基于背景抑制的红外小目标检测方法

分析了红外图像中小目标,噪声以及背景的特点,为了抑制背景从而检测出红外小目标,应用了最小平方中值滤波器算法和数学形态学算法,并和时域中值滤波器算法作了比较.仿真结果证明数学形态学算法是性能最好的算法,时域中值滤波器算法次之,最小平方中值滤波器算法最差.     

基于Gabor环滤波的纹理分割方法

针对纹理分割问题,提出了一种在频率域呈环形分布的Gabor滤波器组(Gabor环)的设计方法,在能量意义下给出了自适应选择滤波环带的步骤,并给出了经Gabor滤波后纹理特征的计算公式。根据给定Gabor滤波器环具有的多方向特性对不同纹理图像进行滤波,然后计算滤波后各点特征,并利用这些多方向特征进行纹理分割。实验表明该方法能取得较好的分割效果,并具有很强的通用性。     

基于全相位预处理的目标方位跟踪方法

被动目标跟踪是水下声目标探测的关键,分裂波束互谱跟踪法是经典的被动目标跟踪方法.实际环境中,强弱目标往往同时存在,以常规波束形成为基础的分裂波束互谱跟踪法,对弱目标的方位跟踪性能易受强目标干扰的影响.针对上述问题,对阵列接收信号进行全相位预处理,抑制强目标空间谱泄漏,在此基础上构建分裂波束互谱跟踪器,改善强目标干扰下对...     

基于相位信息的目标分割算法

针对复杂背景下,红外目标与背景的亮度或对比度发生变化等因素会影响目标的分割结果的问题,构造了一种基于边缘相位信息的分割算法。该算法首先利用系数间积(ICP)变换获取图像边缘的相位信息,并进行边缘提取;再根据边缘像素点的相位与幅值,确定后续区域生长的种子与判决条件;最后采用区域生长思想对整幅图像实施分割。仿真结果表明,该算法不受亮度和对比度变化影响,准确有效地实现红外图像分割,避免了传统的分割算法所导致的图像边缘信息丢失。     

一种改进的基于Gabor滤波器的纹理分割方法

本文深入分析了Gabor滤波器的性能及其实现纹理分割的原理，针对现有的基于Gabor滤波器纹理分割方法存在的不足，提出一种根据“频谱特征值向量”构造Gabor滤波器组，以实现纹理分割的改进方法。实验结果表明，本文所提改进方法的分割效果明显优于现有方法，充分证实该方法行之有效。     

基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型

为了实现甲状腺超声图像中结节组织的快速准确分割,克服图像灰度分布不均匀和边缘模糊对分割结果造成的影响,采用了基于相位一致性改进的活动轮廓分割模型。首先,利用相位一致性边缘检测原理构造一种新的速度函数,不仅弥补了梯度算子边缘检测中由于滤波处理造成边缘损坏的缺陷,而且可以灵活地控制曲线演化速率;然后,将该速度函数乘入到无边缘主动轮廓模型的能量项中,避免了线性组合中的权重分配问题,同时具有全局分割能力。通过理论分析和实验验证,改进模型的相对差异度均小于1%,运行时间均低于对比模型。结果表明,新模型实现了灰度分布不均匀图像的精确分割,同时分割效率也有所提高。     

基于相位一致与区域生长的自然彩色图像分割

提出一种自然彩色图像中有意义区域的分割方法.利用相位一致模型检测图像边界,根据边界颜色在图像空间及色彩空间的联合分布,对长边界进行K-means聚类形成有意义的种子生长点,合并短边界以克服局部细节的干扰,最后区域生长方法作用于色彩空间得到封闭的分割区域.算法克服了传统区域生长算法缺少区域模型的局限性,同时将其成功应用到彩色图像,并得到与视觉判断相一致的有意义的分割结果.实验结果显示了所提方法对于不同自然彩色图像的有效性与适应性.     

基于Log Gabor小波相位一致不变量的目标识别

给出了一种基于Log Gabor小波的相位一致（PC）不变量的神经网络目标识别方法。针对Gabor小波存在的问题，分析了LogGabor小波优于Gabor小波的性能，给出了TPC不变量的定义，探讨了低层次图像不变量特征，运用LogGabor小波PC特征不变量公式进行了修正，提取了目标图像边缘特征。利用该方法进行了神经网络目标识别实验，仿真结果表明，该方法能够很好识别图像目标，识别率达到97％。     

基于Gabor幅值特征和相位特征相融合的ISAR像目标识别

该文提出一种基于Gabor小波变换幅值特征和相位特征相融合的ISAR像目标识别算法。首先将ISAR像进行Gabor多尺度分析,对不同尺度、不同方向的Gabor幅值图像划分为若干矩形不重叠的子块,分别计算每个子块的直方图分布,将其联合起来作为Gabor的幅值特征;然后结合象限二进制编码和局部异或算子提取Gabor相位信息的局部相位模式,对得到的局部相位模式同样提取分块直方图特征;再把提取的幅值特征和相位特征相融合作为ISAR像最终的Gabor特征;最后在2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成5类目标的分类识别。通过使用Greco电磁软件仿真的5类目标的ISAR数据对该方法进行目标识别的验证,并与目前已有的几种Gabor特征提取方法进行了对比,结果表明,该方法是可行且有效的,能够明显地提高识别率。     

分割双纹理图像的最佳Gabor滤波器设计方法

本文提出了一种用单Gabor滤波器分割双纹理图像时最佳Gabor滤波器的设计方法.该方法根据纹理图像能量在频域上的分布相对集中但并不局限于单一频率的特性,通过比较两类纹理之间的Fourier功率谱密度来设计最佳Gabor滤波器.与现有的方法相比,它具有计算量小、分割效果好的特点.另外它还提供了一种根据Gabor滤波器的频率带宽参数来指导搜索最佳滤波器的新策略,这与人类视觉系统的特性是相吻合的,具有很强的可操作性.     

基于相位叠合的不变特征提取

文中给出一种适应于图像多种特征（阶跃边缘,线条,屋脊边缘以及马赫带等）的特征提取方法。这种方法利用图像傅里叶分量在特征点叠合次数最多的概念（相位叠合）,利用相位叠合来标记特征点比用工方法有明显优点：相位叠合是一种无量纲的量,而且对图像的亮度或对比度是不变的,因此它能提供对特征点的绝对度量。实验证明,相位叠合提取特征对图像的照度（或对比度）以及可能出现的噪声是不变的。     

基于相位一致性的异源图像匹配方法

异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。     

基于投影的运动目标跟踪研究

在运动目标跟踪方面,运动目标跟踪算法直接影响着运动目标跟踪的准确性和稳定性,现有的目标跟踪算法大多是基于特征或运动信息的,虽然能够完成对运动目标的可靠跟踪,但是需要处理的数据量大,运算复杂,很难达到实时跟踪的要求。本文首先阐述了跟踪算法中模板相关匹配算法的基本原理,然后跟踪系统的实际需求,详述了投影法快速定位目标跟踪的方法,并给出了投影算法跟踪的实验结果,该算法基本能满足跟踪系统中运算量小和实时性的要求。     

基于生物视觉的地面目标识别与跟踪锁定

图像中待攻击目标的自动识别与跟踪锁定是图像制导的基本任务,也是图像制导技术的难点所在。由于获得图像的角度和位置的不同,同一目标在不同图像中会有较大的变形,如何正确地识别出该目标是至今未能很好解决的问题。相比之下,人和动物在复杂的环境中,几乎在各种角度和位置的情况下,均可以可靠地识别出目标,并能完成对该目标的跟踪锁定。因此生物视觉的工作机理成为了当前学者研究的热点,在继承和发展了当前国际上该领域的最新研究成果的基础上,实现了生物视觉原理下的目标识别与跟踪算法,经过大量真实图像的试验,证明了该算法的鲁棒性。     

Hardware implementation of a novel water marking algorithm based on phase congruency and singular value decomposition technique

The effortless accessibility of digital information and the simplicity of the digital systems have left the contents over the digital media extremely insecure. Digital watermark based information hiding is a prospective means for copyright protection, authentication, integrity verification and intellectual property right protection. Phase congruency technique works on the principle that perceptually significant image features have effect at spatial locations, where the essential Fourier components are maximally in phase with one another. An adaptive digital watermarking algorithm for better performance in multi-parametric solution space is developed here for hiding the copyright information by means of phase congruency and singular value decomposition supported information hiding technique. Performance evaluation of the algorithm is performed using simulation in Matlab in terms of Peak Signal to Noise Ratio, Structural Similarity Index Metrics, and Normalized Cross correlation index. Hardware realization up to the register transfer logic schematic level has been performed using high performance field programmable gate array board. The device utilization is 26% only, the dynamic power consumption of the circuit is 5.029 mW and delay after clock is 1.539 ns only. The experimental analysis establishes better robustness of the proposed algorithm as it stands against various attacks along with better data hiding capacity.     

基于Mean Shift算法的运动平台下红外目标跟踪

运动平台下, 图像的运动包括目标、背景和平台的运动。复杂的运动关系,加上运动平台下成像质量差,增加了目标跟踪的难度。提出了一种有效的运动平台下前视红外(FLIR)成像目标跟踪算法。对于每一个被检测出的目标,计算灰度和局部标准差的分布,通过计算Mean Shift向量,最小化当前帧目标与模板的核密度分布,实现对目标的跟踪。采用自动更新模板的策略克服目标特征分布发生改变的问题,该策略同样取决于得到的模板与目标分布相似性度量。实验仿真证明,该算法能有效地、准确地跟踪红外成像序列中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合。     

基于扩散方程和相位一致的异源图像配准算法

针对同一场景下的红外与可见光图像特征点难以提取和匹配的问题,提出一种基于扩散方程和相位一致模型的红外与可见光图像的配准算法。首先提出了收敛速度更快的扩散方程,并用该方程对红外图像除噪;其次利用改进的相位一致模型提取红外与可见光图像的视觉相似性结构;在相似性结构上提取特征点,进行二进制描述;最后采用汉明距离实现特征点匹配。实验结果表明,该算法能够有效滤除红外与可见光图像的差异,减小计算开销的同时实现图像的自动配准。     

一种基于局部特征分块的目标跟踪算法

为了解决传统目标跟踪算法在天空背景下面临高能激光反射时图像像素灰度分布发生剧烈变化, 从而导致目标遮挡或丢失的问题, 采用一种基于局部特征分块思想的相关跟踪算法, 根据局部特征对跟踪模板进行了分块处理, 计算并选取其中特征稳定度高的块模板, 在跟踪区域内对每个块做模板匹配, 并进行了理论分析和试验验证。结果表明, 该算法在强光干扰下能够有效地对目标实时稳定跟踪, 且图像处理延迟时间在2ms以内。该研究对基于高能激光发射下的超高精度跟踪系统工作性能的保证是有帮助的。     

基于正则化观测矢量的H无穷粒子滤波红外目标跟踪方法

提出了一种新颖和鲁棒的红外图像序列中的目标跟踪方法。由于H无穷滤波器在系统噪声源不能确定或是未知的情况下具有较好的预测性能,所以以其估计得到的预测信息来分配粒子滤波算法的粒子。为解决粒子滤波的“采样枯竭”问题,正则化了H无穷粒子滤波器的观测矢量。同时,通过计算每个目标的亮度和局部标准差分布构成级联核的目标模型,以用于计算粒子集中各个粒子的加权值。对于目标的尺寸和表观信息变化的情况,以目标区域像素灰度值零阶矩的函数来调整跟踪窗口的大小,模型更新则通过更新目标模型的每个量化阶来实现。实验结果证明了所提出的红外图像目标跟踪方法是有效的,并且优于所比较的算法。