基于二维非参数特征分析的SAR图像目标识别

在分析传统Fisher线性鉴别分析局限性的基础上,由图像的行信息和列信息提出了两 种形式的二维非参数特征分析 (2DNFA)的特征提取方法,并应用于SAR图像目标的识别。直 接在SAR图像矩阵上使用非参数特征分析提取特征不仅能充分发挥非参数特征分析的性能而 且保留了图像矩阵的结构信息,大大降低了散度矩阵的维数,减小了运算量。使用美国MSTA R计划录取的数据对算法进行了仿真验证,实验结果显示两种形式的二维非参数特征分析在 较低特征维数下的识别率均可以达到98%以上,表明所提方法的有效性和正确性。     

一种应用于欠采样图像的自适应稀疏重建方法

针对图像稀疏重建中因使用固定参数的全变分(TV)正则项所带来的图像细节缺失和阶梯效应问题，提出了一种自适应二阶广义全变分(TGV)约束的图像稀疏重建算法。该算法采用二阶广义全变分模型权衡图像的一阶导数和二阶导数，且能够根据每次迭代得到的重构解及对应张量函数自适应地修正权重系数，实现图像的稀疏重建。与全变分正则模型和固定参数广义全变分正则模型相比，该算法能更好地保持图像轮廓和细节信息，提高重建图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)。     

基于局域方差系数与幅度均值的非线性扩散

在对SAR图像进行处理时,可以将图像分解为代表不同图像特征的多个分量.针对不同分量分别选取最合适的处理方式能够得到性能上的较大提升的问题,使用非线性扩散方法,将图像分解为表征大尺度结构信息的结构分量和表征小尺度细节信息的纹理分量,并对扩散参数的选择进行了对比和评估.提出了一种基于局域方差系数与窗口幅度均值积的扩散参数,作为判断图像中加强或者削弱扩散活动的条件.经过实验证明,采用这种扩散系数能够使得扩散的进行更有针对性,所得到的图像分量能够更加有效地用于后续处理.     

弹载SAR宽域成像的扫描参数设计

针对弹载条带合成孔径雷达(SAR)在末制导阶段由于波束覆盖范围窄和成像时间短,不易获 得所 要求的大面积图像的问题,提出了一种新的波束扫描方案,并根据导弹在末制导阶段的飞行 特点,结合子孔径处理方法,对波束扫描参数进行了理论分析和设计。仿真结果表明,与条 带SAR相比,该扫描SAR能有效地在较短的数据录取时间内获得大面积的SAR图像。     

遥感图像的自动配准综述

遥感图像配准,是针对两幅或多幅图像重叠区存在几何畸变或空间坐标位置不一致而进行的最佳匹配处理过程。图像配准是图像镶嵌和图像融合中最为重要的步骤,也是图像处理的重要内容之一。1996年,微软研究院的Szeliski提出了一种2D空间八参数投影变换模型,采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法 （简称L-M算法）求出图像间的几何变换参数来进行图像配准;张祖勋等利用多级影像概率松弛法有效地解决了不同时相、不同传感器获取的不同分辨率遥感影像之间的配准问题。无论采用何种方法配准，都需要大量的同名点。     

青光眼治疗现状及干细胞在治疗中的研究进展

青光眼是严重威胁人类视觉健康的疾病。目前已经清楚的认识到,青光眼是一种神经变性性疾病。因此,目前青光眼的治疗大致包括降低眼压和保护视神经两个方面。但现有的神经保护治疗手段不能从根本上逆转视神经损害。近年来干细胞治疗在器官组织损伤的治疗中发挥了重要作用,同样可用于青光眼中视神经损伤的治疗。据此,主要讨论青光眼的特征、治疗现状、干细胞的分类、特征及其在青光眼治疗中的应用现状和前景。     

基于分形的图像边缘检测研究

提出了一种新的图像边缘分形检测方法。该方法以具有各向同性的ＤＦＢＲ场模型作为图像区域的数学模型，定义了一种新的适用于图像边缘检测的分形参数，并将它用于图像边缘检测，实验结果证实了该方法的有效性。     

高精度机载可见光图像定位方法

针对现有技术不能解决机载可见光图像快速自动定位的问题，提出了一种定位精度高、处理速度快、可扩展性好的机载可见光图像定位方法。该方法以传感器共线成像模型为中心，将实时图像和传感器成像参数送入共线模型进行正射校正，校正后的图像与相应的基准图像进行图像配准，使用配准同名点信息更新传感器成像参数，最后再次通过共线模型获取实时图地理坐标定位信息。这种通过图像配准再计算成像模型的间接定位方法，不仅减少了计算量，而且使自动配准算法稳定，较传统的直接定位方法或图像配准方法有突出的优势。此外，该方法具有严格的误差传递计算公式，能计算定位结果的误差。仿真实验表明即使在大倾斜角条件下，该方法也能获得优于100 m的定位精度。     

结合图像处理与时频分析的直扩/跳频信号参数估计

为实现扩频带宽大于跳频间隔、干扰信号强度较大及存在信道噪声时直扩/跳频（DS/FH）信号参数精确估计,提出了一种结合图像处理算法与时频分析技术的DS/FH信号参数估计方法。该方法首先利用时频分析算法提取DS/FH信号的时频分布图,然后结合干扰分量在时频图中的图像特征,利用图像处理的开运算与闭运算剔除了图像中的孤立干扰点及“空洞”干扰点。特别地,为抑制复杂的毛刺干扰信号提出了一种迭代相关匹配算法。最后通过分析图像像素位置与时频参数的对应关系完成DS/FH信号的参数估计。仿真实验表明,该方法可以有效消除干扰信号的影响,准确快速提取混合扩频信号的时频参数。     

基于细胞神经网络CNN的图像检测提取的研究

细胞神经网络是一种适于并行计算的模型,本文利用细胞神经网络（CNN）实现了二值图像和灰度图像的边缘检测,详细分析了CNN的设计过程,并结合CNN的稳定性和判断边缘点的准则给出了模板参数的取值范围,并进一步推导了参数与输入像素之间的关系。最后给出了仿真结果,并对结果进行了比较与分析。     

基于透视的视频增强法

描述了一种新的基于射影空间的视频增强方法,通过图像间对极几何约束以及基础矩阵关系,实现三维图形对象和视频叠加。该方法采用了Pinhole像机模型和射影几何约束条件方便地实现虚拟物体的重投影,而且不需要像机的标定参数和环境对象的3D位置,克服了仿射空间近似所带来的视觉误差和使用限制。     

一种胶囊型内窥镜

一、发明简介本实用新型公开了一种胶囊型内窥镜,包括外壳,外壳内设有光源、图像传感器、微处理器、图像处理器和电池,外壳内还包括用于存储由图像传感器所感知图像的图像存储器。     

基于粒子群与PCNN的人脸图像分割

本文基于PSO粒子间的相互作用,对解空间随机搜索,利用粒子群的全局寻优与PCNN脉冲耦合特性相结合,合理设置人脸图像分割的关键参数,完成人脸图像的分割,仿真实验证明,该方法明显提高了人脸图像分割的效果和速度,保证了分割质量,为人脸特征提取提供可靠保证。     

论工程图纸数字化

主要论述了工程图纸数字化系统的基本配置和软件环境、工程图纸的整理、扫描参数设定及图像效果的处理。     

基于多路摄像的视频运动目标智能分析系统

为实现对视频运动目标落点的准确定位与参数分析,并满足其实时性要求,研发了基于多路视频图像的运动目标智能分析系统。该系统综合利用图像预处理和判读技术,在改进ViBe和Mean-Shift等相关算法的基础上,对视频图像进行连续的实时滤波、目标检测和定位以实现对目标参数的智能分析。同时,提出了基于多路视频信息定位目标落点算法和多摄像机协同调度技术。实验结果表明,该系统具有精度高、实时性强等特点,具有较高的实用价值。     

一种基于Stein无偏风险估计的复合去噪算法

针对统计非局部均值滤波损坏图像的细节与鲁棒性双边带滤波去噪不充分的缺点,提出了一种基于统计非局部均值滤波与鲁棒性双边带滤波相结合的复合滤波算法。该复合滤波算法通过统计非局部均值滤波与鲁棒性双边带滤波线性组合,利用Stein无偏风险估计对复合算法中的参数进行估计。实验中,从主观与客观方面进行对比分析,证明所提出的复合算法体现了非局部均值滤波与双边带滤波的优点,能有效地去除噪声并更好地保留图像的细节信息,峰值信噪比提高1～2 dB。     

融合改进FT显著性与Grabcut的图像目标分割算法

针对目前复杂度较大的图像中目标分割速度较慢、显著性边界分割不明确等问题,提出了一种融合改进的FT（Frequency-tuned）显著性检测与Grabcut的图像分割算法。该算法首先通过改进基于频率调谐的FT显著性检测方法得到图像中显著性较高的区域,并利用SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法对显著图进行预处理得到超像素图,能够有效改善边界的分割效果,然后通过以图论GraphCut算法为基础改进的Grabcut算法建立高斯混合模型。为了提高算法效率,通过聚类以超像素代替原像素,并反复迭代高斯混合模型（Gaussian Mixed Model,GMM）参数,最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。实验结果表明所提算法能够更准确更高效率地分割图像中的显著性目标,对高分辨率图像也有很好的适用效果,相比于其他算法在分割精度上提高10%左右,并具有较高的分割效率。     

基于全局运动估计的视频图像拼接在监控系统中的研究

研究摄像头拍摄的序列图像实现实时的全景视图拼接,利用金字塔分层的块匹配方式以及参教仿射模型,快速、精确地估算各帧之间的运动参数,实现了多帧图像的自动拼接,达到实时扩大视频监控范围和视野的目的.     

图像在Chirp-Fourier域的能量分布与Chirp水印算法研究

分析了图像在Chirp-Fourier域的能量分布，给出空域Chirp水印嵌入参数选取与Chirp-Fourier域水印检测时的处理方法。仿真结果表明，按照给出的参数嵌入水印，水印算法的透明性好，检测快，对常见的图像处理鲁棒性较强。     

改进的极化SAR点散射目标扰动滤波检测方法

为完成极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中点散射像素目标的检测,从几何扰动滤波检测点散射像素的基本原理出发,分析了经典方法存在的相干度参数阈值无法自适应获取和不同散射机制共享同一阈值两个问题,提出利用Cloude-Pottier分解结果中熵参数的分布情况计算得到阈值,利用平均阿尔法角参数完成不同散射机制的初分类,对初分类的结果排序得到的某种散射机制对应的相干度参数的比例因子,根据比例因子计算得到该类散射机制的阈值,从而完成点散射目标的检测。对机载合成孔径雷达（AIRSAR）数据集中的San Francisco Bay图像进行了实验,结果表明,改进方法在检测性能上优于经典方法。