一种听觉显著图提取模型

本文基于人耳听觉特性提出了一种改进的自下而上听觉显著图提取模型.该模型根据人耳听觉系统对声音分频道处理以及声音信号时间方向的差异更能有效表征听觉显著性这两个特点进行显著图提取.首先对输入声音信号进行短时傅立叶变换(SFFT)得到声音信号的听觉图谱,然后重新划分频带并在各频带上采用一维高斯滤波器组进行不同尺度的时域滤波,再利用中心-周边差算子计算各频带的听觉显著度并进行跨尺度整和,最后将各频带的听觉显著度线性合并之后得到最终的听觉显著图.仿真实验的结果表明该模型提取的听觉显著图更准确.     

基于显著性检测与混沌对称折叠的图像选择性加密算法

当前图像选择性加密技术主要依赖明文的边缘信息实现局部像素的混淆与扩散,易泄露重要目标的形状信息,而且整个加密过程中忽略了初始明文特性,使其安全性不理想,为了解决以上的问题,提出了显著性检测耦合混沌对称折叠的图像选择性加密技术。首先,引入Ripplet变换,对输入明文完成多方向、多尺度分解,形成Ripplet系数,通过逆Ripplet变换,得到明文对应的特征图;通过高斯概率密度与信息熵来计算特征图的全局与局部显著图;再组合全局与局部显著图,根据区域生长法,检测明文的视觉显著性区域;随后,借助明文信息迭代Logistic映射,获取一组混沌数组,以定义索引扰乱机制,改变显著区域内的像素位置;最后,联合Logistic映射与对称连续折叠机制,设计了混沌折叠扩散方法,从多个方向利用不同的扩散函数对置乱后的显著性区域完成加密。实验结果显示:与已有的选择性加密方案相比,本文方法呈现出更好的安全性与密钥敏感性。     

基于虚警识别与空-频域显著性映射的红外弱小目标检测算法

为了提高复杂背景与低信杂比率环境下的弱小目标检测准确度,有效控制虚警的干扰,考虑真实目标与背景的差异,设计了虚警识别耦合空-频域显著性映射的红外弱小目标检测算法。首先,根据红外中心像素在不同方向的强度,基于中值滤波器,构建了新的噪声滤波方法,充分抑制红外背景中的噪声干扰。随后,考虑中心像素与其邻域像素间的强度差别,设计背景抑制滤波机制,消除背景信息。根据初始红外图像与背景抑制结果,在空域内计算灰度映射。基于Fourier变换的相位谱,在频域内提取红外目标的显著性映射。利用背景的均值与方差,通过一个滑动窗口,建立候选目标检测方法,从灰度映射与显著性映射中确定候选目标。最后,利用真实目标位置的相关性,建立虚警识别方法,从候选目标中消除虚警,以保留真实弱小目标。实验数据表明:较已有的弱小目标识别技术而言,在复杂干扰背景下,所提方案可准确定位出真实目标,拥有更大的信杂比增益值与背景抑制因子,以及更好的ROC(receiver operating characteristic curve)特性曲线。     

一种基于显著性和部件模型的无约束条件人脸检测方法

针对无约束条件下的人脸检测进行研究,提出了一种基于显著性度量和部件模型的人脸检测方法。在部件模型为基础的检测方法中引入显著性理论,融合正面、左侧面、右侧面的三种平面外旋转姿态下的信息,生成完整有效的人脸显著图,并用于人脸检测。实验结果表明本文生成的人脸显著图能够更有针对性描述人脸区域,并且本文人脸检测方法相较Viola Jones人脸检测方法和基于部件模型的人脸检测方法有更高的检测率,运算速度相较原基于部件模型的人脸检测方法大有提高。     

基于视觉显著性的彩色图像分割

为了提高图像显著性检测的准确性,从数学模型上探索显著性的多特征空间.利用多尺度特征提取算法获得低层视觉特征,对特征矩阵用低秩矩阵恢复理论提取显著图,并在自底向上模型基础上融合了高层视觉特征,由高层视觉特征构成一幅权重的显著图.提高了显著度和显著目标的检测性能.通过自适应阈值算法对视觉显著目标进行分割.实验结果表明,该模型比传统的模型提取的显著目标更完整、更准确.     

基于局部结构和视觉显著特征的红外和可见光图像泊松重构融合算法

研究了一种基于泊松重构的红外和可见光图像融合算法,算法在梯度域内实现图像信息的融合,可有效避免传统空域和变换域方法在融合图像中由于局部亮度不一致而产生伪边缘。另外,提出的算法在源图像梯度融合时,同时考虑了图像的局部结构显著和视觉显著特征,能够在保留源图像更多细节的同时突出输入图像的视觉显著目标信息。通过与其他最新融合算法的对比实验结果显示本文算法获得的融合图像既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,并且不会产生伪影和噪声,同时客观评价指标也有显著的优势。     

由粗定位到精提取的图像显著区域检测

图像显著区域检测旨在找出最具信息性的图像,将该任务归纳为一种由粗定位到精提取的处理过程。首先,将图像过分割为超像素,并根据其颜色差异、分形差异及空间分布求得一个表征超像素间相似性的矩阵。依据这个矩阵,利用相似传播算法对超像素聚类;并通过度量类间颜色对比度、类的结构紧凑度与偏离中心度评价每类的显著度。然后,通过比较像素与每类的颜色差异及位置关系更新像素的显著度,最终得到像素精度的、全分辨率的显著性图。对当前流行数据库的实验测试表明,算法具有令人满意的检测效果。     

基于DCT块特征与背景先验的JPEG图像显著性检测算法

提出一种新颖的基于最短路径的JPEG图像显著性检测算法.算法在JPEG图像的DCT系数块中直接提取出灰度、纹理和颜色3种低层次图像特征;然后,通过计算其内部块到达图像边界的最短路径来得到最终显著性值;最后,在公开测试集MSRA-1000上与多种图像显著性检测算法进行对比.实验结果显示,方法在4种不同的评测标准上都优于对照算法,并且能够快速、高效地产生令人满意的显著性图.     

基于HSI的视觉注意力模型及其在船只检测中的应用

根据现有关于视觉心理学研究的相关成果和计算模型．提出了一种基于HSI颜色空间特征提取的视觉注意力模型．并应用于海上目标检测．首先把输入的RGB图像转换到HSI空间上．采用高斯金字塔和center-surround算子获得HSI三个分量下各自多尺度的视觉差异。通过对不同特征图的规格化和线性融合获得综合的显图．该方法应用于多种海上目标图像均取得较好效果．背景中的海浪杂波得到了有效抑制．提取得到的显区域包括了待检测的目标且范围较小。为后继的处理和分析提供了良好的基础．     

基于图像边缘和对比度的显著目标检测

为了对自然场景中各类显著目标进行准确的检测,提出了一种结合图像边缘和多尺度对比度信息的检测方法。首先对图像进行快速双边滤波,在对图像平滑去除复杂纹理的同时保留物体结构边缘信息,然后用直线检测算子进行边缘检测得到边缘显著图。再利用对比度检测算子计算图像的区域对比度和全局对比度得到对比度显著图。融合边缘显著图和对比度显著图得到最后的显著目标图。实验表明该方法准确率高于大多数现有的显著目标检测方法。     

基于分维像的红外弱小目标检测方法

针对红外图像的特点及分形分维的特性,提出了基于分维像的红外弱小目标检测方法.用滑动窗口在红外图像上滑动,根据分形布朗运动计算出窗口分维作为该窗口中心像素的分维,这样就可以计算出图像每一像素的分形分维,并以此为元素构造成分维像.在分维像中,人造目标的分维值小于自然背景的分维值,适当地选取阈值就可以把目标检测出来.实验结果表明,用分维像的方法检测红外目标可以取得很好的效果.     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

结合SVM和分形维数的多特征红外人造目标提取

研究了红外图像中人造目标的提取.首先,通过计算红外图像目标的分形维数确定红外目标和背景的大致区域;然后,分别提取目标图像和背景图像的灰度级特征(邻域中心像素亮度、邻域中值亮度和邻域平均亮度),再利用支持向量机(SVM)进行训练,并尝试用不同的核函数及其参数建立最适当的区分目标和背景像素点的模型,进而把红外图像像素点分成目标和背景2类;最后,利用构建的模型实现红外图像中人造目标的提取.实验结果表明,用该方法建立的分类模型可以有效地提取红外图像中的人造目标.     

基于显著性区域的红外行为识别

视频特征的提取是行为识别方法中一个关键步骤,当视频场景中存在无关行人或者背景干扰时,提取的特征往往会包含较多的干扰信息,这将严重影响分类器的分类效果,进而影响行为识别准确率。针对这类问题,提出了一种基于显著性区域的红外行为识别方法。该方法对视频序列提取光流运动历史图(optical flow motion history image, OF-MHI)特征,获取视频序列的运动信息,此步骤旨在消除图像背景及静止目标干扰。利用类别激活映射(class activation map, CAM)方法进一步消除运动目标干扰,获得兴趣目标显著性区域,进而获得显著性区域特征图。输入卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取最终特征,并采用支持向量机(support vector machine, SVM)获得识别结果。与传统方法相比,实验结果表明,该方法有效地提升了识别准确率。     

基于小波变换与形态学的机场跑道异物检测算法

机场跑道异物(foreign object debris,FOD)检测的精准性和效率直接决定了民航运输业的安全。为了提高机场跑道异物的定位精度,研究中提出基于小波变换与数学形态学相结合的机场跑道异物边缘检测质心定位算法。此算法先对采集到的机场跑道图像进行小波分解,高频部分利用小波变换的尺度边缘检测,并进行小波阈值去噪;低频部分利用数学形态学算子进行形态学边缘检测,然后对得到的高频和低频图像进行融合,并对异物边缘轮廓进行增强,最后利用质心定位法求解异物像素坐标。实验结果表明:小波变换与数学形态学相结合检测出的图像边缘具有较好的互补性,结合了小波变换在边缘精确定位和对噪声的抑制方面较好的性能,数学形态学在检测弱边缘和保留图像细节的优点,通过此算法提取的跑道异物边缘信息细腻且定位准确,能有效识别与机场跑道背景相似的异物并准确定位。     

基于Spearman秩相关系数的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测,目标运动跨像元,引起目标的丢失的问题,提出了一种基于Spearman秩相关系数的红外弱小目标检测新方法。该方法首先采用时空域中值滤波的方法估计背景;然后通过计算邻域像元点与目标处于像元中心位置时的Spearman相关系数,获得候选目标点;最后采用二次滤波和运动方向匹配得到目标运动轨迹。该方法充分利用邻域信息,即使在目标处于像元边缘处,也能有效地检测到目标。仿真分析表明了该算法的有效性。     

基于深度学习的图像去雾算法

针对有雾天气会使图像质量降低,影响对图像信息的提取,导致图像的应用价值减少的问题,提出一种基于深度学习的图像去雾算法。首先,对原有雾图像进行单尺度和多尺度的卷积来特征提取,其次再用多尺度卷积核实现图像细节的重建得到粗略的透射率传播图,同时利用原有雾图像中像素点的位置和亮度值得到大气光值,利用导向滤波得到精细透射率传播图和之前得到的大气光值进而反演出无雾图像,最终对无雾图像进行直方图颜色校正。实验结果表明,相比传统去雾算法,该算法对图像细节的处理更加自然并具有很好的视觉效果。     

基于时钟变换的复合混沌图像加密研究

为解决一维混沌加密系统密钥空间和安全性差等问题,提出了一种基于时钟变换的复合混沌图像加密方法。该算法使用分段线性混沌映射,k阶Chebychev映射以及一维Logistic
映射相复合的方式产生像素位置置乱矩阵和像素值变换矩阵。利用系统时钟变化法,随机改变复合混沌系统的多级初始参数,从而提高了图像信息传输的安全性,达到了近似“一次一密”的安全思想。采用MatLab7.0仿真实现。结果表明,该算法具有良好的加密效果且密钥空间较大。     

扫描地图中房屋和建筑物的自动矢量化方法

提出一种对扫描地图中房屋和建筑物自动进行结构识别和数据获取的方法.将经扫描和细化处理后的二值骨架地图作为数据源,然后将图像转化为便于操作的基本图形和超级图形.分析了存在于扫描地图中的若干种干扰结构,并提出了其对应的消除方法.最后,采用先找“拐点”、后分段处理的方法,对房屋结构进行了矢量化.实验结果证明,该方法在将纸面地图转化为矢量地图中的高效可靠性.     

一种基于总变分与显著性检测的红外与可见光图像融合方法

红外与可见光图像融合是多源信息融合中的一个重要研究内容,它在军事侦察等方面有着广泛的应用.本文基于总变分模型和显著性检测方法,提出了一种有效的融合方法.首先,通过对红外与可见光图像的特征分布考察,构建了一个信息融合的总变分模型.其次,基于亮度对比度的显著性检测,给出了总变分模型中保真项权值的估计方法.实验仿真表明,无论是视觉观察还是客观评价,本文的方法均比一些现有方法体现了更好的结果.