1 华中科技大学,电信系,湖北,武汉,430076
2 南华大学,计算机科学与技术学院,湖南,衡阳,421001
SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像匹配中,但用128维向量来表征每个特征点降低了算法的实时性.为了提高匹配速度,介绍了一种基于SIFF的简化算法(SSIFT),采用基于圆形窗口的12维向量有效地表示一个特征点.实验结果显示,算法在保持较好匹配率的同时能降低时间复杂度,适合运用在对实时性要求较高的场合.
高斯差尺度空间 尺度不变 图像匹配 SIFT
1 华中科技大学,电子与信息工程系,武汉,430074
2 华中科技大学,交通学院,武汉,430074
针对海水介质及海水中的悬浮颗粒对激光的传输有强烈的吸收和散射作用,严重影响了激光雷达系统的应用范围这一问题,对海水光信道(前向散射)的时域、空域特性做了理论分析和计算机模拟,得出了在接受范围内,有用信号与噪声在时域、空域上的一系列特性差异,为减弱前向散射的漫射分量、提高系统的分辨率和信噪比的研究提供了理论依据和实验验证.
海洋激光 海水介质 前向散射 空间时间特性 计算机模拟
华中科技大学电子与信息工程系,湖北,武汉,430074
针对红外图像中的目标对比度低、背景复杂及受噪声严重干扰等特点,利用象素之间的相关性,提出了一种基于相关多重分形奇异性分析的弱目标检测方法.实验结果表明该算法对海洋和天空复杂背景及随机噪声影响都具有较好的抑制作用.
三重相关 多重分形 奇异性分析 目标检测 triple correlation multi-fractal local singularity analysis target detection
1 华中科技大学电子与信息工程系,湖北,武汉,430074
2 武汉理工大学,湖北,武汉,430024
针对水下目标激光探测的信号检测与识别的问题,通过对回波信号的Gabor展开进行分析,建立了局部窗口多重相关的峰值检测方法,以及利用系数矩阵的迹和特征值描述目标的反射性能,实现了对目标的分类识别。实验表明,上述方法对目标的有效检测率达93.0%,分类识别有效率达83.2%。
信号检测 水下目标 Gabor展开 机载激光 识别
华中科技大学,电子与信息工程系,湖北,武汉,430074
传统的方法是用统计特性来分析和描述地形特征,对于具有相似统计特征的区域则往往失去效用.提供一种基于地形结构纹理特征的分形描述方法,描述的对象是多尺度结构特征,从地形的形成机理特性出发,符合人类从粗至细的视觉特性,体现了在不同分辨率下逐步求精的过程.
结构维数 地形分析 多尺度 形态学 Structural dimension Terrain analysis Multi-scale Morphology
华中科技大学电子与信息工程系,湖北,武汉,430074
提出一种基于目标及背景结构特征的多尺度形态学图像处理方法,针对弱目标和背景噪声的结构差异,选择合适的结构元素和合理的形态算子达到较好的滤波效果.形态滤波器是从数学形态学中发展出来的一类新型非线性滤波器.由于形态算子实质上是表达物体或形状的集合与结构元素之间的相互作用,结构元素的形态决定了这种运算所提取的信号的形态信息,因此数学形态学对信号的处理具有直观上的简单性和数学上的严谨性,使数学形态学在描述信号形态特征上具有独特的优势.通过改变结构基元的尺度,对图像进行多尺度分析,能准确提取图像在不同尺度下形状的分层特征和有用信息.
数学形态学 图像处理 多尺度形态学 结构元素 Mathematical morphology Image processing Multi-scale morphology Structure element
1 华中科技大学电子与信息工程系,湖北,武汉,430073
2 襄樊学院物理系,湖北,襄樊,441053
水是一种特殊的介质,在激光水下图像中总存在因水的后向散射引起的散斑噪声.充分利用形态学的不同结构元多方向形态滤波的多分辨率特性,以及形态学运算固有的能将大量的复杂图像处理运算转换为基本的逻辑与移位运算的组合来完成的特点,提出了一种多方向的形态滤波算法.不仅有效地抑制了因海水后向散射引起的散斑噪声,同时保留了激光水下目标图像的几何结构细节特征.实验表明这是一种有效的滤除水下激光图像散斑噪声的快速滤波算法.
激光水下图像 散斑噪声 形态滤波 多方向结构元 Underwater laser image Speckle noise Morphological filtering Multidirectional element
从光在介质中传输的物理过程出发，获得了准直激光束的水下光斑随深度变化的解析表达式，可以较好地解释不同水质、不同深度条件下光斑的变化规律。
机载激光 准直激光束 水下光斑
华中科技大学,电子与信息工程系, 湖北, 武汉,430074
针对红外图像中的目标对比度低、尺寸小及背景复杂等特点,利用正交变换的去相关特性,提出了一种改进的K-L变换和广义K-L变换的红外弱小目标检测与描述方法,从而实现低信噪比条件下红外弱小目标的检测.
红外图像 背景分析 目标检测 K-L变换 广义K-L变换. infrared image background analysis target detection K-L transform generalized K-L transform.
1 华中科技大学电子与信息工程系,湖北,武汉,430074
2 襄樊学院物理系,湖北,襄樊,441053
文中利用水下激光图像的能量微弱的目标反射光淹没在能量相对强大的探照激光光束的散射之中和强光束具有单一的方向性,能量集中在某一方向的光带上的特点,采用数学形态学运算子对强光束下的水下激光图像进行处理,以去除强光束对目标检测的干扰,在此基础上采用相关分析算法即可顺利检测出弱目标,减少虚警率.实验证明这是一种快速有效的检测手段.
数学形态学 目标检测 多重相关分析 Mathematical morphology Target detection Multiple correlation analysis
