基于梯度统计特性的自动红外舰船目标检测

红外舰船目标检测是舰船目标识别与跟踪的重要基础。针对典型复杂海天场景下的红外舰船目标检测,本文提出了一种基于多尺度局部边缘梯度统计特性的目标检测算法。算法改进了传统的基于ROI的红外舰船目标检测方法I并0用多尺度局部边缘梯度的统计特性,自适应的检测出完整的舰船目标。实验结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单易于实现。     

复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测方法

近年来,舰船目标的检测与识别技术得到了人们越来越多的重视.研究了复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测问题.首先运用小波变换对图像进行预处理,提高了图像的信噪比,从而抑制了噪声和背景杂波.然后针对红外舰船目标总是出现在海天线附近的问题,采用梯度强度均值分割的算法检测了海天线,确定了目标的潜在区域.最后,提出了一种基于行列均值的自适应阈值分割算法,结合使用红外舰船目标的几何特征量,采用特征匹配方法提取出舰船目标,达到了自动检测的目的.实验结果表明:该方法能有效地自动检测复杂海面背景中的红外舰船目标.     

基于兴趣区分割的红外舰船目标实时检测算法

针对复杂海天背景条件下的远距离低信噪比红外图像舰船实时目标检测问题,分析了海天背景舰船目标图像特点,提出利用图像小波分解得到的水平与垂直细节分量提取兴趣区,通过在兴趣区进行迭代最大类间方差法分割检测舰船目标.实际录取数据实验结果表明,算法针对各种海面场景与目标类型均能准确检测目标,实时性好.     

近海岸舰船目标红外图像中ROI的获取方法研究

针对红外图像中舰船目标的分布特点,通过海天/海岸线检测确定舰船的大致位置,再利用目标的面积特性确定舰船目标的感兴趣区域(Region of Interest, ROI)。采用中值滤波、Canny边缘检测和Hough变换从红外图像中检测出海天/海岸线,并划定出海天/海岸线区域;然后,通过舰船的面积特征确定ROI。通过Vc++编程对算法进行了实现。结果表明, 该方法简单直观、计算量小, 能有效确定近海岸舰船目标的ROI。     

基于海天/海岸线检测的舰船目标提取方法

针对成像型反舰导弹所获红外图像的特点,提出了一种将海天/海岸线检测与目标提取相结合的舰船目标提取方法.该方法先综合运用Sobel边缘检测和局部Hough变换等数字图像处理技术从红外图像中检测出海天/海岸线,然后通过对Kapur熵二值化图像进行投影变换实现舰船目标提取.实验结果表明,该方法能够有效地确定舰船目标在海天/海...     

基于纹理特征分析的海天线检测方法

为抑制海空背景干扰和提高舰船检测速度,提出一种基于纹理特征分析的海天线检测方法。分析了典型红外海空背景下海天线区域的纹理分布特征,建立了适用于海天线检测的纹理模型。通过梯度特征计算和聚类分析找出图像中的候选直线位置,比较其纹理参数并准确检测出海天线。对多种复杂背景红外海空图像的实验表明,该方法适应面广,计算简便,具有很好的抗干扰能力。     

海天背景下红外舰船自动目标识别算法

海天背景下红外舰船目标的自动识别是武器跟踪导引的重要内容。针对低信噪比和低对比度的红外图像,首先采取均值平滑滤波和指数增强对红外图像进行预处理,然后在So-bel算子检测梯度的基础上,采用最小二乘迭代拟合出海天线。通过区域生长与合并分割图像,提取出表征舰船目标的典型形状与灰度特征,并进行加权融合以实现对潜在目标的自动识别。实验结果表明该算法能以较高准确率实时识别出舰船目标。     

舰船目标红外图像锐化处理

海天背景下舰船目标红外图像的目标背景对比度低，噪声大。平滑处理后图像的目标轮廓更加模糊。采取了梯度锐化和拉普拉斯锐化的方法进行锐化处理，从实验结果得出：对海天背景下平滑后的舰船目标红外图像进行锐化处理时，选用拉普拉斯锐化法比较有效。在对工程实现中的一些问题进行分析研究后，认为拉普拉斯锐化法是可行的。     

应用LSD和聚类的海天/岸岛线检测算法

红外图像舰船目标检测中,目标通常位于海天/岸岛线附近,预先检测出海天/岸岛线,确定舰船目标的潜在区域,可减少目标检测过程中的搜索范围,降低数据处理量,提高检测速度。针对传统的海天/岸岛线检测算法对不同背景图像适应性差的问题,分析了海天/岸岛线特征,提出了应用LSD线段检测算法和聚类的海天/岸岛线检测算法。首先通过LSD线段检测算法获取图像中局部直线轮廓,然后通过K-均值聚类获取潜在海天/岸岛线区域,最后通过分析潜在海天/岸岛线区域纹理特征确定真实的海天/岸岛线位置。实验结果表明,该方法对多种背景下海天/岸岛线检测适应性强,检测精度高。     

复杂海天背景下红外舰船目标实时检测算法

针对复杂海空背景条件下的低信噪比舰船目标检测问题，在分析海面背景舰船目标红外图像特点的基础上，提出首先进行红外图像预滤波以抑制噪声背景增强目标，然后通过检测图像水平与垂直边缘得到潜在目标区域，最后通过小范围的图像分割检测舰船目标。实际录取数据实验结果表明，算法针对各种海面场景与目标类型均能准确检测目标，实时性好。     

The equivalence of best plane fit gradient with Robert's,Prewitt's and Sobel's gradient for edge detection and a 4-neighbour gradient with useful properties

The best plane fit gradient edge detection technique is reexamined. It is shown that this technique for some different mask sizes and different point operator is equivalent to Robert's, Prewitt's, Sobel's and Huckel's gradient techniques. A 4-neighbour edge detection technique is defined and it is shown that this technique satisfies many desirable properties of an edge detector.     

基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法

针对边缘检测过程中阈值难确定和提取干扰边缘较多的问题,提出了一种基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法。该算法分为四个步骤:首先对图像进行平滑滤波;之后计算水平方向和垂直方向的梯度幅值图像和梯度方向图像;然后根据梯度方向图像对梯度幅值图像进行噪声边缘滤波,并对梯度幅值图像进行非最大值抑制;最后对滤波后的梯度幅值图像进行分割,对得到的边缘映射图进行边缘跟踪,获取所有的边缘段及其特征,并滤除不满足特征约束的边缘,得到感兴趣的边缘。试验结果表明本文算法有很好的适用性。     

基于空域图像局部多向梯度模的图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,提出了一种基于局部多向梯度模的图像融合方法:先对源图像进行分块,然后用方向导数构造的多向梯度滤波器组对图像块进行多向梯度滤波,从而提取出不同方向的边缘特征,通过比较对应块图像总的梯度模的大小来判断属于清晰还是模糊的像素,以此达到融合图像目的。通过实验,证明了该方法简单、有效,对于多聚焦图像的融合具有很好的效果和很好的稳定性。     

排队"梯度"浮点数编码遗传算法

文章主要论述了浮点数编码遗传算法优化的问题。充分利用个体及其适应度函数值的已知信息,依据一定算法得到“梯度”信息,从而加快算法的收敛速度。但如果个别适应度函数值相对较大(例如是全体适应度函数值平均值的100倍以上),则上述利用“梯度”信息的优势尽失。为了解决此问题,提出排队“梯度”浮点数编码遗传算法。最后用典型的四个常用测试函数分别对简单浮点数编码遗传算法、利用“梯度”信息的浮点数编码遗传算法和排队“梯度”浮点数编码遗传算法的性能进行了测试和比较。     

基于可靠度的LDPC码梯度下降比特翻转译码算法

仿真结果表明,对于列重和行重较小的低密度奇偶校验(Low Density Parity-check,LDPC)码而言,梯度下降比特翻转(Gradient Descent Bit-flipping,GDBF)译码算法展现出巨大的性能优势,但其对于基于有限域几何构造的列重和行重较大的LDPC码则性能损失严重.该文首先分析指出,对于大列重LDPC码而言,翻转函数中的“互相关项”和“双极性校验子求和项”之间的“不匹配”是造成性能损失的主要原因.其次,引入一种可靠性度量对双极性校验子进行加权,上述“不匹配”现象得到有效削弱,从而改善GDBF算法对大列重LDPC码的译码性能.仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,相比于传统的GDBF算法,新提出的算法在误比特率为10-5时可获得0.8 dB的增益.     

一种基于Sobel算子梯度增强的边缘检测算法

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法.算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度,最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘,得到边缘图像.实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富,连续性好,边缘较细,整体效果优于传统Sobel算法,具有较高的实用价值.     

基于梯度向量流场的眼睛特征提取

根据人脸图像的边缘梯度图提出了一种新的基于梯度向量流场的眼睛特征提取方法。该算法改进原有的梯度向量流迭代方程求解梯度向量流场,以梯度向量流场中的汇点作为候选点,通过人脸器官的几何位置关系等方法评价候选点以定位眼球。该算法能较好地容忍一定的光照变化、人脸的小角度倾斜和旋转、闭眼和眼镜等干扰。在具有以上干扰的ORL人脸库的400幅图像上的实验证明,该算法具有较好的眼睛特征抽取能力。     

梯度磁场中薄膜厚度梯度

通过在基片的下方放置磁铁 ,在放电空间中引入了纵向的磁场梯度。在这种情况下 ,辉光外貌发生显著收缩。同时 ,沉积的薄膜在平面内存在明显的厚度梯度。利用磁场中带电粒子的运动理论解释了此种薄膜的形成机制。     

45钢激光相变强化梯度组织的研究 (原始组织的影响)

通过试验 ,分析研究了 4 5钢激光相变强化梯度分布的显微组织特征以及原始组织对 4 5钢激光相变强化梯度组织及其显微硬度的影响。通过对不同原始组织激光相变强化效果的对比分析 ,指出原始组织越细小弥散 ,成分越均匀 ,缺陷密度越高 ,材料的临界硬化温度越低 ,越有利于激光相变强化。在相同的激光处理工艺参数下 ,原始组织为淬火高温回火态时 ,激光相变强化的效果最显著 ,正火态次之。淬火回火态的激光相变强化比退火态具有更大的硬化层深度及更高的显微硬度     

基于MG-CG算法的图像超分辨率重建

提出一种基于多重网格(MG)和共扼梯度(CG)算法相结合的图像超分辨率重建快速算法.首先采用Tikhonov正则化方法给出图像超分辨率重建模型;然后在系统介绍MG和CG算法的基础上,针对超分辨率重建中常见对称正定稀疏线性方程的求解,提出多重网格-共扼梯度(MG-CG)算法;详细讨论了MG-CG算法的光滑、限制、插值操作以及计算复杂度.实验结果表明该算法与MG、CG和Richardson迭代算法相比,具有更快的收敛速度.