基于改进粗糙集理论的SAR图像目标增强

图像增强在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。由于传统算法不能很好地对SAR图像进行目标增强，提出了基于改进粗糙集理论和引力场强度的目标增强算法。通过借鉴引力场相关理论知识，将粗糙集条件属性集中的梯度属性改进为引力场强度属性，从而实现对原图像的目标增强。与其他算法进行了实验比较，结果表明提出的改进算法相比于其他算法更适用于SAR图像特性，能更好地对舰船目标像素进行针对性增强，具备一定的工程应用价值。     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。     

一种便捷数字图像处理系统的MATLAB实现

基于MATLAB 7.0,根据其高效的矩阵运算,利用数字图像处理函数,设计一款简单便捷的数字图像处理系统,该系统集成在一个GUI界面中,可对数字图像处理中最常用的几何变换、直方图变换、图像增强、图像去噪等处理。本系统具有高效的处理速度快、使用便捷,对工程中的应用也具有一定的借鉴意义。     

一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

云平台网络多重纹理图像匹配融合方法研究

传统的图像匹配融合方法在匹配多重纹理图像时,很容易出现误差匹配,融合后的图像清晰度不高,轮廓不鲜明,针对上述问题,在云平台网络上研究了一种新的多重纹理图像匹配融合方法。首先,计算多重纹理图像的匹配代价,分析图像像素的相似度和特异性,构建动态规划路径,在不同网络结构下匹配多重纹理图像;然后,建立树状图对图像进行融合;最后,利用视察矫正方法将匹配融合得到的误差点消除。为验证该方法的工作效果,与传统匹配融合方法进行实验对比,结果表明,给出的方法能够清晰地得到像素点云,使融合后的图像轮廓鲜明,画质清晰,适用于图像重构。