基于总体最小二乘-旋转不变算法的地表核磁共振信号参数估计

在地表核磁共振(SNMR)找水系统中,根据SNMR信号的参数能够预估地下含水层的储水量、导电性以及孔隙结构等信息。然而在实际应用中探测现场采集的SNMR信号十分微弱,易受到环境噪声干扰,导致无法直接获取SNMR信号的参数。针对这一问题,该文提出基于总体最小二乘-旋转不变法(TLS-ESPRIT)的地表核磁共振信号参数估计方法。基于谐波噪声与SNMR信号的相似信号特征构成一个由多个正弦衰减信号叠加的混合信号模型,使用TLS-ESPRIT将混合信号参数提取问题转换为旋转不变矩阵的广义特征值求解,从而获得SNMR信号的拉莫尔频率和弛豫时间,并结合最小二乘法求得其初始振幅和相位。仿真信号和实测信号实验结果表明此方法能够估计出混有随机噪声和工频谐波噪声的SNMR信号的参数,相比传统的谐波建模方法,在参数提取精度上效果更好。

多特征的灰度反转和旋转不变直方图

针对图像发生反向灰度变化时,传统局部二值模式及其派生的纹理描述符分类性能会明显下降问题,提出了一种灰度反转和旋转不变的直方图方法。该方法通过高斯导数滤波获得更加细微的图像微分结构,再构建具有旋转不变性的多种互补特征,最后利用主导思想对多种互补特征进行联合编码,获得具有灰度反转和旋转不变性的特征直方图。使用Outex、CUReT和KTH-TIPS等3个纹理图片数据库验证所提出方法的分类性能。实验结果表明:在旋转和灰度反转情况下,提出的方法能够显著提高分类性能,有效改善灰度反转问题,并对图像的旋转变化具有一定的鲁棒性;从算法复杂度来看,该方法取最佳尺度及特征时,运行时间适中,整体分类精度高。

用于纹理特征提取的改进的成对旋转不变共生局部二值模式算法

针对用于纹理特征提取的成对旋转不变共生局部二值模式(PRICoLBP)算法计算特征维度大、旋转不变性较差、对光照变化敏感的问题,提出一种融合局部纹理信息的改进PRICoLBP算法。首先,分别最大化和最小化图像像素点的二值序列,得到两个邻域像素点的坐标,由中心像素点坐标和得到的邻域像素点坐标计算出共生点对的坐标;其次,利用完备二值模式(CLBP)算法提取图像的每个像素点的纹理信息。在相同分类器下,对Brodatz、Outex(TC10,TC12)、Outex(TC14)、CURe T和KTH_TIPS数据库的分类实验中,所提算法的识别率比PRICoLBP算法分别提高了0.17、0.24、2.65、2.39和2.04个百分点。实验结果表明,所提算法在处理纹理旋转变化、光照条件多样的图像时具有较好的识别效果。

SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法

SIFT算法是性能最好、应用最广泛的基于局部特征的图像匹配算法,但其计算复杂度高.为此,提出一种SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法,以提高SIFT算法的速度.首先利用SIFT关键点检测方法在2幅待匹配图像上分别检测关键点,得到2个关键点集;然后计算每个关键点周围图像区域的旋转不变LBP特征,并将其作为该关键点的描述;最后采用基于关键点最近邻距离比值的匹配策略,找出2个关键点集之间存在匹配关系的关键点对.实验结果表明,文中算法对结构内容图像的匹配性能与SIFT算法相当,运算速度比SIFT算法大为提高.

基于旋转不变信号参数估计技术与模式搜索算法的异步电动机转子故障检测新方法

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子电流信号并以之检验ESPRIT性能。结果表明:即使对于短时信号,ESPRIT仍具备高频率分辨力,可以准确估计定子电流各个分量的频率;但对其幅值、初相角的估计欠缺准确性、稳定性。随后,采用PSA确定各个频率分量的幅值、初相角。对一台异步电动机完成了转子故障检测试验,结果表明:基于ESPRIT与PSA的异步电动机转子故障检测方法是切实可行的,并且因仅需短时信号即可达到高频率分辨力而适用于负荷波动情况。

基于旋转不变直方图的快速匹配穷搜索

针对视觉跟踪中旋转目标的快速鲁棒跟踪问题,提出了一种基于旋转不变直方图的快速匹配穷搜索算法.文章首先对现有的直方图匹配算法进行了简单回顾,然后在分析目标旋转导致矩形模板失效原因的基础上,提出了旋转不变直方图的概念,并通过基于双圆定位的旋转不变直方图对目标进行了准确的定位和旋转校正.旋转不变直方图利用圆的旋转不变特性和分布式直方图的算法复杂度优势,实现对目标模板的全局最优穷搜索,利用双圆圆心的相对位置关系,实现对矩形模板的旋转校正.最后对一系列视频序列进行了跟踪实验,结果表明该算法能够实现对任意角度旋转目标的鲁棒跟踪,且算法复杂度较低.

基于联合变换的旋转不变光学图像加密

利用两个彼此独立的编码脉冲相位掩模在联合变换相关器中对需要保护的图像进行编码,实现对原始图像的加密。该方法的特点是解密时加密图像的旋转不会影响解密效果,相位分布是密钥的合法持有者唯一掌握的确定性函数,可以重构,便于实际应用。计算机模拟的结果证明了方法的可行性。

具有旋转不变的联合变换相关识别

提出了基于综合鉴别函数和相移功率谱相减，具有旋转不变性的联合变换相关识别方法．该方法是将综合鉴别函数作为联合变换相关输入的参考物图象，结合相移功率谱相减方法，来获得具有识别目标的旋转不变性和高的相关识别率．

基于旋转不变的角点匹配方法

针对存在旋转的两幅图像,提出了基于主方向和灰度相关的角点匹配方法。构造每个角点邻域的梯度直方图,以确定角点的主方向。在匹配过程中,用极线约束确定一幅图像中的角点在另一幅图像中的候选匹配角点;建立待匹配角点和候选匹配角点的左右邻域窗口,并根据两角点的主方向旋转右邻域窗口,再进行灰度相关系数计算,确定最终匹配的角点;最后用松弛法消除虚假匹配。该算法首次将经典的灰度相关法应用在大旋转和平移的宽基线图像匹配中,克服了传统灰度相关法不能处理大旋转的图像匹配问题。实验结果表明:本方法具有稳定性、可靠性和快速性,有一定的实用价值。

Gaussian-Hermite矩旋转不变矩的构建

矩及矩的方程因其较强的表述图像特征的能力在图像处理与模式识别中有着广泛的应用,但目前基于具有正交性质的Gaussian-Hermite矩的研究还比较有限.针对Gaussian-Hermite矩进行深入的研究,将其推广到极坐标下复数空间中,提出Polar-GaussianHermite矩;给出利用升降算符计算矩的方程的方法;并利用极坐标下复数空间中的优势,以及它们之间的一一对应关系,推导Gaussian-Hermite矩的旋转不变矩,并给出其旋转不变矩的独立与完备集.实验结果验证所提出的旋转不变矩的正确性,以及良好的数字稳健性.

正交旋转不变V矩及其在图像重建中的应用

定义在单位圆盘上的正交旋转不变矩函数(如Zernike矩)具有非常广泛的应用.本文基于一类正交分段多项式函数系—V系统,构造了一种新型的矩函数,称之为正交旋转不变V矩(简称为V矩).除了正交性、旋转不变性之外,由于V系统具有次数低、表达式简单的优点,V矩能够避免传统矩函数中高阶多项式的计算,从而能够保证数值稳定性,降低计算复杂度.实验结果表明,V矩比传统的正交旋转不变矩具有更好的图像重建与图像检索结果.

旋转不变广义粗糙度特征结合自适应加权距离在纹理检索中的应用

针对图像检索时的旋转问题,提出了一种基于Gabor分解的旋转不变广义粗糙度纹理描述子和一种自适应加权距离准则。首先,计算Gabor分解子带的幅度和频率谱,依据多尺度空间局部能量分布、Hurst分形指数、方向差别来计算纹理特征向量;然后采用自适应加权距离作为相似性准则。分别采用旋转纹理库和普通纹理库进行仿真实验,仿真实验结果表明,该算法在两种情况下都取得了较好的检索效果,算法对图像的旋转具有较好的鲁棒性。

旋转不变匹配滤波相关识别的振幅补偿滤波优化算法研究

主要介绍了一种基于二元振幅补偿滤波的优化综合鉴别函数算法。这种算法制作的综合鉴别滤波器既有二元振幅补偿滤波相关峰值高、相关峰尖锐的特点,又降低了对输入图像的噪声敏感度,而且能识别旋转图像。计算机模拟结果表明,它在信噪比、Horner效率、相关峰尖锐度和鉴别能力等性能上都有一定提高。

微透镜阵列实现3维物体旋转不变实时识别

为了实现3维物体旋转不变实时识别,应用微透镜阵列的多视角成像特点,利用透射像阵列的高关联性,实现3维物体信息与2维透射像阵列信息之间的转换,从而可以利用光学2维图像识别技术实现3维物体的识别。对转换和识别过程进行了理论分析,用匹配滤波的方法进行了实验验证,实现了3维物体旋转不变实时识别。得到了良好的识别效果,并实现了旋转方向的准确定位和旋转角度大小的比较判别。结果表明,应用微透镜阵列可以实现旋转3维物体旋转不变实时识别。

基于纹理的旋转不变图像检索算法的研究

提出一种基于Gabor变换的旋转不变多尺度广义粗糙度特征向量并结合自适应加权距离进行纹理图像检索的方法。利用图像Gabor分解的幅度谱,依据多尺度空间局部能量分布、Hurst分形指数、方向差别来计算纹理特征向量,最后采用自适应加权的街区距离作为相似性准则。仿真结果表明,该算法对旋转纹理图像取得了很好的检索结果。

基于Log-Polar和DT-CWT的旋转不变纹理分类算法

提出了一种基于对数-极坐标变换(Log-Polar)和双树复数小波变换(DT-CWT)的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行对数-极坐标变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的双树复数小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机算法实现纹理图像的分类。将该方法与其它旋转不变纹理分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率。

基于方向码的旋转不变模板快速匹配方法

将图像梯度方向应用于旋转不变性模板匹配时存在计算量较大的问题,由此提出一种改进的基于梯度方向码的旋转不变模板匹配方法,通过计算积分直方图降低统计直方图的计算量,采用像素跳跃的匹配方法减少大量无效的匹配运算。实验结果表明,该方法在保证匹配准确性的前提下,匹配速度提高了3倍至6倍,可以达到实时性要求。

特征联合和旋转不变空间分割联合的局部图像描述符

提出了一种新的局部图像描述符:特征联合和旋转不变空间分割联合描述符(Feature combination and rotation invariant space division combination descriptor,FCSCD).提出了一种新的局部特征:WLBP(Weber local binary pattern),该特征由局部二进制模式和韦伯二进制差分激励联合得到.提出了一种新的用于特征汇聚的旋转不变空间分割方法,该方法由强度序空间分割和圆环空间分割联合得到.WLBP在局部旋转不变坐标系计算得到,强度序和圆环空间分割本身也具有旋转不变性,所以FCSCD描述符在不需要计算图像块主方向下保持了旋转不变性.与现有的局部描述符相比,本文的联合方法编码了多种类型的信息在描述符直方图中,所以FCSCD辨别能力更强,鲁棒性更强.图像匹配实验结果表明了本文方法的有效性和优越性,所提出的描述符具有很高的匹配性能,优于其他的主流局部描述符(SIFT、CS-LBP、OSID、LIOP、EOD和MRRID).

基于Contourlet旋转不变特征的遥感图像检索

除了具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征,如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键。文章依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法。针对Contourlet变换捕获不同特征方向能力的差别,文章采用正交补偿法加以改正,并通过傅里叶算子的处理,实现基于结构性边缘特征旋转不变的图像检索。实验结果表明,该检索算法对含有丰富规则边缘特征的遥感图像更为有效。

一种基于四阶累积量的旋转不变参数估计方法

基于四阶累积量的几何解释 ,本文提出了一种新的旋转不变波达方向 (DOA)估计方法 ,它利用所构造出的虚拟旋转不变矩阵对来构造低维波达方向矩阵 ,并对其进行特征分解直接得到DOA估计 ,且与基于二阶统计量的旋转不变方法比较 ,阵列有效孔径扩展了一倍。