散情况下的形式化定义;其次分类总结了近年来流域变换串行算法研究的新进展,从而在此基础上重点讨论了相应的并行化策略。详细分析了设计并行流域算法需要考虑的几个问题;并比较评价了现有并行算法的性能特点,得出了一些结论;最后提出了有待进一步研究的问题。