基于深度卷积特征与LLC编码的现勘图像分类

为了改善低层特征对图像内容描述不够精确而导致现勘图像分类准确率低的问题,提出一种利用深度学习特征的改进局部约束线性编码(local-constrained linear coding,LLC)算法。采用滑动窗口法提取图像密集卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)特征;利用近似LLC算法对提取的密集CNN特征进行快速编码和最大池化,并采用多尺度空间金字塔匹配产生包含空间位置信息的稀疏编码特征。最后,利用支持向量机对现勘图像进行分类从而得到高效的图像特征。对比实验结果表明,该算法的分类准确率较高。     

基于Voronoi图的环评等值线快速拓扑填充

为了实现区域大气环评可视化的实时性,采用基于等值线拓扑关系树的拓扑填充方法,对边界线封闭等值线(BCL)与自然封闭等值线(NCL)进行拓扑填充.在对非封闭等值线进行封闭的基础上,提出了将基于边界线端点追踪的BCL拓扑关系判断算法与基于Voronoi图的NCL拓扑关系判断算法相结合的等值线拓扑关系判断方法.依据这些算法完成了等值线集中等值线间拓扑关系的判断,并构建了等值线拓扑关系线索化二叉树,实现了基于拓扑关系树的等值线快速拓扑填充.最后给出了一个基于GIS的大气环评可视化应用实例,验证了提出方法的实用性.     

改进的基于多尺度融合的立体匹配算法

针对局部立体匹配算法在弱纹理或视差不连续区域匹配精度低等问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和特征金字塔结构(FPN)的多尺度融合的立体匹配算法。在卷积神经网络的基础上应用了特征金字塔,实现立体图像的多尺度特征提取和融合,提高了图像块的匹配相似度;利用引导图滤波器(guided filtering)快速有效地完成代价聚合,在视差的选择阶段采用改进的动态规划(DP)算法获得初始视差图,对初始视差图精细化得到最后的视差图。所提算法在Middlebury数据集上提供的图像进行训练和测试,结果表明该算法得到的视差图具有较好的效果。     

基于SURF算法和OpenCV的掌纹识别技术研究

该文提出了一种基于快速鲁棒特征算法和OpenCV的掌纹识别方法。首先应用固定阈值法将手掌二值化,并提取出有效掌纹区域。然后用快速鲁棒特征算法提取并描述该区域的特征点,再通过随机采样一致性算法进行特征点之间的匹配。最后,通过一系列测试对该系统的性能进行了评估,实验结果证明该系统对掌纹图像的旋转、亮度和尺度变化具有较好的鲁棒性,且具有比较高的识别精度和时间性能。     

基于ASIFT改进算法的无人机图像特征匹配方法研究

无人机图像纹理丰富、特征显著,在机器视觉三维重建及机器人导航中应用广泛,但其视角变化大,且易倾斜。传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法和Affine SIFT(ASIFT)算法等图像特征匹配算法误差较大,难以满足应用要求。针对该问题,提出了一种基于ASIFT的改进算法。首先用ASIFT算法模拟图形畸变,然后利用SIFT算法中的k d树算法对最邻近特征点进行快速搜索匹配,最后加入随机抽样一致算法,得到匹配对的参数模型,同时对不符合模型的误差匹配对进行剔除。实验结果表明,该算法可以优化匹配效果,提高匹配速度。     

一种基于特征点的管材表面缺陷视觉检测方法

为快速准确检测管材表面缺陷,设计一种基于特征点的管材表面缺陷视觉检测方法。采集典型管材表面缺陷图像,构建图像样本集;指定图像感兴趣区域,减少干扰背景对缺陷检测的影响;采用ORB(orientedFASTandrotatedBRIEF)算法检测图像中的点缺陷,使用FAST算子搜寻缺陷图像的特征点,将检测到的特征点设为圆心...     

基于海洋流场的多级拓扑可视化

拓扑结构分析法在侧重于考虑场的特殊结构时显示出了较大的优越性。但是将该方法应用在复杂而信息丰富的流场中时,可视化的结果可能是成簇的、混乱的,这就需要考虑一种方法来对拓扑图像进行简化。在传统拓扑可视化的基础上,采用多级拓扑的方法对可视化结果图像进行简化。首先使用传统拓扑可视化方法求得临界点,然后基于统计学的原理过滤掉可以被忽略的临界点,并绘制出积分曲线。最后将该方法应用于海洋流场,并和传统的拓扑可视化结果进行比较。实验表明,该方法可以快速的可视化流场的主要特征而不显得混乱,有利于保持复杂流场的全局信息。     

复合正则化的图像超分辨率复原方法

图像超分辨率复原是计算机视觉领域的一个基础研究方向.为提高具有高度结构化特征图像超分辨率复原效果,提出了一种基于复合正则化的超分辨率复原方法.该方法整合了多个不同种类范数的正则化项,将具有旋转不变性的方向全变分组稀疏正则化(TI-DTV)方法以及小波分析方法嵌入至目标函数中.全变分组稀疏正则化(TI-DTV)方法是一种可以有效解决高度结构化图像中直线边缘区域超分辨率复原的方法,但TI-DTV中的全变分(TV)和方向全变分(DTV)模型可能会导致图像阶梯化效应(staircase artifacts),而小波分析项则可以提高图像纹理信息的复原效果,可减小阶梯化效应的影响.为了解决不同范数下的混合正则化问题,利用一阶对偶圆锥形解法(TFOCS)的思想,推导出了一阶对偶形式的快速解法.结果表明,在真实图像集的实验中,通过与全变分、小波分析、TI-DTV等超分辨率复原方法的比较,可以明显的看出该方法结果较其他方法更清晰,对直线型结构复原效果有一定的提高,同时保留了更多的细节信息,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)也有明显提高.     

基于GMM的人体运动姿态的追踪与识别

随着人工智能等技术的兴起,利用机器视觉对视频中运动目标进行追踪与识别在工业、交通、医疗和运动训练等领域都得到应用.对视频中人体运动姿态进行准确快速的检测,是目前一个热门的研究方向.本文采用改进的混合高斯背景模型(GMM)算法对视频每帧图像进行前景提取,通过帧间差分法分析得出不同差值对应的学习率,从而实现对背景模型更准确的更新,进而得到一个精确的二值化的前景图像;并将生成二值图像由更新后的像素与高斯B均值比较,得到背景或前景图像;再对处理后视频图像进行比对,利用Shi-tomasi算法提取图像特征点并进行追踪,获取运动目标轮廓并绘制出边缘,经过SVM训练实现对走、跳、跑3种人体运动姿态的实时追踪和识别.     

基于灰度合成的图像素描效果生成算法

提出一种采用灰度合成的图像素描效果快速生成算法,实现真实感图像的艺术化生成.不同于已有算法只是利用经典的边缘检测方法来提取图像的边缘特征,本算法通过灰度信息分布来控制素描图像的细节特征,通过灰度合成得到图像边缘特征的加强和柔化,形成素描效果.算法首先得到输入图像的灰度反色图,并对其进行高斯模糊滤波,平滑边缘特征.然后采用灰度合成将滤波后的反色图和输入图像的灰度图进行合成,并同时起到对混合的图像的亮度进行自适应调整的作用,形成图像素描艺术风格.实验结果表明,算法在突出边缘特征的同时,能够较好地保持输入图像的细节特征,并实现素描效果.     

小波域正则化遥感图像融合

遥感图像融合过程中,为了在增强空间分辨率的同时减少光谱损失,文章提出了一种改进的强度-色调-饱和度和小波的融合算法,新算法在原算法中,引入正则化技术。以小波域局部高斯模型作为光谱分布先验概率,以全色图小波系数做为空间分布先验概率,以马尔可夫随机场描述空间特征,通过梯度下降法迭代优化,实现了光谱和空间信息总损失最小的图像融合。对美地球资源卫星5的增强专题图像的融合试验证明文中提出的算法可同时提高多光谱及全色图像与融合图像的相关性,有效改善融合效果。     

基于面积和结构特征的水表图像二步分割方法

针对在水表图像中对指针进行分割提取这一问题,提出了一种基于面积和结构特征的水表图像二步分割方法;介绍了该分割方法的思路和分割过程;详细阐述了构成该分割方法的基于结构和灰度特征的哈夫变换分割算法和基于面积特征的阈值分割算法。通过实例,给出了采用该分割方法对水表图像进行分割的效果。     

基于主色调的图像布局特征提取及相似性匹配算法

在基于内容的图像检索中,图像特征的提取和特征匹配是图像检索的核心.为了克服普通颜色特征不考虑颜色空间分布的缺点,提出了一种基于主色调的空间布局特征提取方法,并在此基础上提出了基于布局特征和颜色特征的图像相似性匹配算法-双特征匹配算法.仿真实验表明,该算法对一些布局特征明显的图像类型有很好的检索效果.     

Feature extraction for target identification and image classification of OMIS hyperspectral image

In order to combine feature extraction operations with specific hyperspectrai remote sensing information processing objectives, two aspects of feature extraction were explored. Based on clustering and decision tree algorithm, spectral absorption index (SAI), continuum-removal and derivative spectral analysis were employed to discover characterized spectral features of dif-ferent targets, and decision trees for identifying a specific class and discriminating different classes were generated. By combining support vector machine (SVM) classifier with different feature extraction strategies including principal component analysis (PCA), minimum noise fraction (MNF), grouping PCA, and derivate spectral analysis, the performance of feature extraction approaches in classification was evaluated. The results show that feature extraction by PCA and derivate spectral analysis are effective to OMIS (operational modular imaging spectrometer) image classification using SVM, and SVM outperforms traditional SAM and MLC classifiers for OMIS data.     

Jamming Recognition Based on Feature Fusion and Convolutional Neural Network

The complicated electromagnetic environment of the BeiDou satellites introduces various types of external jamming to communication links, in which recognition of jamming signals with uncertainties is essential. In this work, the jamming recognition framework proposed consists of feature fusion and a convolutional neural network (CNN). Firstly, the recognition inputs are obtained by prepossessing procedure, in which the 1-D power spectrum and 2-D time-frequency image are accessed through the Welch algorithm and short-time Fourier transform (STFT), respectively. Then, the 1D-CNN and residual neural network (ResNet) are introduced to extract the deep features of the two prepossessing inputs, respectively. Finally, the two deep features are concatenated for the following three fully connected layers and output the jamming signal classification results through the softmax layer. Results show the proposed method could reduce the impacts of potential feature loss, therefore improving the generalization ability on dealing with uncertainties.     

基于目标区域定位和特征融合的图像检索算法

提出了一种新的基于局部特征点的图像检索算法。首先将彩色图像转换成灰度图像,并利用Harris算子对灰度图像进行"角点"检测,根据"角点"的分布确定目标区域,然后在彩色图像目标区域中提取图像的颜色特征和空间特征表述图像内容。实验证明,该算法在查准率和查全率上要优于基于全局特征的算法。     

Automatic Image Registration Algorithm Based on Wavelet Transform

I mage registration is the process of determiningthe transformation which matches best,according tosome si milarity measure,two i mages of the samescene taken at different ti mes or from different viewpoints[1].It has broad applications in many domainssuch as military,medicine,remote sensing and com-puter vision,so a wide range of registration tech-niques has been developed abroad and at home formany years.Given the diversity of remote sensingi mage,complexity of i mage warp,differences be-twe…     

Urine cell image classification algorithm based on the squeeze and excitation mechanism

In order to solve the classification problem on the urine-forming sub-cell images, a urine cell image classification algorithm based on the Squeeze-and-Excitation GoogLeNet is proposed. The algorithm uses the feature recalibration mechanism and brings about significant improvement in the useful feature for the current task through squeeze and excitation operations, which explicitly models interdependencies between cell feature channels learned by the Inception architecture during the training process. On the urine cell datasets, comparative experimental results show that the algorithm provides a better classification effect, which improves the accuracy of classification by 3% and the recall rate by 1% at the similar speed of the GoogLeNet network.     

基于SIFT特征和颜色融合的图像检索方法

根据图像检索方法中颜色直方图存在的问题,提出了一种改进的基于分块和主颜色的颜色直方图提取算法;根据SIFT特征存在的问题,提出了一种改进的基于harris角点的SIFT特征提取算法。最后运用两种改进算法提出了一种融合颜色直方图和SIFT特征的图像检索算法。实验结果表明,本算法在功能及性能上优于其他算法,并具很好的鲁棒性。     

融合全局特性的SIFT特征在图像检索中的应用

针对图像检索中现有特征描述算法对图像中目标物体特征描述不够有效的特点,提出了一种基于融合全局特性的SIFT特征图像检索算法。首先,通过构建尺度空间、检测极值点、确定关键点等步骤生成SIFT特征向量描述子;其次,将全局颜色特征融合到SIFT算子中共同构建联合特征描述向量,从而更加全面地描述图像信息;为了提高检索效率,利用PCA降维方法将联合特征向量进行维数约减;最后通过距离匹配进行检索。实验结果表明,该算法能够很好地应用在特定目标物的检索中,从而达到高效检索的目的。