基于端元提取和低秩稀疏矩阵分解的高光谱图像异常目标检测

为了抑制高光谱图像(HSI)混合像元和噪声在复杂背景中对异常目标检测的干扰,充分提取和利用HSI的光谱特征和空间特征,提出了一种基于端元提取和低秩稀疏矩阵分解的HSI异常目标检测算法.首先,对原始HSI进行最优分数阶傅里叶变换.然后,采用连续最大角凸锥算法对变换后的HSI进行端元提取,得到端元和相应的丰度矩阵,并通过行约束的低秩稀疏矩阵分解方法将丰度矩阵分解为具有低秩特性的背景分量和具有稀疏特性的异常分量.最后,构建背景协方差矩阵,通过马氏距离检测异常目标.实验结果表明,本算法在HSI异常目标检测中具有很好的检测性能.     

基于粗糙度测量和颜色距离的织物缺陷检测方法

针对周期性纹理背景影响织物缺陷检测效果的问题,提出了一种基于粗糙度测量和颜色距离的织物缺陷检测方法。该方法先将待检测图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并分别对三通道进行同态滤波处理,以提升缺陷与背景之间的对比度;利用粗糙度测量对织物图像进行分类,并将同一类别的织物图像分成大小相同且互不重叠的图像分块,分别估计各个图像分块与其八邻域图像分块的颜色距离,从而实现对缺陷的粗定位;最后对粗定位图像分块进行显著性和二值化处理,有效减少了周期性纹理背景对检测结果的影响。实验结果表明:与近期4种方法相比,本文方法对周期性纹理织物图像表现出了较好的检测效果,检测准确率更高。     

核加权RX高光谱图像异常检测算法

提出了一种新的基于混合核函数的加权RX算法,用于高光谱图像异常检测.在将原始高光谱数据非线性映射到高维特征空间以挖掘高光谱图像波段间蕴含的非线性信息后,自适应地赋予特征空间RX算子中采样协方差矩阵各光谱向量相应的权值.权值的大小与光谱向量到质心的距离成反比,从而削减了协方差矩阵中异常数据比重,使加权协方差矩阵更好地表征背景数据分布.最后利用核函数性质将高维特征空间的内积运算转化为低维输入空间的核函数计算,并根据高光谱数据特点线性组合新型光谱核函数和径向基核函数以改善算法性能.为验证算法的有效性,利用真实的高光谱数据进行了仿真实验,结果表明该算法优于特征空间的RX算法,能检测到更多的异常目标.     

基于空谱背景重构的半监督高光谱异常检测

为了充分利用高光谱图像的空间和光谱信息，同时缓解训练样本不足的问题，提出一种融合空谱特征的半监督高光谱异常检测模型。首先使用无监督聚类自动构建空谱背景数据集用于网络的训练。然后构建基于自动编码器和生成对抗网络的空谱双路模型分别用于背景光谱特征的学习和波段信息的重建，空间支路同时使用滤波器增大背景和异常间的差异，两路分别得到光谱异常分数和波段异常值。最后融合空谱特征得到异常检测图。在真实高光谱图像上验证该方法的有效性，实验结果表明，该方法优于传统的异常检测方法，平均检测精度达到99.55%。     

考虑海杂波特征的SAR图像海上运动小目标检测方法

鉴于海杂波是一种非平稳性雷达信号,使用传统方法容易受到海杂波特征影响,导致检测结果不精准。充分考虑海杂波特征,提出了SAR图像海上运动小目标检测方法。根据雷达观测场景等距离环,确定波浪传播方向,分析海杂波特征。构建最优自适应海杂波抑制权矢量函数,结合约束最小方差准则抑制海杂波,避免慢速目标难以被有效检测。计算节点邻域内每个像素点到节点的距离,筛选孤立像素点。充分考虑海杂波特征,使用统计平均方式获取海杂波背景下的平均干涉幅度和相位,以此为依据检测运动小目标。实验结果表明,该方法在正常、中等和复杂海况下,检测结果与实际结果一致,说明使用该方法检测结果精准。     

联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测

针对低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法忽略了图像的空间信息,导致检测精度低的问题,提出了一种联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法。算法综合利用了高光谱图像的光谱信号与空间信号,并与图像自身的稀疏性相结合,对经典的基于低秩稀疏矩阵分解的目标检测算法进行改进,该算法以待测像元为中心构建一定大小的空间窗,计算中心像元与邻域内其他像元的空间相似度权值和光谱相似度权值,通过计算邻域内其他像元对中心像元的比例权值得到了中心像元的重构光谱值并作差得到两者的残差矩阵;最后基于低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法得到图像的稀疏矩阵,将代表异常目标信息的稀疏矩阵和残差矩阵相加并求解矩阵行向量之间的欧式距离得到像元的异常度,设置阈值,得到检测结果。为验证所提算法的检测性能,采用了真实的高光谱数据进行仿真实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法能够得到更高的检测精度。     

基于Wolf的数字化变电站通信网异常流量检测系统

数字化变电站通信网异常流量检测过程中易陷入局部最优,导致检测结果不精准。为了解决这个问题,提出了基于Wolf的数字化变电站通信网异常流量检测系统。构建系统总体结构,分析通信网流量异常频域特征。通过采集异常流量模块解析目的物理地址,检查组件为系统提供信息交互引擎。使用Wolf算法将混沌序列映射到数字化变电站通信网异常流量多维相空间,设置控制收敛因子,避免检测结果陷入局部最优。计算异常流量特征值的熵,判断流量异常类型。实验结果表明,该系统一次设备异常流量检测结果与实际数据一致,二次设备异常流量检测结果与实际数据存在最大为2 Mb/s的误差,说明使用所设计系统检测结果精准。     

融合视觉注意机制的高光谱RX异常检测算法

视觉注意机制具有快速引导关注到重点区域的特性,将其引入高光谱图像异常检测中具有可行性。本文从采样方式、波段选取、融入局部光谱特征3方面构建更适用于计算高光谱图像显著性的视觉注意机制模型。针对经典的基于高斯统计分布假设的RX异常检测算法在背景参数估计中易受潜在异常干扰的问题,利用视觉显著性结果对原图像进行高斯加权,在加权后图像中进行背景均值与协方差的重新估算,进而使用更精确的背景参数对原图像进行RX异常检测。在5个经典数据上的实验结果表明,本文方法有效地表现了潜在的异常目标,改进的RX异常检测算法具有更高的检测精度与更低的虚警率。     

基于雷达图像特征的空间目标载荷指向估计方法

载荷指向信息是空间目标在轨工作状态感知的重要依据，文中提出了一种基于逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）图像中的轴向特征匹配与重建的空间目标载荷指向估计方法，可以反演出空间目标天线载荷的具体指向及观测区域.该方法首先利用Randon变换和极值点检测等从ISAR图像中提取出天线载荷的两个轴线方向，然后再将该轴向特征与仿真特征模板库进行匹配，实现天线载荷轴向姿态角的粗略估计，同时利用三维矢量到二维平面的几何转换关系，建立载荷轴向在轨道坐标系与ISAR成像坐标系之间的姿态解算公式，根据姿态角粗略估计结果及三维重建矩阵实现载荷轴向及指向姿态的优化求解.基于动态仿真数据验证了该方法的有效性.     

基于文本布局块距离度量的文档图像检索

针对现有基于图像文档转换为文本后进行文档检索的方法,无法满足当今超大量数字图像库的处理场景。文中提出一种基于文本布局块的文档图像检索方法。根据文本布局块之间的距离特征,定义了新的距离函数,利用新的距离函数计算得到文本布局块之间的距离矩阵,并结合匈牙利算法求出文档图像的最佳匹配结果。通过大量实验证明,所提方法能够有效地提高图像文档检索准确度,并且能保证78.2%的正确率。     

基于双边滤波的最优波段子空间高光谱异常目标检测

针对KRX方法对高光谱图像进行异常目标检测时存在检测效率低和虚警率高的问题,在充分分析高光谱图像数据特征基础上,本文提出一种最优波段子空间方法的高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先利用双边滤波方法对高光谱图像进行全局滤波,充分利用双边滤波的优点,使得高光谱图像背景信息得到抑制;然后采用经典的自动子空间方法对高光谱图像进行波段子集划分;再利用联合偏度-峰度指标,在每个波段子集内选出最优波段;最后利用这些最优波段构成新的波段最优子空间,在此基础上,在最优波段子空间中利用Kernel RX算法进行异常目标检测,从而得到异常检测结果。本文利用真实的高光谱图像进行仿真验证,获得异常目标、检测的虚警数和ROC等检测结果。结果表明,该算法具有鲁棒性强、虚警率低和检测精度高等优点。     

基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测

针对当前基于流形排序的显著性检测算法缺乏子空间信息的挖掘和节点间传播不准确的问题,该文提出一种基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测算法。融合颜色、位置和边界连通度等初级视觉先验形成背景高级先验,约束图像特征矩阵的分解,强化低秩矩阵与稀疏矩阵的差异,充分描述子空间结构信息,从而有效地将前景与背景分离;引入稀疏感知和局部平滑等线索改进传播矩阵的构建,增强颜色特征出现概率低的节点的传播能力,加强局部区域内节点的关联性,准确凸显节点的属性,得到紧密且连续的显著区域。在3个基准数据集上的实验结果与图像检索领域的应用证明了该文算法的有效性和鲁棒性。     

局部和全局特征融合的红外图像显著性检测

为了更好地凸显复杂环境的红外目标特征,提出 一种融合局部和全局特征的红外图像 显著性检测方法。在获取图像超像素的基础上,提取每个区域空间距离加权的邻域对比度特 征,并考虑区域大小和位置的影响,构建局部显著图;然后提取每个区域空间距离加权的全 局灰度特征,构建全局显著图;最后融合局部和全局显著图,实现图像显著性检测。实验结 果 表明,本文方法的显著图结果目标区域一致高亮且边缘清晰,同时背景杂波抑制效果好。无 论 主观评价还是客观指标,本文方法都优于当前流行的图像显著性检测方法。     

基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测

针对当前基于流形排序的显著性检测算法缺乏子空间信息的挖掘和节点间传播不准确的问题,该文提出一种基于低秩背景约束与多线索传播的图像显著性检测算法.融合颜色、位置和边界连通度等初级视觉先验形成背景高级先验,约束图像特征矩阵的分解,强化低秩矩阵与稀疏矩阵的差异,充分描述子空间结构信息,从而有效地将前景与背景分离;引入稀疏感知和局部平滑等线索改进传播矩阵的构建,增强颜色特征出现概率低的节点的传播能力,加强局部区域内节点的关联性,准确凸显节点的属性,得到紧密且连续的显著区域.在3个基准数据集上的实验结果与图像检索领域的应用证明了该文算法的有效性和鲁棒性.     

基于Hess矩阵的多聚焦图像融合方法

该文提出了一种基于Hess矩阵的多聚焦图像融合方法。该方法利用多尺度下的Hess矩阵检测特征和背景区域,并在此基础上,将源图像分成特征区域与非特征区域,分别采用不同的融合策略生成决策图;然后通过结合不同部分的决策图,得到初始决策图;最后采用后处理方法对初始决策图进行精化,得到最终的融合图像。为了提高融合效果,该文还提出了一种基于多尺度Hess矩阵的聚焦评价方法。同时引入积分图像进行快速计算,以满足实时性要求。实验结果表明,该方法在主观视觉感知和客观评价指标方面都要略优于现有的方法。     

低秩稀疏分解下多尺度积的运动目标检测方法

针对基于矩阵分解的运动目标检测方法易受自然场景中背景的小幅抖动和摄像头抖动等因素影响的问题,提出了一种利用多尺度积的低秩稀疏矩阵分解算法。算法假设,静态背景视频序列中,每帧图像背景可近似视为处于同一低秩子空间中,图像前景则可视为偏离低秩空间的残差部分。首先对图像序列进行滤波、仿射变换等预处理得到视频序列观测数据矩阵;然后对数据矩阵进行低秩稀疏分解得到序列图像的低秩背景部分和每帧图像的稀疏前景部分;最后对稀疏前景部分采用小波变换模极大值与多尺度积方法检测目标边缘,并进行形态学处理,得到准确的运动目标。实验结果表明,算法检测到的运动目标清晰、完整,能有效地处理光照变化、摄像头小幅度抖动、图像背景局部小幅度变化等情况下的运动目标检测。      

基于PGM-NMF的网络流量异常检测研究

通过对网络流量数据进行采样,小波空间变化过滤噪声,构建了基于信息熵的网络流量矩阵,使用PGM-NMF算法对网络流量矩阵进行分解,构建的基于非负子空间方法的残余矩阵,应用Q 图实现网络流量的异常检测。理论分析及实验结果表明,与PCA方法相比,PGM-NMF算法在网络流量的异常检测中具有较好检测性能。     

基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法

本文将压缩感知图像恢复问题作为低秩矩阵恢复问题来进行研究.为了构建这样的低秩矩阵,我们采样非局部相似度模型,将相似图像块作为列向量构建一个二维相似块矩阵.由于列向量间的强相关性,因此该矩阵具有低秩属性.然后以压缩感知测量作为约束条件对这样的二维相似块矩阵进行低秩矩阵恢复求解.在算法求解的过程中,使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题,同时为了减少计算复杂度,使用基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解.实验表明该算法的收敛率、图像恢复性能均优于目前主流压缩感知图像恢复算法.     

基于改进RX增量学习的高光谱图像异常检测

高光谱图像的异常检测是星上处理中重要的研究内容之一,提出了一种在传统RX算法基础上结合增量学习和层级化的高光谱图像异常检测方法.采用增量学习,当生成新的协方差矩阵时不需要计算所有样本的协方差矩阵即可对检测器模型进行更新,避免了数据的重复计算和逆矩阵的求解.利用层级化方法有效地抑制背景,提取目标光谱,增强了检测器的性能....     

基于背景残差数据的高光谱图像异常检测算法

针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.