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边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法

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科学技术与工程 2014年第30期22卷 196-201页

作者：郭猛邵国金河南城建学院计算机科学与工程学院平顶山467036

针对弱边缘图像分割中交叉皮层模型产生目标几何尺寸失真等问题,提出了一种基于边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法。该算法借助prewitt边缘算子和边缘斜坡模型,细化图像边缘宽度。在此基础上,利用二维直方图将交叉熵扩展至... 详细信息

针对弱边缘图像分割中交叉皮层模型产生目标几何尺寸失真等问题,提出了一种基于边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法。该算法借助prewitt边缘算子和边缘斜坡模型,细化图像边缘宽度。在此基础上,利用二维直方图将交叉熵扩展至二维空间,以获得交叉皮层模型的最优分割阈值。实验结果表明,该算法不仅能克服边缘模糊的影响,对弱边缘图像进行精确分割;而且处理速度也大幅提升了。

关键词：图像分割prewitt边缘箅子边缘斜坡模型交叉皮层模型交飞墒

边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法

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激光杂志 2014年第12期35卷 25-29页

作者：张健孔勇奇浙江商业职业技术学院信息技术学院杭州310053

关键词：图像分割 prewitt边缘算子边缘斜坡模型交叉皮层模型交叉熵

基于交叉皮层模型的多/高光谱遥感图像全色锐化算法

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基于交叉皮层模型的多/高光谱遥感图像全色锐化算法

作者：赵鹤婷兰州交通大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的蓬勃发展,种种人造地球卫星、航空器等对地观测平台源源不断地提供具有不同空间分辨率、光谱分辨率的多源遥感图像,如全色图像、多光谱图像、高光谱图像、无人机航摄图像等。这些多源遥感图像所提供的丰富的空间和光谱信... 详细信息

随着遥感技术的蓬勃发展,种种人造地球卫星、航空器等对地观测平台源源不断地提供具有不同空间分辨率、光谱分辨率的多源遥感图像,如全色图像、多光谱图像、高光谱图像、无人机航摄图像等。这些多源遥感图像所提供的丰富的空间和光谱信息在农业监测、环境保护、军事国防等重要领域发挥着举足轻重的作用。然而,受遥感器信噪比等能力限制,单一卫星传感器较难实现同时兼顾高空间和光谱分辨率成像,因此,有必要研究空、谱融合算法来集成多源遥感图像中的互补信息,进而服务于应用。全色锐化是利用高分辨率图像的空间细节对低分辨率多、高光谱图像进行锐化融合处理,生成兼具高空间分辨率和光谱分辨率的遥感图像的一门技术。但是大多经典全色锐化算法在空间细节信息注入和光谱保真上提升有限。特别是应用于高光谱图像、全色图像和无人机图像等分辨率差异较大的锐化融合时,存在谱带混叠,融合结果易出现细节模糊和光谱失真等问题。交叉皮层模型(Intersecting Cortical Model,ICM)是一种单层二维神经网络,可以通过对图像像素的非线性激活,生成符合人眼视觉感知的非规则分割区域。因此,论文将ICM模型与多、高光谱遥感图像的全色锐化相结合,以提高多源遥感图像的锐化融合精度为目标开展研究。论文的主要研究工作和创新点如下:(1)提出一种基于交叉皮层模型的多光谱和全色图像自适应全色锐化算法。针对传统全色锐化方法往往采用整幅图像或规则矩形窗口计算融合注入系数,导致图像的前景与背景混淆,进而影响融合图像质量的问题。本文提出结合交叉皮层神经网络模型的自适应分割全色锐化算法。该算法利用ICM的非线性分割特性,自适应计算注入细节权重,并采用混合蛙跳算法优化ICM模型参数,获得了光谱保真和空间细节丰富的全色锐化多光谱图像。(2)构建一种基于交叉皮层模型的多光谱和无人机图像自适应全色锐化算法。该算法利用无人机图像的亚米级分辨率,通过分步融合方法逐级丰富多光谱图像的空间细节信息。同时在锐化融合中利用符合人眼视觉特性的ICM非规则分割区域进行注入权重的计算。该算法将多光谱图像的分辨率提升至与无人机图像相同的亚米级空间分辨率,同时较好地保持了多光谱图像的光谱信息。(3)构建一种基于交叉皮层模型的高光谱图像自适应全色锐化算法。针对高光谱图像全色锐化中,空、谱分辨率的较大差异会导致融合结果光谱严重失真和纹理细节缺失问题。本文结合ICM模型,采用以多光谱图像为媒介的分步融合策略,构建一种自适应高光谱图像全色锐化算法。同时,在锐化融合中采用灰狼优化算法自适应优化ICM模型参数,生成最优非规则分割区域,为高光谱图像提供更精准全面的细节和光谱信息。通过采用WorldView-2、高分二号、高分一号和资源一号02D等卫星数据集进行的对比实验,表明本文构建的算法在多个光谱保持和空间细节提升评价指标中表现最优,验证了本文算法有效性。

关键词：全色锐化交叉皮层模型多光谱图像高光谱图像遥感图像融合

基于小波的ICM不变特征在图像匹配识别中的应用

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武汉大学学报（信息科学版） 2008年第12期33卷 1225-1228页

作者：余瑞星朱冰张科吕梅柏西北工业大学航天学院西安市友谊西路127号710072

由于交叉皮层模型(intersecting cortical model,ICM)图标信号具有平移、旋转以及尺度不变性,因此,基于ICM的图像匹配算法能够提高实时目标图与基准目标图的匹配率,但根据ICM图标信号获取的不变特征对噪声信号较敏感。针对这一问题,提... 详细信息

由于交叉皮层模型(intersecting cortical model,ICM)图标信号具有平移、旋转以及尺度不变性,因此,基于ICM的图像匹配算法能够提高实时目标图与基准目标图的匹配率,但根据ICM图标信号获取的不变特征对噪声信号较敏感。针对这一问题,提出了基于ICM和小波变换的图像匹配识别算法。仿真结果表明,本文算法在平移、尺度、旋转变化以及噪声环境下仍具有较高的匹配率。

关键词：目标识别匹配交叉皮层模型图标小波变换不变特征

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一种新的ICM模型参数设置方法

西北工业大学学报 2012年第2期30卷 201-205页

作者：余瑞星孟立勋西北工业大学航天学院陕西西安710072

针对ICM模型用于目标识别参数需要人工设置的问题,提出一种新的ICM模型参数设置方法。该方法从提高目标识别率出发,提出利用相关系数确定ICM模型参数学习准则,使用梯度下降法对这一准则进行求解,达到根据输入图像的不同自适应确定ICM模... 详细信息

针对ICM模型用于目标识别参数需要人工设置的问题,提出一种新的ICM模型参数设置方法。该方法从提高目标识别率出发,提出利用相关系数确定ICM模型参数学习准则,使用梯度下降法对这一准则进行求解,达到根据输入图像的不同自适应确定ICM模型参数的目的。实验结果表明该方法可以很好解决传统ICM网络参数需要人工选取的劣势。

关键词：交叉皮层模型图标误差函数梯度下降目标识别

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基于ICM的高光谱图像自适应全色锐化算法

自然资源遥感 2024年第2期36卷 97-104页

作者：赵鹤婷李小军徐欣钰盖钧飞兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

针对高光谱图像全色锐化中的光谱失真和纹理细节提升不足问题,结合交叉皮层神经网络模型(intersecting cortical model,ICM),提出一种自适应高光谱图像全色锐化算法。该算法采用ICM分割,先将高光谱图像与空间分辨率较为接近的多光谱图... 详细信息

针对高光谱图像全色锐化中的光谱失真和纹理细节提升不足问题,结合交叉皮层神经网络模型(intersecting cortical model,ICM),提出一种自适应高光谱图像全色锐化算法。该算法采用ICM分割,先将高光谱图像与空间分辨率较为接近的多光谱图像进行匹配融合,再将结果与高分辨率的全色图像融合,以获得同时具有全色图像的高空间分辨率和高光谱图像的光谱分辨率融合结果。同时,在锐化融合中采用灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)自适应优化ICM模型参数,生成最优非规则分割区域,为高光谱图像提供更精准全面的细节和光谱信息。采用2组资源一号02D卫星高光谱数据集进行实验验证,结果表明,提出的新的锐化融合算法在空间细节和光谱信息评价指标上均表现最优,验证了该算法有效性。

关键词：全色锐化交叉皮层模型高光谱图像灰狼优化算法遥感图像融合

克隆选择算法和ICM的图像自动分割方法研究

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计算机测量与控制 2009年第9期17卷 1807-1809页

作者：郑越张科赵敏西北工业大学航天学院陕西西安710072

交叉皮层模型是一种简化的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),该模型保留了PCNN的脉冲耦合、发放同步脉冲、变阈值、产生脉冲波等重要特性,但调节参数比PCNN少,被认为具有比PCNN更加良好的图像处理能力。针对ICM模... 详细信息

交叉皮层模型是一种简化的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),该模型保留了PCNN的脉冲耦合、发放同步脉冲、变阈值、产生脉冲波等重要特性,但调节参数比PCNN少,被认为具有比PCNN更加良好的图像处理能力。针对ICM模型图像分割效果取决于各个参数的优化调节,提出了一种克隆选择算法和ICM模型的图像自动分割算法。该算法的克隆选择算子以自适应方式调节,以最大信息熵作为亲和度函数,速度快,全局搜索效率高,实现了图像的自动分割。仿真表明,该算法有效可行。

关键词：交叉皮层模型脉冲耦合神经网络图像分割克隆选择算法

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基于ICM的局部不变特征提取方法

红外技术 2012年第3期34卷 177-180页

作者：江友谊余瑞星宋军艳西北工业大学航天学院陕西西安710072

提出了一种新的基于交叉皮层模型(intersecting cortical model,ICM)的局部不变特征提取方法。首先将k-means聚类后的Harris角点作为关键点,接着以关键点为中心构造特征区域,最后采用ICM图标信号对特征区域进行描述作为局部不变特征。... 详细信息

提出了一种新的基于交叉皮层模型(intersecting cortical model,ICM)的局部不变特征提取方法。首先将k-means聚类后的Harris角点作为关键点,接着以关键点为中心构造特征区域,最后采用ICM图标信号对特征区域进行描述作为局部不变特征。实验结果表明:该方法所获取的局部不变特征具有很好的可重复性,并且当目标处于复杂背景以及遮挡条件下具有较好的识别性能。

关键词：局部不变特征交叉皮层模型图标 Harris角点检测目标识别

基于整体局部颜色特征和纹理特征的图像检索算法研究

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基于整体局部颜色特征和纹理特征的图像检索算法研究

作者：黄艳丽兰州大学

学位级别：硕士

随着多媒体和互联网技术的飞速发展,图像数据资源急剧增加,并广泛应用于各个领域,传统的基于文本的图像检索方法已不能满足实际需要。20世纪90年代,基于内容的图像检索技术随之诞生,并迅速成为图像信息检索领域中的研究热点。本文研究... 详细信息

随着多媒体和互联网技术的飞速发展,图像数据资源急剧增加,并广泛应用于各个领域,传统的基于文本的图像检索方法已不能满足实际需要。20世纪90年代,基于内容的图像检索技术随之诞生,并迅速成为图像信息检索领域中的研究热点。本文研究内容主要有以下方面： (1)介绍了基于内容的图像检索技术的发展现状和存在问题,详细研究了基于内容的图像检索领域所涉及到的相关关键技术,为本文的研究算法提供理论依据。 (2)针对传统全局颜色直方图无法表达颜色空间分布信息以及固定分块对图像旋转变换等比较敏感的缺点,本文提出了一种基于整体局部颜色特征的图像检索算法。首先通过颜色矩提取图像的整体颜色分布特征,为了更准确的描述图像的颜色特征,又对图像进行非均匀分块来提取图像的局部颜色特征,并把两者结合作为图像的综合颜色特征。实验结果表明：与传统固定分块相比,该算法既保留了图像的颜色空间分布特征,又在一定程度上提高了算法的旋转不变性能;与经典的全局颜色直方图、颜色矩、颜色聚合矢量相比,该算法的检索性能有明显的提高。 (3)针对单一颜色特征无法完整的描述图像的底层内容信息,从而造成图像的检索性能较低的缺陷,本文对基于颜色和纹理特征的融合技术进行了研究。对(2)中的颜色特征提取算法、灰度共生矩阵、交叉皮层模型进行了融合,提出了两种基于综合特征的检索算法。实验结果表明：本文提出的综合整体局部颜色特征和灰度共生矩阵算法、综合整体局部颜色特征和交叉皮层模型及灰度共生矩阵算法都比较大幅度的提高了图像检索的性能,并且在这两种算法中,后一种算法的检索性能更好一些;与单一特征算法相比,综合颜色和纹理提取的图像特征能更好的表示图像信息,增强图像检索的灵活性,从而较大幅度的提高了图像的检索性能。

关键词：颜色矩非均匀分块灰度共生矩阵交叉皮层模型