基于Contourlet变换和交替方向法的压缩感知图像重构算法

在传统的基于压缩感知的图像重构中,小波变换往往用来将图像稀疏表示,但小波变换并不能很好的表现图像的轮廓和纹理等细节信息。提出了一种基于Contourlet变换和交替方向法的压缩感知图像重构算法:首先利用Contourlet变换将图像稀疏表示,然后利用交替方向法重构原始图像。与基于小波变换的方法相比,该方法不仅可以显示更多的图像的边缘和轮廓信息,在重构精度上也占优。数值试验也验证了新算法的有效性。     

曲波变换在图像修补中的应用

图像修补是图像恢复中的一个重要内容,主要是以现有的图像数据恢复丢失的数据。为了提高图像的修补效果,在修补过程中恢复更多的边缘信息,利用一种优于小波的图像细节表征方法曲波变换,在曲波域框架下嵌入全变差,提出了一种新的基于偏微分方程的图像修补方法。实验证明这种方法可以很好的恢复图像待修补区域尤其是边缘信息。     

一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法

作为一种新的多尺度分析方法,曲波（Curvelet）比小波更适合提取图像中的细节信息,能够更好的表达边缘信息。提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法。首先对原图像进行曲波变换,然后在高频和低频域分别采用不同的融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像。从信息熵、空间频率及光谱扭曲程度方面对融合效果进行了客观评价,并与基于Brovey变换、PCA变换与小波变换的融合结果进行了比较。结果表明,该算法在保留原始图像光谱信息能力方面优于其他变换算法。     

基于光学模型的退化叶片图像复原方法

针对空气浮尘造成植物叶片图像颜色失真、细节信息模糊问题,采用一种基于光学成像模型的灰尘去除算法,对退化叶片图像颜色进行恢复。首先根据灰尘颗粒对光线的反射和散射特性,建立叶片图像退化模型;然后利用有尘黑卡对光谱的反射特性计算出灰尘的反射率,在此基础上结合暗元原理和小波变换估计出入射光强及透射率2个模型参数。采用色卡和葡萄叶片图像测试算法的有效性。试验结果表明:本研究算法对叶片颜色有较好的恢复效果,复原后图像a、b分量(CIE Lab颜色模型)的平均绝对误差显著降低,有效地提高了图像的对比度和清晰度。试验还表明,本研究算法对不同天气和照明条件、不同品种的葡萄叶片图像均有较好的颜色恢复效果。     

一种基于图像内容检索技术的数字视频水印算法

利用基于Tamura纹理特征的图像内容检索技术,通过对原始视频图像进行Tamura纹理特征分析,提取具有极大纹理特征值的某些帧来嵌入水印,水印嵌入算法辅助采用小波变换。仿真试验表明,本算法能抵抗高斯、剪切、泊声等常见的水印攻击。同时算法对视频压缩也表现出良好的健壮性, 对保护视频版权有一定的指导意义。     

基于多阈值分析法的树木年轮特征识别方法研究

针对树木年轮图像特点,利用小波变换的方法对年轮图像的数据进行压缩,在保证较高清晰度的前提下,获得较高的压缩率;针对树木年轮图像在复杂背景下分割困难的问题,提出一种多阈值分析法并进行年轮图像识别,仿真结果表明,该方法比采用Prewitt算子、Log算子及Canny边缘检测算子所得到的年轮特征更为完整和清晰.     

基于提升小波变换的火灾图像识别

基于提升算法的小波变换具有算法简单、运算速度快、占用存储空间小的特点[1,2].针对火灾图像实时性强、火焰边缘含有大量火灾特征信息等特点,结合图像处理技术和小波分析理论,提出基于提升小波变换的火灾图像识别方法.运用小波提升算法提取视频帧图像的边缘,通过火焰面积判据和火焰尖角判据识别是否有火灾发生,实验证明基于提升小波变换的火灾图像识别方法准确性高,实时性强.     

Matlab自组织神经网络在遥感图像分类中的应用

以Matlab平台为基础，利用神经网络工具箱构建了自组织神经网络，对一幅TM432假彩色遥感图像通过300次训练后，仿真输出能真实地反映原始图像的特征。其分类总精度为87．14％，Kappa系数为0．85，分类精度能够满足遥感图像分类的需要。     

基于内容的医学图像小波融合算法

针对CT和 MR医学图像的融合增强问题,基于小波变换方法,引入边缘检测和二值化处理的思想,对小波变换的融合规则进行改进,即在低频子带融合规则中引入边缘检测图像以保护图像轮廓信息,在高频子带融合规则中引入二值化图像以保护图像的细节信息。数值试验结果表明,该算法能在融合图像中较好地保留边缘和细节信息,使得合成图像更加清晰完整。     

基于小波域局部能量最大化的农产品图像滤波算法

提出一种农产品图像自适应滤波方法。首先,对原始图像进行单层小波分解,对于得到的背景图像采用直方图均衡化算法进行灰度拉伸处理,对于得到的细节图像采用一种基于局部图像块的改进加权均值滤波算法进行去噪,分别将处理后的背景、细节图像进行逆小波变换得到去噪图像,记为图像1。其次,对原始图像进行经典均值滤波,将滤波后图像记为图像2。最后,将图像1和图像2划分成规则尺寸的图像块,对2幅图像中处于相对应位置的图像块按照局部能量最大化原则进行融合。结果表明,该算法对于农产品图像的处理效果优于小波阈值去噪和均值滤波算法。     

基于神经网络的植物图像分割算法的研究

图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一,BP神经元网络被认为是好的学习分类方法之一。文中以6种植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用BP神经元网络方法在植物图像颜色较复杂,且受周边环境影响较大的情况下,实现了植物图像与背景图像的分割。实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效准确的。     

基于背景差分法的稻米动态图像检测识别

根据稻米形态特点设计了稻米动态图像采集系统,选用背景差分法对米粒动态图像进行目标分割,实现了运动状态下稻米图像特征提取。对提取的颜色、形态特征进行多结构神经网络训练,实现了透明整米、垩白整米、碎米和黄米四类稻米的识别,识别准确率分别为95．2％ ,89．6％ ,97．3％和90．5％。识别效果较好,为稻米在线图像检测分选奠定基础。     

基于遗传算法改进 BP 神经网络的遥感影像分类研究

遥感影像分类是遥感信息提取的重要手段,是目前遥感技术中的热点研究内容,有效地选择合适的分类方法是提高遥感影像分类精度的关键。BP神经网络具有收敛快和自学习、自适应性强的特点。在遥感图像分类中,BP神经网络能充分利用样本集的信息,自动建立分类模型,但由于BP神经网络的权值和阀值能直接影响BP神经网络模型的分类精度,因此该研究通过遗传算法来确定BP神经网络的最优权值和阀值,从而提高BP神经网络的分类精度。以LandsatTM遥感图像作为数据源,以长江中游一武汉市为研究地区,建立了基于BP神经网络模型的遥感分类模型和基于遗传算法改进BP神经网络模型的分类模型,对分类结果进行了定量分析。结果表明：在样本相同的情况下,基于遗传算法改进BP神经网络的遥感影像分类精度要高于BP神经网络的遥感影像分类精度。     

基于卷积神经网络的小麦产量预估方法

小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。     

Real-time automatic lameness detection based on back posture extraction in dairy cattle: Shape analysis of cow with image processing techniques

In this paper results on utilizing image analysis techniques towards early lameness detection in dairy cattle are presented. Data from two different dairy farms in Belgium were gathered. Preprocessing on raw data is required because of non-predictable behaviours of cows such as stopping for a while in front of the camera or non-uniform walking behaviour during experiments. Prelocalization of cow in each frame has been done based on two steps separation: (1) A coarse estimation of moving objects was obtained through background subtraction, (2) second statistical analysis of intensities in gray-scale image along with binarization was utilized to detect moving object in video. A common problem in on-farm collected videos is the similarity of the background and the cow's body colour since the use of classic algorithms for segmentation purposes does not work. Here a hierarchy background/foreground exaggeration is proposed to segment the cow in each frame and track it in video. The combination of logarithm and exponential, background subtraction as well as statistical filtering are used to find the accurate shape of the cow. Furthermore, the back posture of each cow during standing and walking was extracted automatically. It was done by detecting the arc of back posture and fitting a circle through selected points on the spine line. The average inverse radius of four frames displaying the hind hoofs in contact with the ground (two frames for each hoof in a row) was assigned to the cow. Based on this curvature value, a score representing the status of lameness in the individual cow was given automatically. Experimental results from two different databases show promising results in automatic lameness detection based on back posture information.     

基于LBP纹理和改进Camshift算子的车辆检测与跟踪

提出了利用背景图像LBP（局部二值模式）纹理和当前帧图像LBP纹理的相似度分析提取前景的方法,克服了车辆检测中常用的帧差法、背景差分法对光照比较敏感的缺点.同时基于H,S,V分量及改进的LBP纹理的联合直方图与金字塔L-K光流法中心跟踪相结合的Camshift跟踪算法,有效地解决了背景目标颜色相近可能会导致跟踪的目标区域加入背景后变大、处理较大帧间位移的视频跟踪上搜索窗口的位置准确度较低的问题.实验证明,该方法具有良好的检测和追踪效果.     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

基于小波变换的IRS与TM遥感卫星影像融合

本研究在整体小波变换融合方法基础上，提出了基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法，并以多光谱TM和高空间分辨率IRS-1C全色波段图像为例，与色彩空间变换HIS融合方法进行图像融合效果的比较分析试验。试验表明基于对比度的局部特征选择加权小波变换影像融合方法能在最大限度保持多光谱影像光谱信息的同时，增强了影像的纹理信息。     

基于神经网络的多特征结合法鲫鱼质量估计

质量不同的鱼摄食能力不同,准确估计鱼体质量有利于水产养殖中鱼类精准投喂,避免饲料浪费及水体污染。首先使用1元硬币作为参照物采集鲫鱼图像和体重数据,其次对图像进行预处理,提取鲫鱼和硬币的特征值,最后采用BP神经网络、Elman神经网络以及Numpy库构建的神经网络实现多特征的鲫鱼质量估计。结果表明：使用BP和Elman神经网络估计鲫鱼质量时决定系数分别为0.925 6和0.906 4,均方误差分别为0.003 68和0.004 55。采用Numpy库构建的神经网络估计时决定系数值为0.823 7,均方误差值为0.008 1。因此,使用BPNN-面积-周长和Elman-面积-周长方法能够快速、准确地估计鱼体质量,实现水产养殖中鱼类的精准投喂,以及在鱼类被捕捞后根据质量进行分级,推进渔业现代化的进展。     

基于遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断

应用遗传算法优化BP神经网络进行水稻氮素营养诊断,为水稻的合理施氮提供理论指导。水稻田间试验供试品种为‘两优培九’,设置4个施氮水平（0、210、300、390 kg·hm-2）。在水稻幼穗分化期,扫描获取水稻顶部第三完全展开叶图像,并通过图像处理技术获取19维水稻图像中的颜色和几何形态特征,采用归一化处理、离散小波变换及主成分分析对原始数据进行预处理,并应用遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断。该方法建立的水稻氮素营养诊断模型较单一BP神经网络模型和传统遗传算法优化BP神经网络模型好,模型测试所得4个施氮水平的平均识别率分别为100.000%、99.000%、97.000%、100.000%,测试集样本平均总识别率达到99.000%。基于遗传算法优化的BP神经网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较强的学习能力和泛化能力,能够很好地识别出水稻氮素营养的缺失,表明运用该方法能够很好地进行水稻氮素营养诊断识别。