1 华中科技大学 自动化学院 多谱信息处理国家级重点实验室，湖北 武汉 430074
2 北京机电工程研究所， 北京 100074
船只目标是海上的一种重要目标。红外成像系统由于其可白天、夜间同时工作的特点已被广泛应用于船只检测系统中。但是，红外成像系统容易受到烟幕干扰，导致船只检测系统失效。因此及时有效地检测到红外船只图像中的烟幕干扰区域，对于提高船只目标检测系统的准确性具有重要意义。针对红外图像中船只释放的烟幕区域的检测问题，提出了一种基于显著性与稠密光流融合的烟幕检测方法。由于舰船释放的烟幕有明显区别于背景的特性，因此首先采用多尺度邻域滤波的AC算法对图像进行显著性区域检测，提取显著的烟幕区域；然后利用烟幕扩散的运动特点，对图像前后帧进行稠密光流计算得到图像的运动信息，通过设置阈值筛选得到明显的运动点、扩充运动点区域、合并分裂的运动区域，得到运动的烟幕区域；最后对显著性区域与运动烟幕区域进行合并得到最终的烟幕区域。实验结果表明，该方法能有效检测到烟幕区域，并且能够很好地适应烟幕反射光以及背景亮度的变化。
红外成像 烟幕干扰 烟幕检测 显著性检测 稠密光流 infrared imaging smoke interference smoke screens detection saliency detection dense optical flow 红外与激光工程
2021, 50(7): 20200496
1 西南技术物理研究所,四川 成都 610041
2 华中科技大学自动化学院,湖北 武汉 430074
结合图像制导**的工程应用,提出了一种融合微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System, MEMS)-惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)信息的亚像素相关跟踪方法。该方法采用基于速率测定的误差补偿方法对MEMS-IMU的测量误差进行补偿,以实现MEMS-IMU信息与图像数据的异质数据融合,同时采用基于模板插值的亚像素相关跟踪算法来提高跟踪精度。结果表明,该方法不仅可以较好地解决目前单靠图像信息提升图像跟踪精度时所面临的算法实时性与复杂度之间的冲突问题,而且还可以有效提升动基座下的图像跟踪精度。
图像制导 异质数据融合 亚像素相关跟踪 模板插值 image guidance heterogeneous data fusion subpixel correlation tracking template interpolation
1 华中科技大学 a. 图像识别与人工智能研究所 多谱信息处理技术国家级重点实验室 b. 电子与信息工程系，武汉 430074
2 华中科技大学 b. 电子与信息工程系，武汉 430074
3 华中科技大学 a. 图像识别与人工智能研究所 多谱信息处理技术国家级重点实验室
为了满足遥感图像在卫星应用中有限信道下高保真传输的需求，本文提出了一种基于视觉显著性的感兴趣区域图像编码算法。首先，基于CCSDS 标准的编码框架可以降低编码算法复杂度，便于实时实现，适合于卫星应用场合。其次，引入视觉注意机制，采用一种基于视觉显著性的自动提取算法提取感兴趣区域。最后，通过使用掩模来确定ROI 区域，可以对任意形状的ROI 区域进行编码。实验结果表明，与JPEG2000 中的感兴趣区域图像编码算法相比，本文算法结构简单，便于实现；拥有优秀的主观视觉质量，符合人眼的感知，在高压缩比下能够为用户提供更多的信息。另外，本文算法可以作为CCSDS 标准中的感兴趣区域编码算法。
遥感图像 图像压缩 感兴趣区域 视觉显著性 remote sensing image image compression region-of-interest saliency of visual attention
1 信阳师范学院 物理电子工程学院,河南 信阳 464000
2 华中科技大学 多谱信息处理技术国家重点实验室,武汉 430074
为了克服实轮廓波图像消噪后广泛存在的混叠现象,研究了基于双树复小波级联方向滤波器架构的复轮廓波变换图像消噪的若干性质,证明了对于高斯白噪声图像,该变换具有更好的分割能力和抑制能力,并在此基础上提出了一种基于该变换的图像消噪算法。该算法采用蒙特卡罗方法来确定门限收敛因子,并采用这些因子修正3σ准则,对变换域系数模值采用硬阈值处理。图像消噪实验结果表明：该消噪算法比基于实轮廓波变换的消噪算法,具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果。
图像消噪 复轮廓波变换 蒙特卡罗法 门限收敛因子 峰值信噪比 image denoising complex contourlet transform Mento-Carlo method threshold convergence factors PSNR
华中科技大学 图像识别与人工智能研究所 多谱信息处理技术国防重点实验室，武汉 430074
本文在结构化模型方法的基础上提出了目标的整体视觉统计模型，整体视觉模型不但考虑了目标的局部特征，而且还考虑的目标局部之间的空间位置关系。对局部特征和位置特征分别建模，局部特征根据应用选择，位置特征以树状图模型来表示，并且模型采用了统计的方法来表述结构化图模型，将能量最小问题转化为统计中的MAP 问题，简化了问题的求解。本文将这一模型应用于遥感图像的典型地物识别之中，不但能够识别单目标还可以识别多目标，识别率较高，且定位较准确。
整体视觉模型 统计模型 目标识别 目标定位 遥感图像 overall visual model statistical model object recognition object localization remote sensing image
1 华中科技大学 多谱信息处理技术国家重点实验室，武汉 430074；信阳师范学院 物理电子工程学院，河南 信阳 464000
2 华中科技大学 多谱信息处理技术国家重点实验室，武汉 430074
针对基本轮廓波变换纹理图像检索系统检索率低下的问题，提出了一种基于复数轮廓波变换(CCT)的纹理图像检索系统。该系统采用的复数轮廓波变换由双树复小波变换级联临界下采样方向滤波器构成，特征向量采用子带系数的能量和标准偏差连接而成，以Canberra 距离为相似度度量标准；比较了基于同样架构的基本轮廓波变换(CT)、无下采样轮廓波变换(NSCT)、半下采样轮廓波变换(CTS)和CCT 纹理检索系统的性能。实验结果表明：在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下，基于CCT 的检索系统比CT、CTS 和NSCT 检索系统具有更高的检索率；各种轮廓波变换分解结构尺度数对检索率也有较大的影响。
轮廓波变换 纹理图像 Canberra 距离 检索率 检索时间 contourlet transform texture image Canberra distance retrieval rate retrieval time
1 华中科技大学 多谱信息处理技术国家重点实验室,武汉 430074
2 信阳师范学院 物理电子工程学院,河南 信阳 464000
提出了适用于轮廓波变换消噪中确定子带阈值收敛因子的样本噪声响应法。该方法根据标准高斯白噪声作用在每个子带上的统计特性,得到每个子带的收敛因子;使用该收敛因子对标准的3σ(或4σ)准则进行修正来确定不同尺度不同方向子带的硬阈值;并在轮廓波域进行子带硬阈值处理之后,使用自适应维纳滤波进行后处理。实验结果表明,本文提出的消噪方法,对含有高斯白噪声的图像进行消噪,无论在峰值信噪比方面还是在视觉效果方面均可以取得比较满意的消噪效果;在一定的范围内,采用较小的样本图像计算子带收敛因子,在加快消噪速度和减小内存需求量的同时,仍然可以保持满意的消噪结果。
轮廓波变换 维纳滤波 峰值信噪比 子带收敛因子 高斯白噪声 contourlet transform Wiener filter PSNR subbands convergence factors Gaussian white noise
华中科技大学图像所,多谱信息处理技术国防重点实验室,武汉 430074
针对固定场景监控中复杂背景、光照变化、阴影等影响视频分割的问题,提出了一种有效的混合高斯模型的自适应背景更新算法,各像素点根据其像素值出现的混乱程度采取不同个数的高斯分布描述,通过对背景模型的学习与更新、高斯分布生成准则等方面的改进和优化,采用基于形态学重构的阴影消除方法使得前景目标分割的性能得到了有效地提高。文中同时给出了光照突变检测及其背景更新方法。通过对各种实际场景的实验仿真表明,该算法能够快速准确地建立背景模型,准确分割前景目标,与其它算法比较具有更强的鲁棒性。
视频分割 背景建模 混合高斯模型 阴影消除 video segmentation background modeling mixture Gaussians model shadow removal
华中科技大学,多谱信息处理技术国防科技重点实验室,湖北,武汉,430074
对于地面背景较复杂条件下的目标定位问题,目标模板匹配算法是一种有效的方法.将隐马尔科夫统计模型引入到目标模板匹配,并结合离散余弦变换,给出了一种图像相似性测度.采用真实的中波红外图像验证了该相似性度量的性能.实验结果表明,该测度适用于红外图像的模板匹配问题;且该相似性测度对噪声不敏感,优于常用的以相关系数为测度的方法.
目标定位 图像匹配 隐马尔科夫模型 离散余弦变换 前下视红外
华中科技大学,图像识别与人工智能研究所多光谱信息处理技术国家重点实验室,湖北,武汉,430074
从图像恢复的角度,提出以正则化方法完成后处理任务.分析了正则化方法的模型,并给出了边缘保持的正则化函数所应具有的特性.从复杂性、健壮性和对边缘细节粒度控制的能力三个方面选择了相应的势能函数,然后以半二次正则化将能量函数进行转换,使其快速达到最小化.最后给出了整个交替迭代后处理算法的描述.该方法对图像边缘细节具有自适应性,并能较快地取得最小值.实验结果显示,该算法能有效地提高低码率压缩图像的客观质量和视觉效果.
图像压缩 后处理 低码率 正则化 边缘保持
