海军航空大学航空作战勤务学院，山东 烟台264000
高光谱成像技术源于遥感探测，具有谱图合一的独特优势，在农林、地矿、防伪和环境保护等领域的应用日益广泛。作为高光谱技术最常见和最基本的功能，目标分类在各个高光谱领域的应用均具有至关重要的作用。综述了高光谱目标分类技术的发展现状，分析了高光谱数据的结构特点，归纳了高光谱目标分类的一般流程，并详细阐述了数据读取、图像预处理和目标分类等高光谱目标分类流程的主流方法及其基本原理。结合近年来的典型案例，分析了高光谱目标分类的过程，并对其发展趋势进行了分析和展望。
高光谱 目标分类 图像预处理 特征提取 hyperspectral target classification image preprocessing feature extraction
1 西安石油大学，陕西 西安 710065
2 青海民族大学物理与电子信息工程学院，青海 西宁 810007
当前的动态目标识别方法在场景复杂的图像中，因为无法采集足够多的特征信息，导致识别结果应用性受限。基于三维激光点云提出一种运动图像动态目标识别方法。利用三维扫描系统获取运动点云图像特征，在不影响有效信息采集的情况下，进行图像预处理；引入地平面方程，将图像背景点云与被识别目标点云通过欧式聚类法分割，提取处理后的被识别目标关键点，并采用Freeman链码检测边缘特征，完成运动图像动态目标识别。试验对比结果表明，所研究基于三维激光点云的运动图像动态目标识别方法，对动态目标有良好的鉴别能力及较好的识别精度，且所需动态目标识别时间较短。
动态目标识别 三维扫描系统 点云图像 图像预处理 关键点提取 边缘特征检测 dynamic target recognition three-dimensional scanning system point cloud image image preprocessing key point extraction edge feature detection
未来战争将向海陆空天一体化、海量数据信息化发展，舰船作为海洋信息感知的重要目标，其检测技术的发展对于红外安全防御系统具有重要意义。根据红外载荷成像特点，提出了红外目标检测的基本框架，并详细介绍了预处理、目标粗检和目标鉴别三个关键步骤的研究现状，在此基础上对各种算法进行比较并指出其适用性和优缺点，最后对其未来发展趋势进行了展望。
遥感图像 图像预处理 显著性 形态学处理 感兴趣区域 remote sensing image image preprocessing saliency morphological processing region of interest
燕山大学 信息科学与工程学院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
显微热成像技术根据温度变化对细微目标进行热成像, 是国内外光电成像领域重要的研究方向。由于加工技术精度有限, 前期研制的光学微扫描显微热成像系统存在扫描位置误差, 该误差使基于微扫描图像直接融合形成的图像质量下降。提出一种结合图像预处理思想、微扫描原理和通过计算像素相关度进行微扫描图像插值重建的算法。仿真及实验表明: 方法能改善图像重构质量, 提高系统的空间分辨力,还可应用于其他带有微扫描的光电成像系统以提高其系统性能。
显微热成像系统 微扫描 图像预处理 像素相关度 高分辨力重建 thermal microscope imaging system micro-scanning image pre-processing pixel-correlation high-resolution reconstruction
在临床使用条件下, 为提高内窥镜相对畸变率检测的准确性和效率, 提出一种基于定位图像质心的相对畸变率自动检测方法。该方法对内窥镜拍摄的标准板图像进行灰度和二值化处理, 结合Canny算子和三次样条插值法检测标准板上图形的亚像素边缘坐标, 定位图像质心, 确定过质心的最长和最短径向尺寸, 从而计算相对畸变率。使用经溯源的标准板对此方法进行了验证, 对3套临床在用内窥镜分别使用质心法、椭圆拟合法和人工测量法进行检测, 结果显示, 质心法和椭圆拟合法这2种图像处理方法的测量结果一致性较高, 并且检测结果的准确度高于人工测量方法。
医用内窥镜 相对畸变率 图像预处理 质心 椭圆拟合 人工法 medical endoscope relative distortion rate image pre-processing centroid elliptic fitting manual measurement method
1 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 首都航天机械有限公司, 北京 100076
分视场滤光片型多光谱相机在利用拼接和配准生成多光谱图像时, 受云、水等特殊地物的影响, 利用现有方法生成的结果图像上容易出现条带噪声和错配现象。提出了一种三维信息约束下的尺度不变特征转换(SIFT)图像配准和地物光谱特性约束下的多光谱图像预处理算法, 该算法利用三维信息约束的SIFT算子提高配准精度, 同时在地物光谱特性约束下选取有效的辐射校正点提高图像拼接时各条带图像灰度的校正精度。实验结果表明, 利用该方法对分视场多光谱相机数据进行预处理时, 即使图像上存在云、水等特殊区域的地物, 结果图像仍能保持高精度配准且无条带噪声。
分视场滤光片型 多光谱相机 SIFT算子 多光谱图像预处理 split-field filter type multispectral camera SIFT operator multispectral image preprocessing
1 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛125105
2 辽宁工程技术大学研究生学院, 辽宁 葫芦岛125105
3 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室, 辽宁 沈阳110016
4 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 辽宁 沈阳110016
对水下图像预处理和目标检测识别、跟踪关键技术进行了详细的归纳总结。根据是否需要构建模型,将水下图像预处理分为图像增强和图像复原,论述了增强和复原方法的基本思想及方法特点。对水下光学图像的目标检测识别与跟踪原理和方法的研究进展进行全面阐述。通过对以上各个过程研究成果的总结分析,梳理了水下目标探测各关键技术中存在的重点解决问题与相关难点问题,讨论了其解决思路和进一步发展方向。
图像处理 数字图像处理 水下图像预处理 水下目标检测识别 水下目标跟踪 深度学习 激光与光电子学进展
2020, 57(6): 060002
红外热像是目前被广泛应用于各个领域的一种无损检测技术，但因设备的不足和使用环境的影响，红外图像会出现低分辨率、低对比度、低信噪比等缺陷，这无疑会对缺陷的定性和定量识别带来很大的困难，所以红外图像的处理则成为了无损检测中极其重要的环节，对整个工业领域的发展起着促进作用。本文介绍了红外技术中图像处理部分，包括预处理和图像识别；列举了目前在图像预处理阶段被广泛使用的处理技术，如神经网络、视网膜皮层、数字细节增强、Contourlet变换等技术，并简要列出其优缺点；介绍了主要运用于复合材料检测中的图像识别技术，如：温度信号重构、脉冲相位法、主成分分析、独立成分分析、区域生长法等技术，并给出了学者们的部分实验结果和实验结论；最后总结了该技术的发展趋势。
红外热像 红外无损检测 图像预处理 图像识别 infrared thermography, infrared nondestructive tes
