用于远程医疗的图像增强技术研究

针对远程医疗信息系统对图像增强技术的需求，结合医学图像的固有特点，探讨并实现了一组医学图像增强技术。实验结果表明，该实现方法改善了医学图像的视觉效果，增强了其诊断性能，提升了远程医疗信息系统的效能。     

低空背景下红外目标提取跟踪算法研究

为解决低空复杂背景下红外目标的提取和跟踪,提出了地平线检测排除地物背景的方法,然后在地平线之上的区域,采用边缘检测、阈值分割、边界搜索算法并结合多帧图像的相关性以及目标形态和运动参数的连续性来提取目标。实验表明,本文的算法计算量小、实时性强,可以有效检测出地平线,排除低空背景和假目标的干扰,实现稳定的跟踪,并最终完成了DSP的硬件实现。     

动目标红外图像配准算法研究

论述了基于红外图像背景边缘特征的块匹配配准算法。在图像背景中，利用灰度变化和边缘特征，并根据红外目标的亮度特征避开有目标的区域，搜索合适的图像块；在块匹配时，将图像块进一步细分，改进了相似度测量算法的准确性.实验证明,整个配准算法简单实用,准确有效。     

多尺度特征图融合的目标检测

目的 自然场景图像中,特征提取的质量好坏是决定目标检测性能高低的关键因素。大多数检测算法都是利用卷积神经网络（CNN）强大的学习能力来获得目标的先验知识,并根据这些知识进行目标检测。卷积神经网络的低层次特征缺乏特征的代表性,而高层次的特征则对小尺度目标的监测能力弱。方法 利用原始SSD（single shot multiBox detector）网络提取特征图,通过1×1卷积层将提取的特征图统一为256维;通过反卷积操作增加自顶向下特征图的空间分辨率;通过对应元素相加的操作,将两个方向的特征图进行融合。将融合后的特征图采用3×3的卷积核进行卷积操作,减小特征图融合后的混叠效应。根据以上步骤构建具有较强语义信息的特征图,同时保留原有特征图的细节信息;对预测框进行聚合,利用非极大抑制（NMS）实现最终的检测效果。结果 在PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012数据集上进行实验测试,该模型的mAP（mean average precision）为78.9%和76.7%,相对于经典的SSD算法,分别提高了1.4%和0.9%;此外,本文方法在检测小尺度目标时相较于经典SSD模型mAP提升了8.3%。结论 提出了一种多尺度特征图融合的目标检测算法,以自顶向下的方式扩展了语义信息,构造了高强度语义特征图用于实现精确目标检测。     

基于FPGA+双DSP实现的红外图像处理系统与图像显示

为改善红外焦平面阵列成像质量与实时性要求,提出了以高速信号处理器为核心的红外焦平面实时图像数字处理系统.详细阐述了双路红外成像系统的组成、硬件结构、芯片选择、数据处理过程,以及红外图像显示原理、视频合成过程;同时给出了显示芯片ADV7123的verilog代码.经验证,成像效果比较理想,满足红外图像处理系统的实时要求,具有较高的应用价值.     

复杂背景下减少红外小目标检测虚警率的算法

为了减小复杂背景下红外小目标检测的虚警率,采用自适应平滑再中值滤波的方法抑制背景噪声,边缘增强阈值分割检测方法突出和提取目标,利用小目标是孤立奇异点且不能发生突变的特点,通过多特性联合判断方法实现虚警目标剔除算法。实验表明,本文的算法计算量小、实时性好、实现灵活,在复杂背景下能有效降低虚警又不漏检目标,并实际完成了FPGA和DSP的硬件实现。     

遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法

目的 复杂环境下,运动目标在跟踪过程中受尺度变换以及遮挡因素的影响,跟踪准确率较低。针对这一问题,提出一种遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法。方法 首先选取第1帧图像的前景区域,训练目标的位置、尺度滤波器和GMS（grid-based motion statistics）检测器。然后,通过位置滤波器估计目标位置,尺度滤波器计算目标尺度,得到初选目标区域。最后,利用相关滤波响应情况对初选目标区域进行评估,通过相关滤波响应值的峰值和峰值波动情况判断是否满足遮挡和更新条件。若遮挡,启动检测器检测目标位置,检测到目标位置后,更新目标模型;若更新,则更新位置、尺度滤波器和GMS检测器,完成跟踪。结果 本文使用多尺度相关滤波方法作为算法的基本框架,对尺度变化目标跟踪具有较好的适应性。同时,利用目标模型更新机制和GMS检测器检索目标,有效地解决了遮挡情况下的目标丢失问题。在公开数据集上的测试结果表明,本文算法平均中心误差为5.58,平均跟踪准确率为94.2%,跟踪速度平均可达27.5 帧/s,与当前先进的跟踪算法相比,本文算法兼顾了跟踪速度和准确率,表现出更好的跟踪效果。结论 本文提出一种新的遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法。实验结果表明,本文算法在不同的尺度变换及遮挡条件下能够快速准确跟踪目标,具有较好的跟踪准确率和鲁棒性。     

激光主动成像系统设计

讨论了激光主动成像技术的工作原理和系统设计,给出了探测距离的计算公式,并结合外场试验给出结论。     

一种基于反馈机制的闭环图像去雾算法

针对目前去雾算法易受大气环境随机性和复杂性影响而造成自适应性不强的问题,该文提出一种具有反馈机制的自适应闭环去雾算法。该算法首先通过基于人眼视觉的特征认知评价进行参数初始化;然后利用去雾强度评价结果对反馈校正局部对比度参数进行调节,从而对去除加性光照后的图像进行自适应局部对比度提升;最后借鉴去雾后图像的自然度设定迭代终止条件,决定是否输出去雾结果。实验表明该算法能够自适应提升不同退化类型、不同退化程度下的雾天图像对比度,且去雾结果的信息熵和清晰度质量评价指标优于已有算法。     

高斯感知约束空间异常的相关滤波目标跟踪

针对目标在复杂场景运动过程中容易出现跟踪丢失问题,提出一种高斯感知约束空间异常的目标跟踪算法。以高斯均匀分布为分布规律建立目标特征采样点,采用卷积结构提取目标的外观模型以及权重模型;为了约束空间异常,在目标函数中构建空间正则项,同时更新目标权重模型,减小空间过拟合的产生,增强跟踪器的空间异常适应性;应用加权最小二乘法思想,获得权重响应模型中心,确定目标中心,更新跟踪位置,增强跟踪器鲁棒性。使用OTB2015和UAV20L数据集,与其他主流相关滤波算法相比,该算法在目标运动导致低分辨率、遮挡等复杂条件下,跟踪成功率以及跟踪精度较高。