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基于混合视觉皮层模型的红外图像去噪和分割

计算机工程 2011年第18期37卷 214-216页

作者：秦东毕笃彦李权合空军工程大学工程学院西安710038

针对交叉视觉皮层模型(ICM)网络运行速度慢的问题,提出一种用于图像处理的混合视觉皮层模型(MCM)。MCM将人眼视觉现象中的韦伯律特性融入ICM,根据韦伯律特性设定神经元点火域值,采用金字塔分解式的运算方法扩大神经元的感受野,并利用IC... 详细信息

针对交叉视觉皮层模型(ICM)网络运行速度慢的问题,提出一种用于图像处理的混合视觉皮层模型(MCM)。MCM将人眼视觉现象中的韦伯律特性融入ICM,根据韦伯律特性设定神经元点火域值,采用金字塔分解式的运算方法扩大神经元的感受野,并利用ICM的脉冲同步发放性质,实现快速图像处理。基于MCM开发红外图像的去噪算法及红外图像分割算法,实验结果表明,与基于ICM的图像去噪和分割算法相比,基于MCM的算法具有良好的去噪和分割效果,运行速度较快。

关键词：人类视觉系统交叉视觉皮层模型混合视觉皮层模型韦伯律图像去噪图像分割

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基于LP滤波和Retinex的光照补偿

计算机工程 2011年第16期37卷 1-4页

作者：鞠明李权合毕笃彦空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室西安710038

针对彩色图像进行光照补偿后难以保持色彩恒常性的问题,提出一种基于Retinex和低通(LP)滤波的彩色图像光照补偿方法。将图像从RGB空间转换到HSV空间,保持H和S分量不变,对V分量使用LP滤波器V分量的高频成分H和低频成分VL,对VL采用Retine... 详细信息

针对彩色图像进行光照补偿后难以保持色彩恒常性的问题,提出一种基于Retinex和低通(LP)滤波的彩色图像光照补偿方法。将图像从RGB空间转换到HSV空间,保持H和S分量不变,对V分量使用LP滤波器V分量的高频成分H和低频成分VL,对VL采用Retinex算法进行光照补偿,利用VH和经光照补偿的VL及双重框架运算的LP重构算法进行重建得到V分量,将图像反变换至RGB空间得到最终的增强结果。实验结果表明,该光照补偿方法能对图像进行有效的光照补偿,保持较好的颜色恒常性。

关键词：色彩恒常性光照补偿视网膜皮质模型低通滤波双重框架

基于多级纹理特征和Mean-Shift的灰度目标跟踪

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计算机应用 2010年第6期30卷 1568-1572页

作者：危自福毕笃彦杨俭空军工程大学工程学院西安710038

由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean... 详细信息

由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean-Shift来实现目标跟踪的新方法。该算法首先利用Gabor变换提取多尺度、多方向的目标图像特征以扩充特征提取范围,然后应用旋转不变一致LBP算子对这些特征进行编码以增强所提取特征的有效性,最后采用纹理模式联合概率直方图建立目标的多级Gabor-LBP纹理特征模型,并通过Mean-Shift算法来实现目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以有效地克服光照变化、混乱及目标旋转的影响。

关键词：图像处理灰度目标跟踪 Gabor-LBP模型 Mean-Shift

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基于最优空间重采样的图像压缩算法

计算机工程与应用 2008年第5期44卷 73-74,101页

作者：王锦江高山毕笃彦空军工程大学工程学院西安710038

给出了一种基于最优空间重采样模型的图像压缩算法。该算法通过对图像像素的重采样,以还原误差最小化为准则选择性地保存图像中的部分像素来以达到压缩的目的,并通过分段线性插值来估计被删除的像素灰度完成还原。图像压缩实验证明其压... 详细信息

给出了一种基于最优空间重采样模型的图像压缩算法。该算法通过对图像像素的重采样,以还原误差最小化为准则选择性地保存图像中的部分像素来以达到压缩的目的,并通过分段线性插值来估计被删除的像素灰度完成还原。图像压缩实验证明其压缩性能接近JPEG2000,对复杂纹理图像的压缩稍差,对低码率和带噪图像的压缩还原结果在边界保持和视觉效果上要优于JPEG2000。

关键词：图像压缩最优空间重采样

基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述新算法

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电子学报 2014年第8期42卷 1619-1623页

作者：何林远毕笃彦马时平周理南栋西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049 空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

为寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述算法.分析说明了该方法在继承SIFT算法良好性质的基础上,通过对多尺度下信息熵的估计,能够快速准确找出图像局部结构特征并利用改进的非线性降维方... 详细信息

为寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述算法.分析说明了该方法在继承SIFT算法良好性质的基础上,通过对多尺度下信息熵的估计,能够快速准确找出图像局部结构特征并利用改进的非线性降维方法对特征描述子进行特征重划.实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得更多的特征效果,并且计算速度较原算法大幅提升.该算法适用于实时性要求较高,存在旋转、尺度缩放、亮度差异等变换下的结构图像寻找描述子.

关键词：多尺度熵局部聚集特征非线性降维

一种联合EMD-RST的HRRP-RATR

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数据采集与处理 2009年第3期24卷 275-279页

作者：刘传武毕笃彦张智军空军工程大学工程学院中国人民解放军95856部队

针对高分辨雷达目标信号非平稳特性,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)特征提取技术的雷达目标高分辨一维距离像自动目标识别(HRRP-ATR)方法。该方法首先利用EMD将雷达目标HRRP分解为多个平稳的内禀分量(In... 详细信息

针对高分辨雷达目标信号非平稳特性,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)特征提取技术的雷达目标高分辨一维距离像自动目标识别(HRRP-ATR)方法。该方法首先利用EMD将雷达目标HRRP分解为多个平稳的内禀分量(Intrinsic mode function,IMF),分别采用AR模型、奇异值分解、能量分布进行特征提取。为缩减特征维数,引入粗糙集理论(RST)进行属性约简、规则提取以及分类,并同基于支持向量机(SVM)的分类方法进行比较,得到一些有价值的结论。

关键词：雷达目标自动识别经验模态分解奇异值分解粗糙集支持向量机

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基于改进交叉视觉皮质模型的图像分割新方法

计算机工程与科学 2013年第7期35卷 124-130页

作者：周理高山毕笃彦何林远空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

从人类视觉特性出发,将具有"中心抑制,周边加强"性能的人眼视觉侧抑制现象与交叉视觉皮质模型相结合,形成了一种与人类视觉保持一致的适合图像分割的侧抑制-交叉视觉皮质模型。在此基础上,利用灰度级-邻域平均灰度级二维直方图,将一维... 详细信息

从人类视觉特性出发,将具有"中心抑制,周边加强"性能的人眼视觉侧抑制现象与交叉视觉皮质模型相结合,形成了一种与人类视觉保持一致的适合图像分割的侧抑制-交叉视觉皮质模型。在此基础上,利用灰度级-邻域平均灰度级二维直方图,将一维卡方散度推广至二维,构造出了基于最小二维卡方散度的分割准则,进而提出一种实时性高的图像分割新算法。实验仿真表明,这种分割算法效果优于原始ICM算法和经典的Otsu算法,同时该准则计算速度远高于基于二维最小交叉熵准则的计算速度。

关键词：交叉视觉皮质模型灰度级-邻域平均灰度级直方图二维卡方散度侧抑制模型抑制系数

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基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法

电子学报 2015年第3期43卷 500-504页

作者：南栋毕笃彦马时平何林远娄小龙空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

本文提出一种基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法,该算法首先对退化模型进行变换以满足Kimmel变分框架的要求;其次,考虑到人眼视网膜锥细胞对绿光的敏感性,将绿光分量作为大气传输图变分求解模型的输入;最后,利用景深图像特性,在8邻域... 详细信息

本文提出一种基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法,该算法首先对退化模型进行变换以满足Kimmel变分框架的要求;其次,考虑到人眼视网膜锥细胞对绿光的敏感性,将绿光分量作为大气传输图变分求解模型的输入;最后,利用景深图像特性,在8邻域快速求解中对能量函数进行约束,从而有效提升去雾图像的视觉效果.实验结果表明本文算法在获得最佳去雾效果的同时,具有较好的实用性和较少的计算资源消耗.

关键词：图像去雾退化模型景深变分模型

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基于局部特征统计的小目标检测算法

中国电子科学研究院学报 2006年第3期1卷 228-233页

作者：王勋毕笃彦空军工程大学工程学院航空电子工程系西安710038

本文提出了一种新的基于局部特征统计的红外图像小目标检测方法。首先对图像的局部区域灰度概率进行统计,通过阈值分割,去除图像中缓慢变化的背景和弱的边缘,得到包含强的边缘点、噪声点和目标点的残留图像,然后利用残留图像内各点的局... 详细信息

本文提出了一种新的基于局部特征统计的红外图像小目标检测方法。首先对图像的局部区域灰度概率进行统计,通过阈值分割,去除图像中缓慢变化的背景和弱的边缘,得到包含强的边缘点、噪声点和目标点的残留图像,然后利用残留图像内各点的局部方向信息测度的差异,进一步剔除强的边缘点。最后通过多帧累加判决的方式将真实目标从噪声点中检测出来。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标,适合于实时和多目标的检测。

关键词：局部灰度概率方向信息测度红外小目标检测