连续窗宽窗位CT图像的分割

图像分割是图像处理与计算机视觉领域中最重要的方法之一。针对医学图像分割的复杂性,本文根据CT图像各部分组织的CT值不同的特点,得到不同的窗宽、窗位下的CT图像,对其采用数学形态学的方法进行分割。本文提出的方法分割效果好,具有细节丢失少的优点。     

红外序列图像帧间匹配算法研究

文章在现有单帧图像检测算法的基础上,提出了一种可同步跟踪运动目标的帧间匹配算法。算法采取对相邻两帧间像素点匹配,匹配过程与当前两帧外的其余帧无关,把匹配结果兴趣区域像素点对应的另一个全零矩阵位置值赋为1,顺利输入检测后的单帧图像,执行匹配操作,实时形成目标运动轨迹。该算法结构简单、存储量少、计算速度快,硬件平台要就低,可有效地完成对多个目标、交叉目标、迎头目标的检测与跟踪。根据仿真和实拍照片的试验,证实了算法理论上的优点,有较高的应用价值。     

一种改进的红外图像信噪比计算方法

常用的红外图像信噪比计算方法,需要依靠输入多项探测器相关参数才可以完成。本文提出一种新方法,只需知道探测器最基本的噪声等效温差（NETD）就可以计算出红外热像仪输出的信噪比。     

基于contourlet模极大值的图像边缘检测

现存的基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。本文提出在contourlet变换子带上搜索模极大值的图像边缘检测算法。通过适当地调节变换各尺度上的分解级数得到具有抛物线型尺度的基,另使其满足方向消失矩条件,则contourlet变换获得对图像中分片光滑边缘的最佳逼近。对原图像进行非下采样contourlet变换,然后对各子带进行阈值处理。由于contourlet变换子带不同于小波子带的全新特点,根据各方向子带代表的方向及其梯度方向,子带上各样本点与其梯度方向上相邻点比较模值即得变换系数模极大值。该算法不需经过复杂的连接模极大值点操作,亦可得到较高的边缘检测性能,较大地降低了计算复杂度。实验显示本文算法所提取的边缘更加逼近图像真实边缘,且具有较低的计算复杂度。     

运用计算机图像处理技术消除雷达海杂波

文章针对传统的采用近程增益控制以抑制海杂波方法的弱点,提出将计算机图像处理技术应用于雷达信号处理,通过对雷达模拟信号采取一系列处理措施,来达到较好消除海杂波的目的。它可以在消除海杂波的同时不影响雷达的信号检测门限,对提高雷达灵敏度具有一定的参考意义。     

均值扩展分形的SAR图像目标检测

基于SAR图像均值变化,提出均值扩展分形,用于目标检测。由于均值扩展分形利用图像均值变化实现目标检测,所以其不仅保留了扩展分形特征的优点,而且还具有区分亮目标与暗目标和区分紧邻目标2个重要特点。有利于SAR图像目标检测。通过与小波分形的实验比较验证了均值扩展分形的优点。     

海面目标雷达图像多尺度轮廓段特征提取方法

为了有效提高舰船雷达图像特征识别度,基于当前灰度投影拟合相关技术,提出舰船雷达图像轮廓特征提取方法。根据雷达感应电磁波输入信号排列,通过预设灰度级和拟合高度,根据图像三原色组成比例,获取灰度图像,利用二维分割法,根据灰度级转换特征,将一维灰度图分割为二维灰度图,通过模糊积累特征识别方法,设置二维灰度图的特征函数,求取隶属函数,建立模糊特征集,实现雷达图像轮廓特征提取。实验数据表明,应用该设计特征提取方法,图像灰度回波提高了32%,灰度纵波提高了29%,图像特征识别精度具有明显提高。     

指纹图像的二值化方法研究

针对指纹图像的特点对指纹图像二值化方法作了探讨，提出了指纹图像的二值化改进算法，该算法充分利用了指纹图像的方向特性，采用梯度法计算指纹的块方向图，将其量化为8个标准方向，以块方向代替点方向对指纹图像进行二值化。实验表明，此方法对于不同质量的指纹图像都有着令人满意的处理效果。     

基于卷积神经网络的舰船图像增强算法

为了改善舰船图像增强效果,提出基于卷积神经网络的舰船图像增强算法,首先采用同态滤波器对原始舰船图像进行预处理,有效压缩舰船图像的动态范围,丰富舰船图像的细节信息,然后引入卷积神经网络对舰船图像色彩进行校正处理和补偿,解决舰船图像偏色问题,最后进行舰船图像增强仿真模拟实验。结果表明,卷积神经网络可以提高舰船图像的对比度,凸显了舰船图像细节,舰船图像的视觉效果优,舰船图像的增强结果要优于对比算法,同时降低了舰船图像增强的时间复杂度,舰船图像增强效率得以提升。     

反馈机制的大规模舰船图像检索

传统方式的舰船图像检索能够完成舰船图像的检索任务,但针对大规模复杂度较高的舰船图像,存在检索速度慢、检索不准确的问题,为此提出反馈机制的大规模舰船图像检索。利用图像反馈模型对舰船图像的颜色、纹理、形状、空间特征进行量化反馈,采用量化数值对比的方式进行图像检索;优化图像相似度度量方法,实现反馈机制的大规模舰船图像检索。实验数据表明,该方法比传统舰船图像检索速度提高66.44%,且具有良好的检索准确性。