基于梯度特征聚类分析的大尺寸物体CT图像环状伪影校正方法

针对CT扫描系统的环形伪影,本文提出一种基于图像梯度特征聚类分析的Hough变换的环状伪影校正方法。利用极坐标图像梯度特征进行聚类分析,对重建图像数据分类初筛,将重组数据采用Hough变换直线检测并映射找出原图像中的伪影数据,进而插值消除极坐标图像的直线伪影,达到重建图像环形伪影消除的目的。模拟和实测图像的测试结果表明,采用图像梯度特征提取后,检测出有效伪影直线的数量大幅提升,重建图像中的环状伪影、弧形伪影及中心区的团状伪影都得到有效去除,且大大减少传统Hough变换法误检测直线的现象。

融合多尺度梯度特征的人脸素描照片合成

人脸素描照片合成是异质图像变换重要分支,近年来受到广泛关注,在数字娱乐和执法领域都得到了广泛应用。近几年基于生成对抗网络的方法在图像跨域转换方面取得了较大的进步,但合成图像会产生噪声、伪影等问题。以U-Net网络为基础,提出了一种融合多尺度梯度特征的人脸素描照片合成方法,该方法结合了MSG-GAN的思想:允许判别器不仅使用生成器最终输出的梯度,而且还使用从上采样中间层输出的不同分辨率的梯度。同时在U-Net网络中加入了残差学习单元,来缓解深度神经网络训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸的问题。此外还加入了基于MRF-CNN的伪人脸特征生成器,采用块匹配的方法来生成伪人脸图像用于监督生成器的人脸生成。最后在CUFS和CUFSF数据集上的实验结果表明所提出方法的有效性。

浅山丘陵区土地利用地形梯度特征与生态服务价值响应

基于研究区浅山丘陵区的地貌特征,引入地形位指数,从地形梯度上研究土地利用特征。在此基础上,采用生态服务价值评估模型分别研究地形梯度上的生态服务总价值和单项生态服务价值。结果表明:(1)研究区低地形位区段(1~10)为耕地、建设用地和水域的优势分布区;中地形位区段(10~25)是草地和林地的优势分布区;高地形位区段(25~50)是林地的优势分布区。(2)林地的生态系统服务总价值最大,未利用地最小;土地生态服务总价值的地形位差异明显,地形位1—3级别上呈上升趋势,3—6级别上生态服务逐渐下降,在6—24级别上波动上升,在24级别达到峰值,然后随着级别增大开始下降,在49级别达到最小值。(3)保持土壤、气体调节、维持生物多样性的单项生态系统服务价值较大,提供美学景观和食物生产价值比重较小。食物生产、废物处理、水源涵养优势分布区间为地形位1~12;原材料生产、气体调节、气候调节、水源涵养、保持土壤、维持生物多样性、提供美学景观的服务价值优势分布区间集中在地形位16~50。

基于新的梯度特征相似度量的目标跟踪算法

为了稳定跟踪空中具有强机动特点的战斗机目标,提出了一种图像梯度特征相似性度量算法,并利用空中目标梯度空间分布特点构造了一种自适应调整模板尺寸的方法。在传统MAD相关匹配算法的基础上,通过引入梯度匹配权值模板,实现了对梯度特征的相似性度量。在跟踪过程中利用目标梯度空间分布局部占优的特点,构造能够反映目标尺寸的特征分布曲线来估计目标大小,调整匹配定位时的目标模板尺寸。仿真结果表明,跟踪算法能够适应飞机在做强机动时产生的快速形变,以及由形变带来的目标自身灰度的剧烈变化,实现了对目标的稳定跟踪。

图切割支持的融合颜色和梯度特征的实时背景减除方法

通过融合图像的颜色和梯度特征,实现了一种实时背景减除方法·首先融合颜色和梯度特征建立新的能量函数;然后基于图切割算法最小化能量函数,并对前景/背景进行分割;最后使用光流验证前景区域的真实性,并更新背景模型·对不同场景的实验结果表明:该方法可以实时地检测出视频序列中的运动物体,结果准确、有效·

基于双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法是利用主成分分析方法来完成遥感图像的融合,由于主成分分析方法融合后的图像会产生光谱畸变,易导致所融合图像存在光谱失真的问题。对此,设计了一种采用双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法。对多光谱图像进行色调-饱和度-亮度变换,以获取多光谱图像的亮度分量,引入双正交小波变换将该亮度分量与全色图像进行小波域分解,以获取图像的低频与高频子带;通过低频子带中像素点的区域梯度特征构造均值梯度模型,用于求取低频子带融合系数,利用高频子带中像素点对应的区域方差构造相似度因子,用于求取高频子带融合系数;通过色调-饱和度-亮度与双正交小波的逆变换获取所融合遥感图像。仿真实验结果显示,所设计方法与当前遥感图像融合方法相比,融合的遥感图像具有更好的视觉效果。

端元快速提取的光谱梯度特征搜索法

由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。

基于Fechner定律和梯度特征的人脸识别算法及实现

光照一直是人脸识别中的一项热点问题。为了消除光照影响,提高人脸识别率,基于Fechner定律和梯度特征提出一种新的人脸识别方法。该方法在对数域内进行图像增强,并基于Fechner定律得到光照分量。通过消除光照,获得对光照不敏感的反射人脸,并且梯度特征完整地提取局部人脸信息。在CMU-PIE数据库上的实验数据表明,该方法平均识别率高达97. 86%,明显优于其他几种方法,并且对光照更加鲁棒。

基于梯度特征的隧道场景车辆灯光干扰抑制方法

在隧道场景下,车辆灯光的干扰对车辆目标的准确提取产生严重的影响,而现有方法对此尚缺乏针对性的解决方案.为此,文中提出了一种基于灯光梯度特征的灯光干扰抑制方法,根据光照辐射特性以及隧道空间位置关系,建立了车辆光照区域的光强模型并构造其梯度函数,进而利用光照区域梯度方向不变特性,筛选出非车辆灯光区域并构造前景掩膜,最后与运动目标前景叠加,实现光照干扰的抑制.实验结果表明,该方法能有效地抑制车辆灯光干扰,提高车辆目标识别的准确性.

基于全局梯度特征的毫米波图像稀疏表示与特征提取

高穿透性、高抗干扰能力、可全天时全天候等优点使得毫米波成像在反恐安检、环境监测、气象预报等领域获得了广泛的应用,但分辨率和目标特征提取技术一直是毫米波成像发展的主要瓶颈。传统方法对毫米波图像进行去噪和特征提取时往往会造成失真,难以保持目标边缘信息以进行特性提取。稀疏理论利用固定的基函数表示毫米波图像的结构特征,在去除噪声的同时有效地保持了目标边缘信息。基于毫米波图像全局梯度特征,论文提出了一种基于全局梯度特征的毫米波图像稀疏表示与特征提取方法,实验数据的仿真成像结果验证了所提方法的有效性和实用性。

鄱阳湖湿地蚌湖浅层土壤氮素含量的梯度特征

以鄱阳湖湿地蚌湖为研究区域,根据湿地海拔高程梯度(10~17 m)采取浅层土壤(0~20 cm)样品,分析土壤全氮含量、铵态氮含量、硝态氮含量、碱解氮含量的空间梯度特征。结果表明,鄱阳湖湿地蚌湖浅层土壤氮素含量空间梯度特征明显,上层(0~10 cm)、下层(10~20 cm)土壤的氮素含量呈相似的梯度特征,且上层土壤中氮含量较高。土壤中全氮含量、硝态氮含量、碱解氮含量最高值均出现在14.5 m高程,铵态氮含量最高值出现在10.5 m高程。Person相关性检验结果表明,上层土壤中全氮含量、铵态氮含量、硝态氮含量、碱解氮含量与高程、淹水天数平均值均不存在显著相关关系,铵态氮含量在0.01水平上与地上生物量存在显著负相关关系。下层土壤中铵态氮含量与高程、淹水天数最小值、地上生物量均在0.01水平上存在显著相关关系,与淹水天数最大值和淹水天数平均值均在0.05水平上存在显著正相关关系;全氮含量、硝态氮含量、碱解氮含量与高程、淹水天数、地上生物量不存在显著相关关系。相关性检验结果表明,浅层土壤氮素含量的空间梯度与现有环境因素(高程、淹水天数、地上生物量)具有一定的相关性,但相关性并不显著,这反映了鄱阳湖蚌湖浅层土壤氮素含量的空间梯度特征是环境因素综合作用的结果。

一种基于梯度特征列表的机器视觉目标匹配

机器视觉目标匹配中,匹配相似性测量应用特征列表相关算法计算,可有效减少处理时间,并且匹配具有较高的峰值系数和峰值信噪比,可以清晰识别目标。所提出的基于梯度特征列表的机器视觉目标匹配方法,采用梯度特征列表描述图像,对特征像素点非均匀采样,匹配相似测量基于特征像素点梯度归一化互相关,可有效改善特征列表算法性能。

基于梯度归一化的模糊梯度特征提取方法

提出一种应用于手写字符识别的基于梯度归一化模糊梯度特征提取方法.首先计算原图像的梯度;然后基于一定的归一化函数,得到归一化梯度;最后,基于归一化梯度,构建模糊梯度特征向量.针对归一化函数,提出了分段线性归一化函数,它能够有效减小类内样本分散度,同时具有计算简单高效的优点.针对梯度特征向量构建方法,提出了模糊梯度特征,改进了普通梯度特征向量的构建方法,提高了梯度特征吸收手写字符形变的能力.

一种新的基于梯度特征的快速相关匹配算法

文中定义了一种基于梯度纹理的新特征,并以目标模板与实时图像的新特征差异为相似性度量,提出了一种新的相关匹配算法。与工程上常用的MAD相关匹配算法相比,本算法相似度曲面更尖锐,匹配时间短,置信度高,适合应用于红外图像实时跟踪系统中。实验结果表明了该算法的有效性和优越性。

层次分析的广义梯度特征向量法

在层次分析中提出了一种广义梯度特征向量法 ,并给出它的标准形 ,讨论了和其它排序方法的关系 .

基于Vega的景观空间格局梯度特征提取方法

为解决当前景观空间格局在梯度特征提取时存在的准确度低、消耗时间较长等问题,提出基于Vega的景观空间格局梯度特征提取方法。首先分析Vega三维视景的生成原理,包括流水线与多进程技术;其次将采集到的原始图像做数据预处理,先通过卷积方法计算方向滤波,得到线上的最佳响应,此时图像仍然属于灰度图像,为进一步去除噪声,加快景观梯度特征提取效率,利用蚁群算法获得最佳图像分割结果;最后计算原始图像所有梯度特征值,在归一化函数基础上构建梯度特征向量,引入Vega技术,完成景观空间格局梯度特征提取。仿真结果表明,在相同噪声干扰情况下,上述提取方法准确率最高,耗时较短,为景观空间合理布局提供坚实的理论依据。

融合梯度特征的红外目标跟踪

Mean shift跟踪算法普遍采用单一的灰度空间进行红外目标跟踪,直方图所含信息量少,容易受目标和背景灰度变化的影响.文中提出一种融合梯度特征的红外图像Mean shift跟踪算法,该算法对边缘和结构特征的梯度值进行量化,建立梯度特征模型;利用Bhatta-charyya系数分别计算梯度特征和灰度特征的特征相似度;设置置信度系数,并利用置信度系数将梯度特征相似度和灰度特征相似度进行融合,得到综合相似度;针对综合相似度推导Mean shift迭代方程,通过迭代运算逐步逼近目标实现跟踪;利用灰度特征相似度和梯度特征相似度信息并结合置信度系数设计模型更新准则以提高跟踪鲁棒性.文中算法能够适应红外目标跟踪中目标与背景的变化,鲁棒性强且跟踪准确度高,仿真实验表明该算法较普通Mean shift算法性能有较大提高,跟踪精度也有所改善.

海洋SAR图像分割及边缘梯度特征的提取

为提高合成孔径雷达(SAR)海洋溢油图像的分割效果,得到海洋表面溢油的准确信息,提出一种改进的迭代算法,能更为有效地选取阈值,尤其适用于暗斑区域与背景灰度值差异悬殊的情况。对海洋SAR图像进行预处理,并且对处理后的SAR样本图像进行边缘分割,在此过程中通过优化迭代算法得到一种新的选取阈值的方法,运用此方法成功将暗斑区域与海洋背景分离;使用5*5窗口提取样本图像的边缘梯度特征量,对梯度均值与方差进行分析、理解达到识别SAR图像中的溢油区域的目的。将仿真结果与传统分割结果进行了比较,比较结果表明了该方法在选取阈值进行图像分割方面要优于其它算法。

简论梯度特征向量排序法

介绍了层次分析法(AHP)中计算排序权值的梯度特征向量法,提出了矩阵不完全一 致时权值计算的方法,得到好的结果．

互补判断矩阵排序的梯度特征向量法

互反型判断矩阵与互补型判断矩阵可以相互转换.决策者在对某些判断没有把握的情况下,可以给出互补判断矩阵的上三角或下三角部分,转换成互反型判断矩阵,得出互补型判断矩阵的梯度特征向量法.