一种显著图分割的遥感油库检测方法

针对遥感影像中油罐检测识别率低、难度大的问题,提出了一种基于显著图分割分布式的目标检测识别方法,利用视觉显著模型得到油库疑似候选区域,采用多阀值Otsu方法分割出目标,以及利用油罐的似圆特征和分布式的空间分布规律对油库进行检测识别,通过油库场景分布的先验知识,提高检测识别效率、降低虚警率。大量实验表明,文中方法可有效实现对遥感影像中油库的检测识别。     

基于似圆阴影的光学遥感图像油罐检测

针对光学遥感图像中受阴影干扰的油罐目标识别率低的问题,该文提出一种将改进的视觉显著模型与似圆阴影区域特征检测相结合的由粗到精的油罐目标检测方法。首先建立改进的视觉显著模型,将油罐从复杂背景中粗分离。然后对分离结果中由油罐产生的似圆阴影区域进行精检测,得到疑似油罐目标。再去除阴影,获得油罐目标的初步检测结果。最后基于图搜索策略及先验知识,确定油罐目标并定位油库区域。实验结果表明,该方法对检测光学遥感图像中存在似圆阴影的油罐目标具有较高的鲁棒性和准确率。同时,在不同环境的光学遥感图像中使用该方法可快速准确地定位油库区域。     

一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法

为提高圆形轮廓目标检测的快速性,提出一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法.首先对图像进行去噪和边缘提取,并剔除边缘点中可能共线的点;然后利用圆的对称性分两步在一维空间中利用Hough变换投票得到圆心坐标;最后在一维参数空间利用Hough变换累加半径投票值得到半径.对比实验表明,提出的算法有较高的识别准确率和较高的运算速度.     

改进的Hough与梯度直方图的人眼定位算法

针对民用航空器飞行中,实时监控机组座舱行为的疲劳检测系统的快速、精确、低计算量的需求,提出了一种基于Hough、梯度直方图结合的算法：利用Adaboost算法检测人脸之后,运用Hough变换进行人眼初检测,再利用提出的简化梯度直方图特征进行人眼的精确定位。算法将目标区域的简化梯度直方图特征送入SVM分类器,对Hough检测后存在的多个＆quot;可能圆＆quot;进行筛选,剔除Hough检测中的非人眼圆。实验对比结果表明,改进的人眼定位结合算法能够快速的检测人眼,同时粗定位缩小了Hough圆检测的范围,减小了计算量,缩短了算法运行时间,SVM和改进的梯度信息提高了定位的准确率,并且检测结果稳定、鲁棒性好。     

基于Hough变换的瞳孔识别方法研究与实现

研究了一种改进的基于Hough变换圆检测的瞳孔识别方法。直接利用Hough变换圆检测进行瞳孔识别准确度低、运算量大,为此,本文提出了改进的识别方法。在实现Canny边缘检测的基础上,利用Hough变换进行求解时,限定检测的半径范围,在此范围内,根据参数空间圆的方程,求出对应的圆心坐标,得到最佳拟合圆,最终实现瞳孔识别以及中心点定位。在vc++6.0开发平台下,对150幅图像进行瞳孔识别检测实验,结果显示,直接利用Hough变换检测方法的准确率为70.7%,平均速度为1 s;本方法的准确率为94%,平均速度为0.45 s,可见相较于直接利用Hough变换进行瞳孔识别,本文方法在识别准确率和识别速度方面均有显著提高。结果表明,此方法能够快速而准确地进行瞳孔识别以及中心点定位。     

一种用于弹道终端飞机红外图像机轴检测的算法

以制导引信一体化(GIF)为背景,利用红外成像导引头图像信息,对飞机目标姿态识别技术展开研究;在提取出飞机目标图像骨架的基础上,提出一种改进的Hough变换与最小二乘拟合相结合的算法检测出了飞机轴线。利用Hough变换鲁棒且不需启发信息的特点进行初步检测,确定直线存在的大致区域;利用最小二乘拟合法确定直线区域内特征点回归直线的精确参数;对该算法进行仿真。仿真结果表明,提出的该算法提高了飞机轴线检测的检测率和检测精度,降低了对Hough变换的分辨率要求,可以减小算法整体的空间开销。     

一种改进的随机Hough变换圆形检测算法

由于随机Hough变换在进行圆形检测时无目标的随机采样,引入了大量的无效采样与无用累积,为提高算法效率,提出一种改进的随机Hough变换圆形检测算法.该算法利用圆的几何特性确定圆心的位置,减少了Hough变换在参数空间中累加器的无效累积;通过两次阈值的比较,大大减小产生虚假圆的可能性;另外,用带图像数字量化误差补偿的圆方程进行候选圆的判定,并结合圆周长与像素点的关系使得圆的确认更加合理.经验证,该算法能实现对圆的快速检测.     

一种改进的二维Hough变换提取激光光斑参数方法

文章提出了一种改进的二维Hough变换提取激光光斑参数的方法。根据不共线三点决定一个圆的原理,利用目标图像任一边缘点的梯度方向信息,按规则选取目标边缘上的其它两个点,将三个边缘点作为一组数据,求解圆形目标的方程。对参数空间中的二维矩阵数组投票,得到圆形目标的中心坐标。对归一化半径直方图进行滤波,求得圆形目标的半径。将该算法运用于实际探测到的激光光斑图像,在运行时间及定位目标图像的准确度上都取得了较好的结果。     

基于视觉显著模型的遥感图像舰船快速检测

为了降低传统高分辨率海面遥感图像舰船目标检测方法的计算复杂度,提高检测速度,在舰船目标检测中引入了基于直方图对比度的视觉显著模型和空间降维算法,提出一种新的高分辨率海面遥感图像舰船目标快速检测算法。首先对高分辨率遥感图像进行空间降维,然后计算降维图的视觉显著图,突出感兴趣目标区域,最后利用最大类间方差法分割视觉显著图以获取舰船目标候选区域。结果表明,目标检测所消耗的时间减小为原来的10%~12%,弱化了复杂海面纹理背景对目标检测的影响。该研究提高了高分辨率遥感图像舰船目标的检测效率。     

基于改进YOLO网络的双通道显著性目标识别算法

由于缺乏目标的先验信息,实时预警检测系统存在虚警率高、实时性偏低等问题,限制了实战环境下的广泛应用。为了提升目标检测识别的性能,本文提出了一种基于改进YOLO网络的双通道显著性目标识别算法,该算法利用红外图像与可见光互补特性进行多尺度融合,并在融合图像上采用显著性检测获取疑似目标区域,最后利用改进的识别网络对疑似区域进行多层次目标识别。改进的YOLO识别网络增加了一路辅助网络,改善整个特征提取网络的性能,并采用注意机制对辅助网络和骨干网络的特征信息融合,增强有效信息通道,抑制无效信息通道,提高网络识别效率。仿真实验结果表明,本文提出的模型可以有效地提高目标检测与识别精度,其实时性得到了大大增强。     

Automated cell nuclei segmentation for breast fine needle aspiration cytology

Breast cancer detection and segmentation of cytological images is the standard clinical practice for the diagnosis and prognosis of breast cancer. This paper presents a fully automated method for cell nuclei detection and segmentation in breast cytological images. The images are enhanced with histogram stretching and contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE). The locations of the cell nuclei in the image are detected with circular Hough transform (CHT) and local maximum filtering. The elimination of false positive findings (noisy circles and blood cells) is achieved using Otsu’s thresholding method and fuzzy C-means clustering technique. The segmentation of the nuclei boundaries is accomplished with the application of the marker controlled watershed transform in the gradient image, using the nuclei markers extracted in the detection step. The proposed method is evaluated using 92 breast cytological images containing 11,502 cell nuclei. Experimental evidence shows that the proposed method has very effective results even in the case of images with high degree of blood cells, noisy circles.     

基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法

针对红外序列图像中点目标成像质量较差、跟踪困难等问题,利用Hough变换算法的抗噪性,并根据测量图像的具体特点,对算法的计算量进行了优化.通过将三维空间Hough变换降为二维,提出了一种基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法.实验结果表明,该方法对部分缺损及大小变化的目标都能够实现稳定跟踪,提高了红外目标跟踪的...     

一种遥感图像中的道路检测方法

道路是遥感图像的重要特征。提出一种从遥感图像中检测道路目标的方法。首先,进行图像预处理,提取边缘,然后进行图像分块并利用Hough变换进行道路检测。分析了Hough变换的特点,并研究了Hough变换域极值点参数的特点,改进了Hough变换在道路目标检测中的应用。该方法不仅快速地检测机场等严格的线状道路目标,而且对具有一定曲率的道路目标同样有效。     

基于稀疏表示和道路辅助的单幅SAR图像运动目标检测方法

本文提出一种利用单幅SAR(Synthetic Aperture Radar)图像实现运动目标检测的方法.首先提出一种基于压缩感知的SAR图像道路检测算法:根据SAR图像中道路的特点,使用模糊C均值方法将图像进行模糊分类,获得大致的道路区域,然后利用Hough变换域的稀疏性,用压缩感知精确定位图像中的道路信息.其次利用图像稀疏表示的方法对运动目标进行检测:不同速度运动目标的散焦量和距离单元跨越不同,由此生成样本图像,继而构造超完备字典.将待测图像分块,并计算子图像在字典下的稀疏系数,检测并匹配出运动目标的速度参数.最后,结合已检测出的道路辅助信息,消除多普勒模糊影响,剔除虚假的运动目标,并对运动目标速度参数进行校正.实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于多源遥感卫星的海面舰船目标检测方法

围绕光学卫星遥感图像中的海面舰船目标检测问题,考虑静止轨道遥感卫星和低轨道高分辨率遥感卫星的优缺点,提出一种基于多源遥感卫星的海面舰船目标检测方法。该方法首先通过多结构多尺度形态学滤波和自适应阈值分割对静止轨道卫星遥感图像进行目标预检测,然后将预检测结果与卫星图像的地理位置信息相结合来确定高分辨率遥感图像候选目标区域,最后提取候选目标区域中目标的主要特征,进行舰船目标判别,将判别结果反映到静止轨道遥感卫星图像上。仿真结果表明,该方法能有效检测出海洋背景遥感图像中的多个运动舰船目标,具有目标检测率高、虚警率低、时效性好等优点,为静止轨道遥感卫星对海面运动舰船目标的实时监视跟踪提供了技术支撑。     

用于HRR雷达在非高斯杂波中进行起伏目标检测的基于Hough变换的两种算法之比较

在HRR雷达中,当目标尺寸大于雷达波长和雷达距离分辨单元时,在连续扫描过程中从目标不同散射中心返回的目标回波会产生不同的方向图,使传统杂波抑制方法无效。提出采用Hough变换来解决这个问题。Hough变换是一种在图像中识别曲线的著名变换。比较了两种基于Hough变换的雷达检测算法,一是将数据空间中的点映射到ρ-θ空间中的曲线的传统模式,另一种模式采用斜率-截距参数空间Hough变换。斜率-截距模式的效率通过仿真进行验证。与传统模式相比,Hough变换的斜率-截距模式的性能更好。针对非起伏目标及四种Swerling类目标,研究了在瑞利分布、Weibull分布、对数正态分布和K分布杂波下,Hough变换检测器的斜率-截距模式对HRR雷达信号的检测性能。还研究了目标速度和脉冲数的影响。通过Monte-Carlo仿真对Hough变换检测器的目标检测性能进行了分析。     

红外搜索跟踪系统的虚警率降低方法

红外全景搜索跟踪系统能对360?大视场提供实时多目标搜索与定位功能,与此同时大视场的引入也带来虚假目标增多,以及同一运动目标在前后生成的两幅全景图像中位置差异过大的困扰.本文针对以上问题,引入图像金字塔变换降低全景图像分辨率,再利用Lucas-Kanade(LK)光流法计算所有疑似运动区域的光流,最后分析所有光流特征结...