一种GPS数据记录仪的设计实现

在电力系统中,利用计算机视觉和图像处理技术对输电线路的进行检测,在保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用。针对复杂背景下的输电线路,本文提出了一种基于切比雪夫多项式描述子输电线路提取算法,该算法首先对输入图像进行预处理,其次利用随机Hough 变换提取图像中的直线和曲线,然后利用切比雪夫多项式描述子的曲线描述优势,对所提取的对象进行特征描述,为了提高提取的精确度,通过K-means聚类分析方法来训练视觉字典,通过视觉字典的比对,最终确定图像中的输电线路。实验结果说明了本文方法可以精确地提取复杂背景下的输电线路。     

一种基于特征不变描述的图像无缝拼接算法

针对尺度变化不明显场景的拼接,提出一种基于特征不变描述的图像无缝拼接算法.利用Harris特征检测算子进行特征点提取,在此基础上对提取出的特征点采用SIFT描述子进行处理,使其具备旋转不变性,然后利用k-d树算法进行遍历搜索定位,并用RANSAC算法进行图像间单应性变换矩阵计算,最后利用加权平均的融合方法进行图像无缝平滑,得到无缝拼接图像.实验结果表明:该算法在图像任意角度旋转的情况下,能有效地实现图像无缝拼接,并具有较强的鲁棒性.     

基于无人机智能视觉的输电线路全息全景重建

针对当前重建方法不能精确展现输电线路实际情况的问题,提出基于无人机智能视觉的输电线路全息全景重建方法。通过分析输电线路全息全景重建原理,采用无人机智能视觉技术对输电线路进行拍照,对输电线路全息全景图像进行采集和特征提取等预处理,跟踪图像特征,引入立体匹配算法,实现输电线路全息全景的重构。实验结果表明,所提方法输电线路重建精度高,视觉效果与实际相符,更具实用性及可行性。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降。提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。     

基于空时联合稀疏重构的红外小弱运动目标检测方法

提出了一种基于空时联合稀疏重构的红外小弱运动目标检测算法。通过学习序列图像内容而构建的空时联合字典能同时刻画目标或背景的形态特征和运动信息;利用多元高斯运动模式从空时联合字典中提取出目标空时字典和背景空时字典,目标空时过完备字典描述移动的目标,背景空时过完备字典表征背景噪声。将连续多帧图像在空时联合字典上进行稀疏分解,然后分别利用目标空时字典和背景空时字典中的最大稀疏系数及其空时原子重构信号,获取重构残余能量差异来区分目标和背景。试验结果表明,由同源的空时字典重构的残余能量小,而由异构的空时字典恢复的残余能量大,该方法不仅能提高序列信号表示的稀疏度,还能有效提高小运动目标的探测能力。     

基于文本检索技术的CBIR算法研究

为了有效地利用成熟的文本检索技术,提出了一种新的图像检索算法.根据人眼的视觉特性,借鉴方块编码的思想将图像分成互不重叠的子图像块,这些子图像块在很大程度上体现了原始图像中的边缘及纹理信息,对这些子图像块进行定义,从而构造对表征图像内容有意义的图像子特征;在此基础上,把图像动态映射成文本描述形式,然后以所映射的文本为关键字,利用成熟的文本检索技术来实现图像检索.该算法不仅充分利用了图像的内容信息,而且有效地引入了文本检索技术,实验结果表明该算法具有较高的检索效率.     

基于自适应频域滤波的红外弱小目标检测技术

研究复杂背景下弱小目标检测问题对提高靶场光电设备探测能力具有重要意义.根据红外图像的背景复杂程度,提出一种自适应高斯高通滤波算法.该算法利用改进中值滤波器对图像进行降噪,采用图像方差加权熵,定量描述红外图像背景复杂程度,根据图像背景复杂程度自动调整滤波器截止频率,实现不同背景下红外弱小目标自动检测,并利用靶场实测光电图像对算法进行了验证.实验结果表明该算法能够有效地在不同图像背景下检测到弱小目标.     

字典学习稀疏表示的高光谱图像异常检测

针对稀疏表示高光谱检测算法性能受背景字典影响较大的问题,充分利用高光谱图像空间信息和光谱主成分信息,提出了一种基于字典学习的稀疏表示异常检测算法。首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征,建立目标主成分空间,并证明了在主成分空间进行字典学习稀疏重构的可行性;然后在主成分空间内构造基于K-SVD算法的训练字典,改善了背景字典性能;采用正交匹配算法重构主成分分量,利用主成分分析反变换得到待检测像元重构光谱,增强了高光谱图像的局部异常特性;最后,基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于改进的FAST-SURF快速图像拼接算法

针对SURF（speeded-up robust features）算法计算量大、图像拼接效率低的不足,以FAST （features from accelerated segment test）角点取代SURF斑点在图像重合区域提取特征点,使用SURF描述子进行特征点描述,通过描述子降维、自适应最近邻与次近邻比值法、几何约束法剔除错误匹配点,提高匹配的准确性。匹配完成后,通过减少样本集的个数和舍弃不合理参数模型来改进RANSAC（random sample consensus）方法,获取单应性矩阵,最后进行图像变换、融合和拼接。实验结果显示,该图像拼接算法与传统的SURF算法相比,图像拼接总时间减少了12%,拼接效率得到了显著提高。     

一种基于协方差描述子的场景分类算法

图像场景分类一直是计算机视觉领域的一个热点问题。提出了协方差描述子场景分类算法,它聚合了像素位置、颜色特征、方向特征和局部纹理特征等互补特征形成协方差描述子。为了避免计算黎曼空间内的协方差距离测度,把协方差描述子转换成欧式空间内的Sigma点特征,可以实现线性的场景描述和支持向量机训练。在SUN Database标准数据集上进行了算法分类测试,并与经典的场景分类算法进行了性能比较;通过构造包含噪声的场景数据集,验证了新算法和经典算法的鲁棒性。实验结果表明该算法在计算效率和分类性能方面具有很强优势,同时具有较好的噪声鲁棒性。     

基于PDE的前视红外成像舰船目标检测

针对复杂环境下的海面目标提取问题,提出一种基于偏微分方程（PDE）的红外舰船检测算法。首先采用基于PDE理论的滤波模型对初始图像滤噪并进行背景估计,然后结合邻域差分进行背景抑制后分割提取目标。实验表明,该算法能够有效检测强杂波背景中的目标,方法适应性强。     

SAR图像中机场跑道自动检测方法研究

跑道检测通常由边缘检测和霍夫变换2个步骤组成.由于SAR图像中存在大量斑点噪声,使得边缘检测中存在大量虚假边缘,增加了霍夫变换的时间,降低了跑道检测的准确度,提出一种基于区域分割和距离变换的SAR图像中机场跑道自动检测的新方法.采用基于统计信息的方法增强跑道一背景的对比度,然后用二维直方图阈值分割方法分割图像,再通过距离变换对跑道一背景二值图进行处理,得到跑道中心线的大致分布,最后采用局部空间霍夫变换得到跑道参数.实验结果表明:该方法能够可靠检测出跑道,运算速度满足实时性要求.     

图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原

针对液晶可调滤波片高光谱成像系统记录动态场景的成像特点,提出一种图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原方法。首先,通过前景目标检测获得运动前景目标的高光谱图像,实现运动前景目标与背景区域分离,并根据前景目标检测结果将背景区域划分为运动区域(被前景目标遮挡区域)与静止区域(未被前景目标遮挡区域)。然后,基于高光谱图像空间维、光谱维相关性,对静止区域进行字典学习获得稀疏先验信息,结合压缩感知理论用于运动区域恢复,得到完整的背景区域高光谱图像。最后,将运动前景目标高光谱图像与背景区域高光谱图像相结合,得到高光谱视频图像。实验结果表明:本文提出的高光谱视频图像复原方法在峰值信噪比和视觉效果上都要优于现有算法,峰值信噪比平均提高5 d B以上。     

An extended flow-based difference-of-Gaussians method of line drawing for polyhedral image

This paper presents a non-photorealistic rendering technique for stylizing a photograph in the line drawing style. The flow-based difference-of-Gaussians (FDoG) filter constructs lines of style and quality, which usually used to extract the line drawing for some images. In this paper, we inspired by the polyhedral image feature (the line of which are mostly straight line), proposed the method based on the standard FDoG to extract the line drawing of polyhedral image. First, we detect line by fast line segment detector with a false detection control (LSD); then construct a smooth and coherent edge tangent flow (ETF) of the polyhedral images. On the basis of the ETF, the anisotropic FDOG is used to render the lines. This scheme gives clear line features for polyhedral images without much noise, which is also simple and easy to implement, and is robust. The experimental results prove that our algorithm is more efficient than the traditional FDOG approaches in render line drawing for polyhedral image.     

基于波原子变换的红外复杂背景杂波抑制算法

针对红外图像弱小目标检测技术中复杂背景杂波干扰问题,提出了一种基于波原子变换的红外图像背景抑制算法。首先,采用波原子变换对图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和多方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过频域变换设计的系数调整函数修正经波原子变换后各子带系数,再经波原子逆变换重构得到估计的背景图像;最后,将其与原始图像相减获得背景杂波抑制后的图像。用真实的红外图像序列进行实验,结果显示,与最大中值和小波变换两种算法相比,该算法能有效地抑制红外弱小目标复杂背景杂波,突出目标信号,提高信杂比,具有良好的背景抑制性能。     

拉普拉斯约束低秩表示的高光谱图像异常检测

伴随高光谱图像的广泛使用,高光谱图像技术得到长足的发展,其中高光谱图像异常检测技术越发受到重视。为了解决传统高光谱图像异常检测技术的实用性和检测效果不佳的问题,提出一种新颖的低秩表示检测算法。对于高光谱图像,大部分背景像元均可以被少量主要的背景像元组合近似地表示,且它们的表示系数将会位于低秩的空间中。在剩下无法被主要背景像元表示的稀疏部分中存在着异常像元,则可以被检测算法提取出来。在低秩表示中,背景像元字典的构建将会影响高光谱图像中背景像元的表示。如直接从现有高光谱图像中提取背景像元构建字典,会导致异常像元对背景像元字典的污染。而利用待检测高光谱图像观测数据和由光谱组成原理可合成的潜在未观测数据来构建背景像元字典,提取出背景像元的主要特征,有利于更好地分离出稀疏异常像元的信息。并且高光谱图像数据存在高维几何结构特点,通过引入拉普拉斯矩阵来约束空间中局部相似的像元对于待检测像元的表示作用,获得更接近于真实的表示系数。实验结果分别在仿真数据和真实数据上验证,与传统方法相比,提出的方法通过有效地突出异常像元提高了检出率和抑制了背景像元,降低了误检率。     

基于结构字典学习的图像复原方法

本文提出一种新的结构字典学习方法,并利用它进行图像复原。首先给出结构字典学习的基本内容和方法,然后将傅里叶正则化方法和结构字典学习方法有效整合到图像复原算法中。结构字典学习方法是先将原图像进行结构分解,再分别学习出每个结构图像中的字典,最后利用这些字典对原图像进行稀疏的表示。结合傅里叶正则化,提出了一种有效的迭代图像复原算法:第一步在傅里叶域利用正则化反卷积方法得到图像的初步估计;第二步采用结构字典学习的方法对遗留的噪声进行去噪处理。实验结果表明,提出的方法在改进信噪比和视觉质量上都要优于6种先进的图像复原方法,改进的信噪比平均提升0.5 d B以上。