结合自适应阈值与Forstner的Harris角点匹配优化算法

针对传统Harris角点检测效率低、非极大值引起的伪角点多等问题,提出了一种自适应阈值和归一化互相关（NCC）与随机抽样一致算法（RANSAC）相结合的Harris图像匹配算法。首先,采用自适应方式抑制非极大值的方法对角点进行预筛选;其次,采用Forstner算子对角点进行二次筛选;接着采用归一化互相关匹配算法对检测的Harris角点进行粗匹配;最后采用随机抽样一致算法对图像进行精确匹配。实验结果证明改进的方法不仅缩短了角点检测和图像匹配时间,而且能有效提高图像的匹配精度。     

基于特征点配准的图像拼接技术研究

图像拼接是图像处理技术中的重要研究领域，现已广泛应用于遥感图像处理，医学图像分析，计算机识别，军事，勘探等领域，该文通过Harris角点特征的检测来实现图像的配准，达到较好的结果。     

基于固定翼飞机前视近红外图像的实时跑道检测

为实时、精确地提取固定翼飞机前视图像中的跑道区域，提出了一种惯性辅助的近红外图像跑道检测算法。首先利用惯性导航信息和跑道角点的大地坐标，生成虚拟跑道轮廓，并估计跑道感兴趣区域(Region of Interest,ROI)；然后对ROI区域进行细节增强，从中提取直线段；在虚拟跑道轮廓的辅助下拟合跑道边缘线，提取跑道特征。经真实数据验证，所提法可以从机载前视红外图像中实时、精确地检测出跑道特征，在33 frame/s的帧率下检测准确率达97%。     

利用改进特征金字塔模型的SAR图像多目标船舶检测

深度学习模型中的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）常被用作合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像中多目标船舶的检测。针对复杂场景下多目标船舶检测问题，提出了一种基于改进锚点框的FPN模型。首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN（Region Proposal Network）并映射成新的特征空间用于目标检测，然后利用基于形状相似度距离（Shape Similar Distance,SSD）度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框，并使用SAR船舶数据集测试。实验结果表明，所提算法目标检测精确率达到98.62%，在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比，模型准确率提高，整体性能更好。     

一种改进的相位一致性图像特征检测方法

同时检测出包括边缘特征和线特征在内的多种图像特征一直是图像特征检测中的难点。在相位一致性基本原理的基础上，提出了一种基于局部频率的相位一致性检测图像特征的算法。试验结果表明，采用的算法在图像特征的细节保留和定位方面要优于传统的相位一致性算法和Canny算法。     

双边滤波下局部强度与梯度融合的小目标检测

针对红外小目标在复杂背景下难以检测的问题，提出了一种利用局部强度和梯度融合来增强目标抑制背景杂波的算法。首先通过双边滤波技术得到去噪图像，然后利用目标区域与局部邻域的强度差异和梯度向量获得融合图像，最后采用自适应阈值分隔技术成功检测出小目标。理论分析和实验评估结果表明，该算法能够很好地抑制高斯噪声和背景边缘，相比于传统的检测算法，其检测性能显著提高，鲁棒性能较好。     

基于拓扑结构的图像拼接算法

针对加速稳健特征（SURF）算法匹配特征点对较多，造成拼接精度低、计算量大的缺点，结合网络拓扑学理论提出了一种剔除误匹配的SURF改进拼接算法。算法定义并采用连通矩阵得到特征点的拓扑结构，将两幅图像的连通矩阵做异或运算得到判断矩阵，多次迭代剔除特征点集合中错误匹配点和匹配度较低的点，得到拓扑结构完全相同的特征点集合，有效减少了匹配特征点对的数量，提高了特征点对的匹配正确率。根据最终的特征点集合计算变换矩阵完成两幅图像的拼接处理。对比实验结果表明，针对同一组图像进行拼接处理，所提算法的特征点匹配正确率较SURF算法提高了28.28%以上；对于小分辨率图像拼接，耗时基本保持一致；对于大分辨率图像拼接，所提算法耗时大大减少。     

利用局部灰度特征分析实现红外弱小目标检测

提出了一种利用局部灰度特征分析进行红外弱小目标检测的新方法。该方法通过判 断图像局部灰度包络曲面是否具备二维高斯函数曲面特征实现红外弱小目标检测,不需要进 行传统的背景预测。设计了新的目标局部灰度特征提取方法和适合工程计算的自动目标检测 算法。实验结果证明了算法参数选择策略的有效性,验证了算法对复杂背景边缘良好的杂波 抑制能力。     

细胞自动机在棋盘格角点检测中的应用

根据细胞自动机组成单元简单，单元之间作用具有局部性的特点。本文将细胞自动机的模型应用到棋盘格的角点检测中，棋盘格模板被广泛的应用在摄像机标定中。使用matlab为工具对模型进行了开发，实验结果表明，该细胞自动机模型是一种简单有效的棋盘格角点检测方法。     

基于自适应阈值的车道检测系统的研究

车道检测系统中的关键问题是图像分割，而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法，并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性，最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。     

子块均点特征分形快速图像压缩编码

分形图像压缩根据图像特有的自相似性，利用压缩仿射变换消除图像数据冗余度，进而实现图像压缩，实现较高的压缩比。然而，分形图像压缩编码具有计算复杂度高、运行时间过长的致命缺点，对于图像信息量巨大的当今社会来说不具有实用性。为解决基本分形压缩编码耗时过长的问题，提出了子块均点特征分形压缩编码算法，利用该算法将基本分形压缩编码的全搜索转为局部搜索，限定搜索范围，减少定义域块的搜索，在客观质量稍作牺牲的基础上加快了编码速度。将所提算法分别与五点和特征算法、1-范数特征算法、欧式比特征算法以及双交叉算法进行比较，仿真结果表明，在时间稍逊的情况下，所提算法在客观质量（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）上更优。     

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。     

利用曲波变换和局部线性嵌入算法的SAR图像海面油膜特征提取

溢油事故带来的海洋污染问题日益严重,SAR图像快速准确地自动识别为溢油事故的处理和决策支持提供了重要前提。为了获得更高的油膜识别准确率,提出了一种基于曲波变换（Curvelet）和局部线性嵌入（Local Linear Embedding,LLE）算法的SAR图像特征提取方法。首先,利用Curvelet对图像进行分解,选取包含了主要信息的低频分量作为新的图像矩阵;然后,利用LLE进行非线性降维,提取图像分类特征。为了验证提取特征的有效性,所提的Curvelet-LLE算法与PCA、LLE、等距特征映射（Isomap）、Curvelet变换和 Fisher 判别分析(Curvelet-KFD)、Wavelet-LLE等特征提取算法,利用K最近邻和支持向量机分类器分别进行了对比实验。实验结果表明,Curvelet-LLE算法能更有效地提取SAR图像油膜识别的分类鉴别特征,其准确率相对较高,具有较好的实用性。     

机场跑道图像去雾增强算法及其实现

机场跑道场景下，由于雾、霾等恶劣天气以及大气散射的作用，使拍摄的图像对比度降低，颜色退化，物体特征难以辨认，影响机场跑道图像的异物检测与识别，带来一些安全隐患。针对上述问题，提出基于双线性插值和中值滤波的改进的引导滤波算法，提高图像对比度和处理速度，利于机场跑道异物检测与识别。仿真结果表明，改进的引导滤波算法与已有算法相比，处理速度提高了2~3倍，且图像彩色值分布更广，直方图更均匀。该算法拥有良好的边缘保持性，在细节增强方面有很好的指导意义。随后将改进的引导滤波算法移植到数字信号处理器(DSP)平台上，以满足实际工程应用对小型化的需求。     

一种新的快速视频图像边缘检测算法

一般常用的边缘检测算法计算量较大，对细小边缘检测效果较差，不适合实时边缘检测系统。针对这一问题，本文提出一种连续分割的快速边缘检测算法：从相互垂直两方向分割梯度图像，提取截面曲线极大值获得图像边缘，使用形态学梯度，检测出细小的图像边缘。实验结果表明此算法较Canny等经典算法减少了计算量，提高了边缘检测精度。     

融合多特征的图像检索算法

针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法。首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST（Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果。实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率。     

一种全自动稳健的图像镶嵌算法

针对现今学者提出的多种获取全景图像的图像镶嵌算法大都只是在图像发生平移条件下完成的局限性,提出一种广泛适用于图像发生任何空间变换(包括图像的平移、旋转、缩放和其它扭曲)的镶嵌算法.该算法核心是采用图像变形技术对发生空间变换的图像进行投影重建.具体过程是:首先由Harris算子提取的角点求得两幅图像间的变换矩阵,然后由此变换矩阵应用图像变形技术,逆向映射重采样插值发生空间变换的图像,最后与源图像合成图像.实验表明,该算法能达到良好的镶嵌效果.     

面向逆向工程的图像特征提取方法研究现状与发展趋势

数字测量技术的发展促进了逆向工程在数字化图像识别、计算机图像处理、三维特征建模与造型设计等应用领域的飞速发展。本文主要对面向逆向工程的图像提取方法进行研究综述,介绍了基于点、线、面特征的传统提取方法和图像边缘测算及其衍生方法,追踪国内外相关的研究动态和科研成果,并指出图像特征提取方法研究和应用的发展趋势。     

基于方向小波的弱尾迹检测

针对遥感图像中的弱尾迹检测,提出了一种基于方向小波变换的尾迹检测新算法,并且比较了方向小波和传统的小波变换在检测尾迹中的不同之处。分析得出方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因而不仅可以有效检测出图像中的弱尾迹,而且可以检测出某一特定方向上的弱尾迹。仿真结果表明,检测效果十分良好。     

基于调制域的雷达信号脉内特征提取新方法

针对传统调制域检测法在提取雷达信号脉内特征中的不足,提出了一种通过检测极值点来提 取信号脉内特征的方法。首先通过检测出信号极值点,再对极值点进行运算处理,进而提取 出极值点中包含的脉内特征信息。该方法借助于极值点具有最大信息量的优势,并运用二次 提取频率来估计码元宽度,使得算法的信噪比性能得到有效改善。仿真结果表明,与传统调 制域检测法相比,该方法在低信噪比下对于多种类型信号的脉内特征参数的估计精度平均提 高30%。