【摘 要】
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针对红外弱小多目标图像背景杂波干扰严重、弱小目标检测率低和目标跟踪困难的问题,提出一种基于噪声方差估计的红外弱小目标快速检测与目标跟踪算法。首先采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素;然后对其进行信噪比(SNR)估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素SNR高的被标记为目标像素;再对标记过的图像进行分块分析,准确提取出连续图像序列中的目标像素;将检测出的目
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针对红外弱小多目标图像背景杂波干扰严重、弱小目标检测率低和目标跟踪困难的问题,提出一种基于噪声方差估计的红外弱小目标快速检测与目标跟踪算法。首先采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素;然后对其进行信噪比(SNR)估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素SNR高的被标记为目标像素;再对标记过的图像进行分块分析,准确提取出连续图像序列中的目标像素;将检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的
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为了减少多视点下场景图像拼接中大视差对图像拼接结果产生的影响,提出一种利用度量矫正转变场景图像视角来优化全景图像拼接的方法。给出了在摄像机内参数以及摄像机在世界平面中位置信息均未知的情况下,从场景的单视图图像恢复场景图像的度量结构,得到世界平面中场景的正面视图图像。然后,基于特征匹配的图像拼接算法得到带有重叠区域场景图像的全景图。实验结果表明,该方法的图像拼接自由度DOF由8降到了2,不仅简化了拼
为了解决当前工件表面粗糙与缺陷特征相近的情况导致算法识别不准确的问题,以模式识别为切入点,分别从支持向量机与k最近邻的两个强分类器出发,提出了基于支持向量机与k最近邻的工件图像表面缺陷识别算法。首先,通过4种算法核,线性算法核、多项式算法核、径向算法核和Sigmoid算法核,设计出支持向量机分类算子,达到精准识别的目的。然后,在支持向量机识别的基础上,继续训练学习样本,通过分类误差最小化法则,进一
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伴随图像去噪技术的不断发展,传统的全变分(TV)模型存在一定的局限性,即容易出现"阶梯效应"。为了解决TV模型去噪后图像易出现"阶梯效应"的问题,提出一种改进的全变分模型。首先,分析了图像边缘区域、纹理细节区域和平坦区域的梯度和方差特性;其次,利用图像不同区域具有不同的梯度和方差特性构造加权函数;随后在TV模型的正则项中引入加权函数来控制扩散强度;考虑到噪声的影响,首先对图像的梯度值和方差值进行滤
为了提升超声图像中的神经分割效果,提出了一种新的网络结构残差U型网络.相比于现有的U-net网络,残差U型网络加深了网络结构,提高了网络的表达能力;通过对每层参数进行规范化处理,减少了训练时间,提高了神经分割效果.实验结果表明,残差U型网络在分割效果上比U-net网络提升了约13%,比Seg Net网络提升了约7%.
为了提高光学相干弹性成像(OCE)灵敏度,达到通过测量微小形变实现生物组织弹性成像的目的,提出了一种基于多阶微分放大的相敏OCE方法。本方法采用压电陶瓷(PZT)作为外部驱动激励源,以PZT谐振频率为驱动频率,通过提取相邻时刻微小位移改变引起的相位差,并对其作微分放大从而实现微小位移提取。通过对有内嵌物的琼脂模拟样品进行弹性成像,可将反射系数相近、弹性模量相差较大的不同样品进行区分。仿体实验说明,
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由于传统的视频信息隐藏算法缺乏对人眼视觉感知特性的研究,本文提出一种基于视觉感知的3D-HEVC(3D High Efficiency Video Coding,3D-HEVC)帧间信息隐藏算法。首先,根据立体显著模型和大津阈值,将立体视频图像分为显著区域和非显著区域;然后,建立隐秘信息与量化参数QP(Quantization Parameter,QP)的映射关系,且针对不同的区域,利用隐秘信息根
为了有效填补虚拟视点图像中的公共空洞,提出了一种基于逆向映射的空洞填补方法。首先利用深度图像绘制(DIBR)技术将左、右参考视点映射到虚拟视点位置,利用图像膨胀方法将映射的虚拟视图中的空洞区域进行扩大,以消除虚拟视点图像中的伪影瑕疵;然后,提取出膨胀后空洞区域的边界,并将其逆映射到原始的参考图像中,根据空洞与边界的相对位置,选取原始图像中相对位置上的像素来填充虚拟视图中的空洞区域;最后,将空洞填补
An image encryption scheme based on confusion and diffusion is proposed. In the proposed scheme,original images are transformed into other forms, such as binary streams and ‘hyper-image, firstly. Then