江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ12427)
- 作品数：5 被引量：49H指数：3
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- 相关机构：南昌航空大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目航天科技创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 特征点和不变矩结合的遥感图像飞机目标识别被引量：25
- 2014年
- 目的 传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别.但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割识别算法.针对现有识别算法的不足,提出一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zemike不变矩相结合的遥感图像飞机目标识别算法.方法 首先,对预处理后的遥感图像和模板图像进行小波变换,在低分辨率图像下采用圆投影特征进行粗匹配,确定候选目标;粗匹配结束后,提取高分辨率图像的多尺度Harris-Laplace角点,并画出Delaunay三角网,同时提取出颜色不变矩和Zernike不变矩;然后使用欧氏距离作为这3种特征的相似性度量,并和样本图像进行加权匹配;最后选取欧氏距离最小的图像作为最终的识别目标.结果 实验结果表明,本文算法飞机检测精度比现有算法高2.2％,飞机识别精度比现有算法高1.4％～10.4％.该算法能从遥感图像中精确识别出十大飞机目标,并对背景、噪声、视角变化等多种干扰具有良好的鲁棒性.结论 提出了一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的飞机识别算法,该算法使用了图像的多种信息,包括特征点和不变矩,有效地克服了使用单一特征无法描述多种信息的不足.实验结果表明,本文采用基于特征点和不变矩的飞机识别算法比其他算法具有更强的抗干扰能力和识别精度.
- 曾接贤付俊符祥
- 关键词：飞机目标识别遥感图像不变矩
- 基于Nystrm低阶近似和谱特征的图像非刚性配准被引量：7
- 2015年
- 图像非刚性配准在计算机视觉和医学图像有着重要的作用.然而存在的非刚性配准算法对严重扭曲变形的图像配准精度和效率都比较低.针对该问题,提出基于Nystr¨om低阶近似和谱特征的图像非刚性配准算法.算法首先提取像素的谱特征,并将谱特征与空间特征、灰度特征融合形成具有扭曲不变性的全局谱特征;然后在微分同胚配准的框架内使用全局谱匹配,确保算法产生的变形场具有光滑性、可逆性、可微性,以提高配准的精度;其次采用Nystr¨om抽样方法,随机抽取拉普拉斯矩阵的行与列,低阶逼近该矩阵,降低高维矩阵谱分解的时间,从而提高配准的效率;最后提出基于小波分解的多分辨率图像配准方法,进一步提高配准的精度和效率.理论分析和实验结果均表明,该算法的配准精度和配准效率都有明显的提高.
- 张桂梅曹红洋储珺曾接贤
- 关键词：非刚性配准谱特征小波分解
- 基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法被引量：1
- 2015年
- 针对传统基于格式塔完形规则的轮廓提取易受到背景上边缘影响,导致轮廓提取的准确率低问题,提出一种新的基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法。首先,为减少边缘提取过程中提取的背景边缘,给出了融入显著性约束的Canny边缘检测方法,即在Canny边缘提取的框架中,融入显著性约束;接着,针对Canny边缘检测方法检测到的边缘易受噪声影响问题,提出一种融入边缘信息的折线逼近边缘拟合算法;然后,采用格式塔完形规则中的闭合性对拟合边缘进行度量,得到边缘之间的闭合关系;最后,通过分析边缘间的闭合关系与区域的显著性,设计了一个边缘闭合的代价函数,并利用最小权值最优匹配算法求解代价函数,得到最终的闭合轮廓。实验结果表明,该算法提高了轮廓提取的有效性和准确性。
- 曾接贤王玉
- 关键词：目标函数
- 结合格式塔完形规则的自然图像分割被引量：2
- 2015年
- 目的由于自然图像容易受到光照等因素的影响,其分割精度往往达不到人类视觉感知的需求,为此提出了一种新的结合格式塔完形规则的自然图像分割方法。方法首先采用Ncut算法对原图像进行过分割得到若干个子区域,这些局部子区域能弱化光照、背景模糊等自然因素的影响;然后引入格式塔完形规则对区域进行度量,提出了基于区域的量化计算模型,进一步弱化了自然因素的影响,而且所得的区域率更加符合人的视觉感知;最后在区域率的基础上提出了新的合并算法,该算法简单且执行效率高,通过区域合并得到最终的分割结果。结果 30幅图像的定量和目视对比实验表明,本文算法不仅能够很好地将格式塔完形规则应用到图像分割上来,而且对比实验表明,本文算法在评价指数PRI、VOI、GCE上总体性能要优于其他算法,与人工标注的结果比较接近。结论提出了一种结合格式塔完形规则的自然图像分割方法,该方法在过分割的基础上,采用格式塔完形规则对区域进行度量,有效降低了自然图像易受自然因素的影响,提高了分割精度。实验结果表明,本文提出的结合格式塔完形规则的图像分割算法高效性而准确,但不适合于尖细物体的自然图像的分割。
- 曾接贤王玉
- 关键词：自然图像过分割
- 曲率尺度空间与链码方向统计的角点检测被引量：14
- 2014年
- 目的 传统的曲率尺度空间角点检测中,选择的尺度不同会造成角点的漏检测及误检测问题.针对这两个问题,提出一种曲率尺度空间与链码方向统计的角点检测方法.方法 提出的角点检测方法是以曲率尺度空间为基础,先在较低的曲率尺度空间上选择候选角点集,再通过自适应阈值及链码方向统计的方法在角点集中剔除错误角点.结果 针对不同类型的图像进行了实验,结果表明,该方法比现有角点检测方法检测准确度高5％～10％,且漏检测角点少,角点检测错误率低.实验将该方法与CSS算法进行计算时间对比,分别采用256×256简单场景图与935×715复杂场景图,该方法计算时间只比CSS角点检测方法多0.1s与0.9s,相对CSS算法计算时间未有显著增加.结论 该方法采用较低的曲率尺度可检测出更多的角点,降低了角点漏检测率;通过计算椭圆角点自适应阈值删除椭圆角点,并采用Freeman链码方向统计方法剔除伪角点,提高了角点检测精度.实验结果表明,本文提出的角点检测方法比其他角点检测算法具有高效性和准确性.
- 曾接贤李炜烨
- 关键词：角点检测曲率尺度空间FREEMAN链码
