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基于梯度方向一致性和特征分解的红外小目标检测算法

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红外与激光工程 2020年第1期49卷 263-274页

作者：范明明田少卿刘凯赵嘉鑫李云松西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 长春长光睿视光电技术有限责任公司吉林长春130102

在复杂的海天背景下,现有红外小目标检测算法存在虚警率高的问题,文中深入分析目标和背景的特征差异,首先,提出了一种基于灰度差和梯度方向一致性的方法,增强了小目标并抑制了部分背景杂波,其次,结合特征分解法进一步抑制了锐利边缘背景... 详细信息

在复杂的海天背景下,现有红外小目标检测算法存在虚警率高的问题,文中深入分析目标和背景的特征差异,首先,提出了一种基于灰度差和梯度方向一致性的方法,增强了小目标并抑制了部分背景杂波,其次,结合特征分解法进一步抑制了锐利边缘背景,最后,采用自适应阈值分离出小目标。实验结果表明,与五种现有算法相比,所提出的检测算法能够在不同复杂场景都有效降低虚警率,大大提升信杂比(SCR)和背景抑制因子(BSF),并且具有良好的鲁棒性。

关键词：红外小目标检测灰度差梯度方向一致性特征分解

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Log-Gabor梯度方向下的角点检测

中国图象图形学报 2017年第6期22卷 797-806页

作者：高华西安邮电大学经济与管理学院西安710061

目的角点是图像的基本特征,在图像处理与计算机视觉系统中,经常作为复杂计算的第1步,例如,目标识别、目标跟踪等。因此,角点检测器的检测性能显得尤为重要。基于此,提出了一个既利用到图像边缘轮廓信息又利用到图像灰度信息的基于Log-Ga... 详细信息

目的角点是图像的基本特征,在图像处理与计算机视觉系统中,经常作为复杂计算的第1步,例如,目标识别、目标跟踪等。因此,角点检测器的检测性能显得尤为重要。基于此,提出了一个既利用到图像边缘轮廓信息又利用到图像灰度信息的基于Log-Gabor梯度方向一致性的角点检测算法,以提高角点检测器的检测性能。方法根据角点的定义可知,角点在各个方向的灰度变化都很大,并且每个角点的梯度方向与相邻像素的梯度方向都具有很大差别。然而,相邻边缘像素点的梯度方向是一致的,都是垂直于边缘脊的方向。因此,本文利用角点与边缘像素的这一特性,构建了一个新的角点测度。该算法首先利用边缘检测器检测并提取图像的边缘映射;然后利用Log-Gabor虚部滤波器提取边缘像素周围的灰度变化信息,找到边缘像素点的梯度方向,利用梯度方向计算新的角点测度;最后对角点测度进行阈值化处理,得到最终的角点检测结果。结果提出的算法分别与CPDA(chord-to-point distance accumulation)算法,He&Yung算法,以及Harris算法在标准轮廓图像和仿射变换下进行性能比较。平均重复率与定位误差分别作为评价角点检测器检测稳定性以及定位性能的指标。从平面曲线上的仿真实验结果可以看到,本文提出的角点检测算法能够较好地检测到真实角点,避免对角点的漏检与误检。旋转变换、非统一尺度变换以及高斯噪声下的平均重复率和定位误差结果的平均排名CPDA为2.00,Harris为3.33,He&Yung为2.83,本文算法为1.67。实验结果表明,本文算法的综合性能最优。本文算法优于其他3种角点检测算法,包括检测稳定性能和定位性能。结论基于边缘的角点检测算法大多只依赖于图像的边缘轮廓信息,没有考虑到图像的灰度变化,而基于灰度的角点检测算法大多只考虑到图像的灰度信息。本文算法既考虑到图像的边缘形状也考虑到图像的灰度变化,并且利用log-Gabor虚部滤波器充分的提取图像的局部信息。在此基础上,利用图像边缘像素的梯度方向一致性构建了新的角点测度,以提高角点检测器的检测性能。实验结果表明,本文算法拥有良好的角点检测稳定性与定位性能。

关键词：特征检测角点检测边缘轮廓 log-Gabor滤波器梯度方向一致性

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一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法

电子与信息学报 2014年第9期36卷 2061-2067页

作者：张志龙杨卫平李吉成国防科技大学ATR重点实验室长沙410073

该文提出一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法。该算法利用相位编组方法计算支持区面积作为描述图像边缘梯度方向一致性的指标,将梯度幅度和支持区面积结合起来形成启发信息和信息素增量的计算方法,采用线性加权方法将信息素、梯度幅度... 详细信息

该文提出一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法。该算法利用相位编组方法计算支持区面积作为描述图像边缘梯度方向一致性的指标,将梯度幅度和支持区面积结合起来形成启发信息和信息素增量的计算方法,采用线性加权方法将信息素、梯度幅度、支持区面积3种信息综合起来得到蚂蚁转移概率,通过引入禁忌表增大蚂蚁的活动范围。实验结果表明:该文提出的算法能够有效检测图像中的显著边缘特征,对多类图像都有良好的适应性,而且收敛速度较快。

关键词：图像处理蚁群边缘检测显著边缘梯度方向一致性

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基于快速海空线检测的船载电子稳像研究

基于快速海空线检测的船载电子稳像研究

作者：徐闻达哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉高速发展,海面无人艇的应用也越来越广泛,在人机交互的过程中,摄像机随船只的晃动导致视频图像的剧烈运动,进而导致人眼不适,甚至影响无人艇的操控与避障。电子稳像应运而生,旨在解决视频图像的大幅晃动、振动等问题,为... 详细信息

随着计算机视觉高速发展,海面无人艇的应用也越来越广泛,在人机交互的过程中,摄像机随船只的晃动导致视频图像的剧烈运动,进而导致人眼不适,甚至影响无人艇的操控与避障。电子稳像应运而生,旨在解决视频图像的大幅晃动、振动等问题,为友好的人机交互提供有力保障。然而并没有一种能够放之四海而皆准的算法能够解决所有场景的视频图像运动问题,视频图像的处理速度也制约着复杂算法的应用。针对场景应用与现有算法的问题,本文改进算法进行海空特征点检测,并应对海空线进行拟合;然后根据处理耗时分析,应用三种算法增强实时性;并分别进行实验验证与稳像质量评价。具体工作如下:(1)分析船只的6自由度运动对图像运动的影响,通过分析视觉似动现象、视觉暂留等特性加以人为评价制定适应于本环境的稳像标准。并分析现有算法在本场景中检测的不足。(2)分析本环境中海空线呈非直线的原因,并计算其在图像中的曲率;针对海空曲线特性,应用并改进基于灰度突降特性的海空特征点检测算法,同时分析在复杂场景失效的原因;进而改进基于熵增特征的海空特征点检测算法,通过计算灰度差分直方图熵的变化逼近海空线区域,进而检测海空特征点。然后运用随机抽样一致算法(RANSAC)对海空曲线进行拟合。最后将均匀分段检测改进为不均匀分段检测。(3)针对系统实时性进行分析改进,调用预解点集省去曲线拟合的时间,利用搜索插值算法对海空线进行逼近;对后帧海空特征点检测区域进行划分;根据海空特征点附近图像的梯度方向一致性等特点,将其应用于海空特征点检测置信度判断。以上三种改进不仅能够减少计算时间,而且能增强海空线检测精度。(4)在Matlab平台对连续帧图像进行运动补偿图像补偿,通过实验分析本算法稳像后的视频具有更好的观感;在C++环境下调用OpenCV库对本文视频进行处理,基本实现实时电子稳像。改进算法对于复杂场景、海空线非直线等特殊复杂情况有较好的效果,相较于传统算法稳像精度与实时性均有较大提升。

关键词：电子稳像海空曲线检测梯度方向一致性 RANSAC算法无人艇