基于SVM/LDA的SAR图像目标鉴别方法

提出一种基于主成分分析和支持向量机与线性判别分析结合算法的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标鉴别方法.利用主成分分析算法对SAR图像向量进行降维并提取其全局特征,对降维后的全局特征采用最小类内散度支持向量机算法进行变换,并对变换结果训练生成最佳分类器,进行分类完成目标鉴别.实验结果表明该方法可以获得较高的分类正确率.     

一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法

提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法.算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵.通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测.该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于概率霍夫变换的车道检测技术研究

针对鲁棒性和实时性的矛盾,提出了一种基于改进的概率霍夫变换(PPHT)的道路检测算法。该算法将待处理道路图像分为初始帧和后续帧,对初始帧道路图像根据投影成像原理分割为道路区域和非道路区域,对道路区域图像进行预处理增强其中的边缘信息,之后采用PPHT直线提取算法提取道路标识线,并对参考路径进行定位,同时确定后续帧的感兴趣区域;对后续帧道路图像中位于前一帧确定的感兴趣区域中的部分同样地进行预处理,之后采用最小二乘曲线拟合方法提取基于直线-抛物线的道路标识线。按照该算法得到的车辆定位信息,可用于车辆自动导航或防偏预警等系统的后续控制。     

基于改进Harris算法与改进的SIFT算法相结合的图像匹配方法

文章针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的SIFT算法与改进的Harris算法相结合的图像匹配方法,对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris闽值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点,从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次,结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明,用取得稳定的特征点,进而结合一种好的匹配策略,能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。     

基于图像特征的SAR机场目标边缘提取方法研究

SAJR图像边缘检测是SAR图像处理与分析中最基础的内容之一,从分析SAR图像的成像原理及目标统计特性出发,根据SAR机场图像的基本特性,提出了一种基于图像特征的SAR机场图像边缘提取方法,综合运用了中值滤波、图像分割、数学形态学等方法实现了SAR图像的预处理,最后利用Canny算子对预处理后的SAR图像进行了边缘提取.     

一种获取脑部MR影像标记点的新方法

本文提出了一种获取脑部MRI影像标记点的新方法,该方法基于脑部影像的灰度介于非脑组织灰度与背景灰度之间这一先验知识,依据图像的灰度分布特性获取图像的两个阈值,通过对图像进行平滑减少了噪声引入的极小值点的数目.针对三种梯度算子分别进行了试验,采用Roberts算子来计算图像的梯度,然后荻取梯度图像的极小值点.并选取位于阈值值之间的极小值点作为标记点.根据这些标记点,对脑部影像应用分水岭算法,实现了脑部轮廓的提取.     

基于PCNN的手腕骨图像自动分割方法研究

在骨龄自动评价系统研究过程中,对X射线图像中的手腕骨有效分割是一项艰巨的工作。为了解决棘手的手腕骨分割问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的自动分割方法。该方法在合理简化传统PCNN模型的基础上,利用图像的灰度迭代阈值确定PCNN的迭代次数,实现了对手腕骨有效分割,分割结果优于OTSU算法、分水岭分割算法、阈值迭代算法。     

一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法

分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点. 利用舰船目标的灰度相关性和形状特性与背景杂波的差异,提出了一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法. 算法建立了海杂波的二维独立联合K-分布概率模型,通过给定的虚警率得到检测阈值以对图像进行检测. 该算法能够极大地抑制斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的影响,有效地降低了虚警数,检测效果得到了明显改善.     

一种简单的人脑图像的分割

给出了一个基于区域生长法的医学图像的分割算法,用区域生长的方法对脑部扫描图像中的脑体进行了分割提取,根据脑部扫描图像的特点确定了生长的种子点,通过反复测试确定了最终的生长门限。试验证明,该方法简单实用,分割准确。     

基于小波变换的SAR图像海洋内波特征提取

海洋内波观测对于海洋学、海洋工程和海洋军事等方面具有重要价值。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)已经成为海洋内波探测的重要技术手段。本文利用小波变换阈值去噪方法对图像进行预处理;采用Matlab小波函数对图像进行分解、去噪、重构,再通过平稳小波变换提取SAR图像海洋内波的边缘特征。最后通过实验结果分析,证明平稳小波变换对于SAR图像内波特征提取是有效的。     

基于脉冲积累的SAR实时聚焦算法

在实际的SAR场景中,由于载机平台运动的不规律会引入相位误差,这将导致SAR图像出现模糊,甚至不能形成图像,因此需要准确地估计和补偿相位误差.提出一种较好的SAR相位历史估计算法,在方位向应用延时自相关方法进行准确的相位估计,由此实现SAR的准确聚焦成像.该相位估计方法具有较高的计算效率,非常适合于实时SAR系统.利用对实际SAR数据的聚焦处理证明了该方法的有效性.     

一种用修正各向异性扩散方程抑制SAR相干斑的算法

针对各向异性扩散方程抑制SAR图像相干斑时,需要进行多次迭代,很难用于实时处理的情况,提出一种改进算法.该算法根据图像变差系数,自适应调整中心像素与各方向扩散系数的权重,从而在均匀区域加速扩散过程,在非均匀区域保留原各向异性扩散方程的性能.利用机载SAR图像对算法性能进行验证,结果表明,算法仅需较少的迭代次数,就可以获得与常规各向异性扩散方程相干斑抑制相同的性能.     

基于多源信息的辽东湾顶东部海岸时空变化研究

根据对辽东湾顶东部的实地考察,本文综合利用RS/GIS技术方法,提出了岸线解译原则,采用多期TM/ETM+影像、CEBERS-02B高分辨率多光谱影像等数据,提取了1979年-2011年逐年的矢量岸线,量化分析了综合开发治理下研究区的海岸变化,为综合治理提出了科学建议.研究表明,研究区:①岸线延续增长趋势,曲率变小,由自然圆滑变为平直曲折,围海造陆已逐渐脱颖而出为主要变化形式;②海岸变化时空分异,三角洲湿地退化从面积减少变为自然湿地向人工湿地转化、河口地区围海填土面积趋于指数增加、砂质岸段侵蚀在防浪堤作用下得到有效缓解,反映出在相对稳定的自然条件下,社会因素成为变化的主要推动力,不同政策和规划对岸线形态塑造的巨大差异;③针对强度大、速度快的人类活动,使用时间尺度小密度高的逐年监测与传统大尺度监测相结合的方法分析,对监测海岸线的开发和治理、及时调整应对岸线变化的措施有重要帮助.     

Semisupervised SAR image change detection based on a siamese variational autoencoder

In synthetic aperture radar (SAR) image change detection, the deep learning has attracted increasingly more attention because the difference images (DIs) of traditional unsupervised technology are vulnerable to speckle noise. However, most of the existing deep networks do not constrain the distributional characteristics of the hidden space, which may affect the feature representation performance. This paper proposes a variational autoencoder (VAE) network with the siamese structure to detect changes in SAR images. The VAE encodes the input as a probability distribution in the hidden space to obtain regular hidden layer features with a good representation ability. Furthermore, subnetworks with the same parameters and structure can extract the spatial consistency features of the original image, which is conducive to the subsequent classification. The proposed method includes three main steps. First, the training samples are selected based on the false labels generated by a clustering algorithm. Then, we train the proposed model with the semisupervised learning strategy, including unsupervised feature learning and supervised network fine-tuning. Finally, input the original data instead of the DIs in the trained network to obtain the change detection results. The experimental results on four real SAR datasets show the effectiveness and robustness of the proposed method.     

二维Otsu算法在壁虎脑切片图像处理中的应用

提出将基于二维Otsu算法的分割方法应用于大壁虎脑切片彩色图像背景区域的漂白处理中及保护目标区域的方法,并对一维和二维算法进行了比较。首先构建二维直方图,然后利用二维直方图建立二维Otsu算法,并对大壁虎脑切片彩色图像进行分割,最后恢复分割完成的二值图像中目标区域的彩色特性。这一方法在生物医学彩色图像处理中得到了较好的实现,同时,本文进一步验证了该方法在普通彩色图像处理中的可行性。     

遗传规划在SAR图像识别中的应用

提出一种基于遗传规划的合成孔径雷达图像识别方法.首先提取SAR图像的5种特征作为原始特征,然后利用遗传规划算法在5种原始特征上合成新的特征,最后采用支持向量机进行分类.实验结果表明了算法的有效性.     

基于Harris特征点和对比度调制的图像拼接算法

提出了一种基于角点特征Harris和对比度调制的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量。利用Harris算法提取基准图像（带匹配图像）和后续图像的特征点。确定特征的位置、尺度与方向,利用最近临法完成两幅特征点的匹配,确定重合区域,利用基于对比度调制方法完成对图像的拼接。实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接具有良好的效果,适于室外复杂环境的图像拼接。     

基于俯仰角压缩的阵列天线合成孔径雷达三维成像算法

从阵列天线合成孔径雷达(SAR)的信号模型出发,提出了一种基于俯仰角压缩的阵列天线SAR三维成像算法,解决了阵列天线SAR中存在的距离单元徙动项的校正问题,从俯仰角压缩的角度分析了阵列天线SAR的三维成像原理.通过计算机仿真验证了信号模型和三维成像算法的有效性.