使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

联合二代Bandelet和Wavelet对图像进行分层压缩

一幅图像可以分解为匀质结构图和几何纹理图两个分量.基于这种思想,提出了一种使用二代Bandelet和小波对图像进行分层压缩的有效算法.首先,使用全变分方法把原始图像f分解为u和v两部分,其中u代表f中的结构分量,v代表纹理分量;对u进行小波变换,对v进行二代Bandelet变换.采用了自顶向下的四叉树分解算法,优化了二代Bandelet的四叉树建立过程.实验结果表明,该压缩方法的重建图像在视觉效果和客观SSIM值两方面均优于JPEG2000和Bandelets.     

单幅Bayer格式图像的快速去雾方法

为了降低雾天对成像的影响,获得实时的去雾效果,对彩色图像处理流程进行改进,提出一种新颖快速的基于Bayer图像和暗原色先验模型的单幅图像去雾方法。Bayer图像是数码相机采集的原始图像数据,数据量小。针对Bayer图像像素排列特点,对原有暗原色先验去雾算法进行了优化和改进。运用四叉树细分算法估算大气光,根据Bayer图像特点修正了Guided Filter,并利用修正的滤波器优化大气透射图,进而恢复出无雾Bayer图像,采用去马赛克及系列后处理算法获得清晰的显示图像。实验结果表明,新方法在一定程度上改善了原算法去雾效果,并显著提高了运算速度。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制*

本文针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。文中首先对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。最后,通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试,结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

转向机动条件下利用拖船航迹的拖线阵阵形估计

针对水动力模型(water-pulley模型)适用范围有限的问题,提出一种对拖船航迹进行平滑得到拖线阵声阵段运动轨迹,进而实现阵形估计的方法。通过分析缆的稳态振荡响应特性,近似认为声阵段上各点沿同一轨迹运动;设计平滑窗将拖船回转机动航迹平滑为声阵段航迹,并将其拓展应用于拖船转向机动的情况;利用平滑窗的一部分对距离拖船不足平滑窗宽度的航迹部分进行平滑得到当前拖缆段阵形,从而实现转向机动过程中全阵阵形的实时估计。仿真结果表明:若拖线阵由间隔为5 m的81个阵元构成,所提出的方法与朴素water-pulley模型相比可以使转向机动过程中的平均阵增益提高约0.8 dB,平均方位估计偏差减小约4.7°。利用仿真结果分析算法的输入敏感性,对阵形估计方法进行简化使其更易于工程实现,海试数据验证表明简化的方法可行、有效。     

极端曝光图像的多尺度分解细节感知融合算法

针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。     

基于最大交叉熵的PCNN简化模型在图像分割中的应用

用PCNN作图像分割时,选择不同的模型参数值和停止判决准则,图像分割的差异很大。分别选择最大熵和最大交叉熵作为PCNN图像分割准则,并对PCNN模型进行合理简化。实验结果表明,基于最大交叉熵准则PCNN迭代次数更少,图像分割效果明显优于最大熵准则。     

热线瞄准射击影像判读原理

针对部队训练需求和理论上的空白,根据热线瞄准原理,从理论上分析了热线瞄准射击影像的判读原理,指出了与前置瞄准射击影像判读的本质不同,提出了判读步骤,为进一步开发判读工具提供了理论依据。