基于图像等级多样性的海上红外舰船显著性检测

海天和海岛背景下的海面多舰船红外目标检测一直是图像处理方面的难题。多舰船目标监视采用较广的视场和较大的景深,囊括了更多的目标信息和海天背景成像像素,使多舰船目标显著性的提取难度增大。同时,景深的增大使舰船目标成像更多地表现为小目标,轮廓特征不再明显,这对舰船目标的显著性检测造成了极大的困难。将图像等级多样性和超级像素理论用于海面多舰船目标显著性检测,提出了海面多舰船目标显著性检测方法。     

基于显著性图的红外与可见光图像融合

为使红外图像与可见光图像融合后的图像能获得更多目标信息和细节信息,本文提出了一种基于显著性图的图像融合方法.使用改进的Frequency Tuned(FT)算法提取红外图像的显著性图,并使用对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增强可见光图像的对比度.将红外图像与增强后的可见光图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根据所设定的融合规则分别对红外与可见光图像的低频部分与高频部分进行融合,最后对融合系数进行NSCT逆变换操作后获到融合图像.实验表明,该融合方法相较于其他方法而言,保留了更多的目标信息和细节信息,可以取得更好的视觉效果.     

基于BEMD改进的视觉显著性红外和可见光图像融合

针对视觉显著性融合过程中目标对比度低,图像不够清晰的问题,本文提出一种基于二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)改进的Frequency Tuned算法。首先利用BEMD捕获红外图像的强点、轮廓信息用于指导生成红外图像的显著性图,然后将可见光图像和增强后的红外图像进行非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),对低频部分采用显著性图指导的融合规则,对高频部分采用区域能量取大并设定阈值的融合规则,最后进行逆NSCT变换生成融合图像并进行主观视觉和客观指标评价,结果表明本文方法实现了对原图像多层次、自适应的分析,相较于对比的方法取得了良好的视觉效果。     

光学遥感图像舰船目标视觉显著性检测方法

为了从光学遥感卫星图像中快速提取船舶目标显著性区域,同时为解决显著性数据集稀缺以及标注困难的问题,文中设计了一种多尺度全卷积神经网络,实现了基于眼动注视数据的船舶目标显著性图的生成,并针对遥感图像舰船检测任务,利用Google Earth采集包含舰船的高分辨率光学遥感图像,再使用TobiiProX3-120台式眼动仪构...     

SAR图像目标的融合检测方法

该文提出了一种利用扩展分形特征和局部对比度特征进行融合的SAR图像目标检测方法。分析了扩展分形特征的尺度敏感性及其在不同目标杂波模型下的二阶统计特性,分析表明扩展分形特征在目标检测中存在负值效应,即在正确检测出目标的同时把一些与目标具有相似形状而灰度值较低的区域也检测出来。而CFAR检测方法只利用了目标的局部对比度信息,不存在负值效应,但在强杂波环境中的检测结果存在很高的虚警。两种方法的融合可以滤除大量杂波虚警而保持目标。实测数据的融合检测结果证明了该方法的有效性。     

海面舰船红外与可见光图像配准

在利用特征点集的红外与可见光舰船图像配准过程中,经常会存在点集的一致性差而无法配准的情况,本文针对可见光图像中背景干扰大,纹理丰富容易出现较多非舰船目标轮廓特征点的情况,利用全局广义直方图均衡化和显著性增强对可见光图像进行增强,然后进行Canny轮廓提取并在轮廓的基础上提取舰船目标边缘角点作为匹配点集;对于红外舰船图像,海面背景与舰船温度差异较大,其舰船目标成像效果较好,存在的干扰较少,本文直接进行Canny算子运算并提取角点作为特征点集。实验效果显示,本算法实用性较强,误差小于3个像素,能够满足工程使用要求。     

基于特征融合的图像目标显著性检测方法

为了凸显图像中的感兴趣目标,提出了基于特征融合的图像目标显著性检测方法。首先通过提取可见光图像不同尺度空间的不同特征,利用区域协方差理论融合尺度空间之间串接的不同特征,然后结合全局核密度估计体现图像的全局显著性,实现局部和全局特征融合的图像目标显著性检测。仿真结果表明,无论主观评价,还是客观指标,新方法均优于当前流行的图像显著性检测方法。     

基于图像显著性特征的舰船目标检测识别方法

针对可见光图像中的舰船目标检测与识别问题,提出了一种基于图像显著性特征(Visual Saliency Features,VSF)的舰船目标检测识别方法.该方法包括3个主要内容:计算图像各通道全局对比度特征值,融合并进行分块压缩后得到显著图;采用Otsu算法自适应分割图像,获取舰船目标待识别区域;使用HOG特征+SVM...     

基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法

在合成孔径雷达遥感图像中,舰船由金属材质构成,后向散射强;海面平滑,后向散射弱,因此舰船是海面背景下的视觉显著目标。然而,SAR遥感影像幅宽大、海面背景复杂,且不同舰船目标特征差异大,导致舰船快速准确检测困难。为此,该文提出一种基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法。该方法首先通过自动聚类算法划分图像样本为不同场景类别;其次,针对不同场景下的图像进行差异化的显著性检测;最后,使用优化后的轻量化网络模型NanoDet对加入显著性图的训练样本进行特征学习,使系统模型能够实现快速和高精确度的舰船检测效果。该方法对SAR图像应用实时性具有一定的帮助,且其轻量化模型利于未来实现硬件移植。该文利用公开数据集SSDD和AIR-SARship-2.0进行实验验证,体现了该算法的有效性。      

基于流形排名与迟滞阈值法的视觉显著性检测

视觉显著性检测是机器视觉领域的关键技术之一.提出一种基于流形排名与迟滞阈值的检测方法,首先将图像划分成超像素集合,以之作为结点形成闭环图;再按照基于图的流形排名方法计算各个结点的显著值,形成图像的显著图;然后利用显著图直方图统计出高、低两个阈值,将显著图划分为三个部分,使用伽马校正技术分别进行处理,最终整合校正结果得到输出显著图.实验结果表明,相对于现有算法,本文算法得到的显著图能够更好地区分背景区域和显著目标,同时也更具稳健性.     

Salient region detection through sparse reconstruction and graph-based ranking

In this paper, we propose a salient region detection algorithm from the point of view of unique and compact representation of individual image. In first step, the original image is segmented into super-pixels. In second step, the sparse representation measure and uniqueness of the features are computed. Then both are ranked on the basis of the background and foreground seeds respectively. Thirdly, a location prior map is used to enhance the foci of attention. We apply the Bayes procedure to integrate computed results to produce smooth and precise saliency map. We compare our proposed algorithm against the state-of-the-art saliency detection methods using four of the largest widely available standard data-bases, experimental results specify that the proposed algorithm outperforms. We also show that how the saliency map of the proposed method is used to discover outline of object, furthermore using this outline our method produce the saliency cut of the desired object.     

自底向上的图像显著目标检测研究

针对传统的图像显著性检测造成显 著目标误检的问题,本文通过采用Harris角点检测算子以及计算机形态学中的凸包理 论,得到改进的中心先验 图像显著性检测系数,进而利用小波变换(WT)在时域和频域上的局部特征信息表征能力 得到局部特征 显著图像,以及采用谱残差(SR)的图像处理方法获取全局特征的显著图像,提出一种基于改 进图像中心先验理 论的自底向上的图像显著目标检测方法。实验结果表明,与现有的图像显著性检测模型相比 ,本文提出的模型检测准确率更好,检测效果也更好。     

基于显著计算与变分法的多尺度图像融合

在多尺度图像融合中,通常将图像进行多尺度变换,再对变换后的低频系数与高频系数采用一定的融合规则进行融合,然而融合规则的选择将影响图像的清晰度与融合质量.将视觉显著模型与变分法理论应用在多尺度图像的低频系数融合中,获取最优的融合系数组合,从而增强融合效果,通过对红外线与可见光图像、医学图像的融合实验表明,该方法能克服融合图像对比度偏低的缺陷,获取的图像能较好地保留源图像的显著目标信息,如形状、大小、色调、纹理等,特别是针对异源亮度差异较大的图像.在主观视觉感受与客观评价指标上都有所提升.     

基于显著性检测的不同视角下红外与可见光图像融合

融合红外图像的热源目标和可见光图像的清晰背景可以实现低照度条件下与场景关联的异常行为识别.现有以特征匹配为主的融合方法,受监控场景下可见光与红外成像的尺度、视角、目标特性等差异影响,配准及融合效率及准确性受限.针对该问题,本文提出了基于显著性检测的不同视角下红外与可见光图像融合方法.通过预设热敏感目标,计算可见光与红外...     

基于背景先验与中心先验的显著性目标检测北大核心CSCD

针对传统的图流行排序显著性目标检测算法存在先验信息单一,显著目标检测不完整的问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验的显著性目标检测算法。首先将图像边界节点作为背景种子进行流行排序获得粗略的前景区域,将其再次流行排序得到初步显著图;然后利用Harris角点检测、聚类实现中心先验显著性检测,捕获中心显著信息;最后在初步显著图上融合图像中心显著性,得到最终显著图。本文对综合指标、精确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值进行实验评估,在公开数据集MSRA-10K和ECSSD上进行的实验结果表明:对比10种主流算法,本文算法在不同的评估指标上都具有较好的表现,且能准确地突出显著目标,提升背景抑制效果。