空间目标成像的感兴趣区域自动识别方法研究
一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法
一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法作者：郑贤哲王艳东刘泽宇来源：《今日自动化》2020年第03期[摘要]针对行人检测领域的相关现实问题，传统机器学习算法通常采用对整幅图片以滑动窗口逐步检测的方法解决，这样会因检测非必要背景窗口过多而大大降低计算效率，针对上述问题提出一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法。
首先以滑动窗口遍历图像，对整幅图片进行显著性检测，然后通过二值化处理的方式，将显著性物体分割出来，最后过滤非必要窗口，继而提高检测效率。
实验中采用HOG方法提取行人特征，运用线性SVM进行检测，最后验证新方法的有效性。
实验中，使用大小为300×451Dpi、261×400Dpi的图像，检测窗口数量分别减少了44.21%、34.96%，检测速率分别提高了9.30%、12.73%。
实验结果表明，相比于传统检测方法，新方法提高了检测效率。
[关键词]HOG特征提取;行人检测;SVM;显著性检验[中图分类号]TP391 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）03–0–04[Abstract]In view of the related practical problems in the field of pedestrian detection，traditional machine learning algorithms usually adopt a method of gradually detecting the entire picture with a sliding window， which will greatly reduce the computational efficiency due to the detection of too many unnecessary background windows. To solve the above problems， a new method of pedestrian detection based on multi-scale sliding window images is proposed. First，traverse the image with a sliding window to detect the saliency of the entire picture， then segment the salient objects by binarization， and finally filter the unnecessary windows to improve the detection efficiency. In the experiment， the HOG method is used to extract pedestrian features，linear SVM is used for detection， and finally the effectiveness of the new method is verified. In the experiment， using images with sizes of 300×451Dpi and 261×400Dpi， the number of detection windows was reduced by 44.21% and 34.96%， respectively， and the detection rate was increased by 9.30% and 12.73%， respectively. Experimental results show that compared with traditional detection methods， the new method improves detection efficiency.[Keywords]HOG feature extraction; pedestrian detection; SVM; significance test1 國内外的研究现状近年来，随着图像识别技术的发展，基于图像识别检测行人的技术也得到广泛的关注和研究。
基于颜色和区域面积的目标识别算法研究
基于颜色和区域面积的目标识别算法研究引言：目标识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目标是从图像或视频中自动识别出感兴趣的目标物体。
在实际应用中，目标识别可以用于自动驾驶、安防监控、智能机器人等领域。
本文将重点研究基于颜色和区域面积的目标识别算法，并探讨其在实际应用中的优势和不足之处。
一、颜色特征在目标识别中的应用颜色是一种重要的视觉特征，能够快速引起人类视觉的注意。
在目标识别中，颜色特征可以用于区分不同的目标物体。
常见的颜色空间有RGB、HSV等，其中HSV颜色空间更适合颜色分析。
基于颜色特征的目标识别算法通常包括以下步骤：1. 颜色空间转换：将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，利用HSV颜色空间的亮度、色调和饱和度三个通道来描述颜色。
2. 颜色分割：根据预先设定的颜色阈值，对图像进行颜色分割，将感兴趣的目标物体从背景中分离出来。
3. 形态学处理：对分割得到的目标物体进行形态学处理，包括腐蚀和膨胀等操作，以去除噪声和填补空洞。
4. 目标识别：通过计算目标物体的颜色直方图或颜色矩等特征，与预先建立的目标模型进行比较，从而实现目标识别。
基于颜色特征的目标识别算法具有计算简单、实时性强的优势，适用于对颜色信息敏感的场景。
然而，由于颜色特征容易受到光照条件和背景干扰的影响，导致算法的鲁棒性较差。
二、区域面积在目标识别中的应用区域面积是目标在图像中所占的像素个数，可以用于判断目标的大小和形状。
在目标识别中，区域面积可以用于筛选出感兴趣的目标物体。
基于区域面积的目标识别算法通常包括以下步骤：1. 图像分割：将图像分割为不同的区域，每个区域包含一个或多个目标物体。
2. 区域特征提取：对每个区域提取特征，包括区域面积、形状描述等。
3. 目标筛选：根据预先设定的阈值，筛选出符合要求的目标，例如面积大于一定值的目标。
4. 目标识别：通过计算目标物体的形状特征或其他特征，与预先建立的目标模型进行比较，从而实现目标识别。
AOI操作流程及参数详解
AOI操作流程及参数详解AOI（Area of Interest）操作流程及参数详解：AOI是一种常用的图像处理技术，用于自动化检测和分析图像中感兴趣的区域。
下面将详细介绍AOI的操作流程及其相关参数。
一、AOI操作流程：2.图像预处理：对输入的图像进行预处理，以便提高后续处理步骤的准确性。
常见的预处理操作包括图像去噪、图像增强、图像平滑等。
3.特征提取：通过对预处理后的图像提取其中的特征，以便对感兴趣的区域进行进一步的分析和处理。
特征提取可以使用多种方法，如边缘检测、颜色空间变换、纹理分析等。
4.AOI参数设置：在进行特征提取之前，需要设置一些参数来控制AOI系统的行为。
这些参数可以包括感兴趣区域的形状、大小、位置，以及特征提取方法的选择等。
5.感兴趣区域检测：根据前面的参数设置，对图像中的感兴趣区域进行检测。
这一步通常包括图像分割、目标定位等操作。
6.感兴趣区域分析：对检测到的感兴趣区域进行进一步的分析。
这一步可以使用各种图像处理和分析方法，如模式匹配、形状识别、颜色分析等。
7.结果输出：将分析和处理得到的结果输出到指定的位置。
输出结果可以是简单的文字描述、图像标记、图像处理后的图像等。
二、AOI参数详解：1.感兴趣区域的形状：感兴趣区域可以是任意形状，包括矩形、圆形、椭圆形等。
根据具体的应用需求，可以选择最适合的形状。
2.感兴趣区域的大小：感兴趣区域的大小可以根据具体的应用需求进行设置，可以是固定值，也可以是根据图像内容进行自适应的调整。
3.感兴趣区域的位置：感兴趣区域的位置可以通过坐标来进行表示，可以是图像中的一个点，也可以是图像中的一个矩形区域。
4. 特征提取方法：特征提取是AOI系统的核心步骤，可以选择一种或多种特征提取方法。
常见的特征提取方法包括边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算子）、颜色直方图、纹理分析算法（如Gabor滤波器）等。
5.特征匹配算法：在感兴趣区域进行分析时，常常需要进行特征匹配。
一种基于人工智能技术的卫星遥感载荷系统方案
一种基于人工智能技术的卫星遥感载荷系统方案吕红;苏云;陈晓丽;李娜【摘要】The paper faces to the demand of the future space reconnaissance, with the purpose of fast getting and distributing information. This paper mainly focus on the shortcomings of existing space optical remote sensing system, such as low efficiency, aimless observation, low time resolution, etc, and studies satellite remote sensing payloads based on artificial intelligence. This paper proposes a scheme of intelligent satellite remote sensing payloads, including intelligentized expert system and intelligentized performing system,and explains the work process of intelligent satellite remote sensing payloads system with a river valley asan example. It can provide an effective and viable technology for space reconnaissance of our country, and can have great value in the areas of instantaneous reconnaissance responding, paroxysmal affairs orientingand martial aim tracing.%文章面向未来航天遥感需求，以快速获取有效信息、实现信息分发利用为目的，针对传统遥感载荷成像方式的目标针对性不强、时效性差、数据冗余等问题，开展基于人工智能技术的智能化卫星遥感载荷系统技术研究。
如何使用计算机视觉技术进行目标识别与定位
如何使用计算机视觉技术进行目标识别与定位目标识别与定位是计算机视觉技术中的一个重要任务，它在许多应用领域都具有广泛的应用价值。
通过计算机视觉技术进行目标识别与定位可以帮助我们实现自动化、智能化的处理和分析。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行目标识别与定位。
一、什么是目标识别与定位目标识别是指从图像或视频中自动识别并划定出感兴趣的目标物体。
目标定位是指在识别出目标物体后，进一步确定物体在图像中的位置和边界框。
二、计算机视觉技术在目标识别与定位中的应用1. 特征提取：在目标识别与定位中，首先需要从图像中提取有用的特征。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、边缘特征、纹理特征等。
这些特征可以帮助我们描述目标物体的特点和区分不同的目标。
2. 图像分类：在目标识别过程中，需要将识别出的目标与已知的目标进行分类。
图像分类是指将输入的图像分到多个已知类别中的一种。
常用的图像分类方法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
3. 目标检测与定位：目标检测与定位是指在图像中定位和识别出多个目标物体。
常见的目标检测与定位方法包括滑动窗口、区域提案（region proposal）等。
这些方法通过在图像的不同位置和尺度上进行检测，得到目标的位置和边界框。
三、计算机视觉技术中常用的目标识别与定位方法1. Haar特征级联分类器：Haar特征级联分类器是一种基于机器学习的目标识别与定位方法。
它通过训练一组特征分类器，来识别出目标物体。
Haar特征级联分类器在人脸识别中得到了广泛的应用。
2. HOG特征+SVM分类器：HOG特征和SVM分类器是一对经典的目标识别与定位方法。
HOG特征是一种基于梯度的特征描述子，它能够描述图像中物体的形状和边缘信息。
SVM分类器是一种常用的机器学习分类器，能够将输入的图像进行分类。
3. R-CNN系列方法：R-CNN系列方法是一种基于区域提案的目标检测与定位方法。
它通过生成一组可能的目标区域，并对这些区域进行特征提取和分类。
遥感图像中城市对象自动识别技术的实现
第 ３ 卷第 ５ ３ 期
２０ ０７年 ５月
电 字 工 套 师
ＥＬ Ｃ ＲＯＮＩ ＧＩ ＥＥＲ Ｅ Ｔ Ｃ ＥＮ Ｎ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ５ １３ ． Ｍａ ０ ｖ２０ ７
遥 感 图像 中城 市 对 象 自动 识 别 技 术 的实 现
曹玉琳 ， 显东， 尹 张 健
（中国工 程物理研 究 院电子 工程研 究所 ， 四川 省 绵阳 市 ６ １０ ） ２ ９０ 摘 要： 通过 分析 遥感 图像 中城 市对 象和 非城 市对 象的 特征 差 异 ， 用计 算机 自动 完成提 取 包括 利
纹理 特征 、 色特征 和 结构特 征在 内的几 个主要 特征 并进 行 多特 征 融合 ， 颜 然后 以融合 结 果作 为 判据 对 图像 进 行分 裂算 法操作 得到 初识 别 结 果 ， 对初 识 别 结果 进 行修 正得 到 城 市对 象和 非城 市对 象。经 再 计 算机 仿真 验证 ， 该方 法 能够 实现对 多种 不 同类型城 市对 象的 自动识 别 ， 有较 高的识别 准确 度 。 关 键词 ： 自动识 别 ； 市对 象 ； 城 特征 提取 ； 征 融合 ； 特 分裂 算法
基金 项 目： 中国工程物理研 究院科学技 术基金 （０ ４ ７ １ 。 ２ ０ ０６ ）
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５２ ・
维普资讯
第３ ３卷第 ５期
曹玉琳 ， ： 等 遥感 图像 中城 市对象 自动识 别技术的实现
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收 稿 日期 ： ０ ６１・０ ２０ ・ ２ ；修 回 日期 ： ０６ １－０ ０ ２０ ． ２ 。 ２
如何进行遥感影像的时序分析和目标检测
如何进行遥感影像的时序分析和目标检测遥感影像的时序分析和目标检测是遥感技术中的重要应用领域。
随着遥感技术的不断发展和应用需求的增加，如何进行有效的时序分析和目标检测成为了研究和实践的热点。
本文将从数据获取到结果分析的全过程，介绍如何进行遥感影像的时序分析和目标检测。
一、数据获取时序分析和目标检测的第一步是获取遥感影像数据。
遥感影像数据可以通过航空摄影或卫星遥感等手段获取，其中卫星遥感数据是最常用的数据来源。
卫星遥感数据具有广域覆盖、高空间分辨率等优势，适用于大尺度的时序分析和目标检测研究。
在数据获取时需要考虑传感器的选择、任务区域的确定等因素，以获取高质量的遥感影像数据。
二、数据预处理获取到的遥感影像数据往往存在一些噪声和不完整的问题，需要进行数据预处理。
数据预处理包括去除云、阴影等遥感图像中的干扰物，进行辐射定标和大气校正，以保证后续分析的准确性和可靠性。
除此之外，还可以进行影像配准和镶嵌等处理，以获得完整的时序遥感影像数据。
三、时序分析时序分析是指针对一段时间内多幅遥感影像数据进行的分析，旨在探测和分析地物、环境、人为活动等随时间变化的规律和趋势。
在时序分析中，常用的方法包括基于灰度信息的变化检测、基于神经网络的模式识别、基于时空数据挖掘的模型构建等。
这些方法可以帮助研究者深入了解地球表层过程以及人类活动对环境的影响。
四、目标检测目标检测是指在遥感影像中识别和提取感兴趣的目标，可以是建筑物、道路、农田等。
目标检测的关键是找到与目标相关的特征，并使用合适的算法进行目标提取。
常见的目标检测方法有基于颜色、纹理、形状等特征的像素级目标检测、基于区域的目标检测以及基于深度学习的目标检测等。
这些方法可以帮助研究者更准确地识别和提取目标信息，为后续的应用提供支持。
五、结果分析得到时序分析和目标检测的结果后，需要对结果进行进一步的分析和解释。
结果分析可以帮助研究者发现地面变化的原因，评估目标的分布和变化趋势，为地理信息系统的建设和资源管理提供依据。
深度学习驱动下的目标检测研究进展综述
深度学习驱动下的目标检测研究进展综述1. 深度学习驱动下的目标检测综述在过去的几年里，深度学习已经迅速成为人工智能领域最热门的技术之一，并且在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
特别是在目标检测方面，深度学习的应用已经带来了革命性的进步。
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在识别和定位图像中的物体。
这一任务具有极大的挑战性，因为需要处理复杂的背景、不同的物体形状和尺寸、光照变化等因素。
随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）已经成为目标检测领域的核心组件。
通过构建多层次的神经网络结构，CNN能够自动学习图像中的特征表示，大大提高了目标检测的准确性。
在此基础上，一系列的目标检测算法被提出并持续优化，包括RCNN系列、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
这些算法的发展推动了目标检测技术的不断进步。
RCNN系列算法通过区域提议和卷积神经网络相结合，实现了较高的检测准确率。
YOLO和SSD则通过单阶段的检测方式，大大提高了检测速度，并且保持了较高的准确性。
还有一些算法结合了多种技术，如锚框机制、非极大值抑制等，进一步优化了目标检测的性能。
在深度学习驱动下，目标检测技术在许多领域得到了广泛应用。
在安防领域，目标检测可以用于人脸识别、行人检测等；在自动驾驶领域，目标检测用于车辆、行人、道路标志等的识别；在医疗领域，目标检测可以用于病变识别、细胞检测等。
随着技术的不断发展，目标检测的应用场景将越来越广泛。
尽管深度学习在目标检测方面取得了显著进展，但仍面临一些挑战。
如数据的标注成本高昂、模型的复杂度高、计算资源需求大等问题。
如何进一步提高目标检测的准确性、速度和泛化能力，以及如何降低模型复杂度和计算成本，仍然是目标检测领域需要关注和研究的重要问题。
1.1 目标检测的背景和意义随着计算机视觉技术的迅速发展，目标检测作为其重要分支之一，在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
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Dx [ f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1)] [ f ( x 1, y 1) f ( x 1, y) f ( x 1, y 1)]
Dy [ f ( x 1, y 1) f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)] [ f ( x 1, y 1) f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)]
Dx [ f (x 1, y 1) 2 f (x 1, y) f (x 1, y 1)][ f (x 1, y 1) 2 f (x 1, y) f (x 1, y 1)]
Dy [ f (x 1, y 1) 2 f (x, y 1) f (x 1, y 1)] [ f (x 1, y 1) 2 f (x, y 1) f (x 1, y 1)]
2 x 2 y
（4）
其在像素点 ( x, y ) 的梯度为 G ( x , y ) 边缘像素。 1.2 Prewitt边缘检测算子
D
D
，如果 G ( x, y ) 大于域值T，则表明，在该位置的一个像素是一个
Prewitt算子与Sobel算子大体相同，在计算模板上有稍微改动，其计算模板如表2所示。 表 2 Prewitt 算子边缘检测模板 0 -1 -1 1 0 -1 1 1 0 -1 -1 0 -1 0 1 0 1 1
f ( x, y ) 为中心的 3×3
的邻域上分别计算 x和y 方
向的偏导数，其计算模板如表 1 所示，左边为 x 方向的计算模板，右边为 y 方向的计算模板。 表 1 Sobel 算子边缘检测模板 0 -1 -2 1 0 -1 2 1 0 -2 -1 0 -1 0 1 0 1 2
X方向模板
Y方向模版
图 1 Mini-CAM 拍摄的国际空间站 Fig. 1 the photo of International Space Station 但是由于图像/视频数据的海量性、星上能耗的有限性、数传信道的窄带性、过境时间的局限性等因素限制，图像/视频 数据的下传，成为人们获取空间图像/视频的瓶颈之一[2]。因此，在满足人类视觉观感的情况，如何尽可能减少空间图像的 数据量，成为一项急需解决的研究课题。总所周知，对于太空图像，人们感兴趣的并不是整幅图像，而只是图像上的一部分， 即卫星/飞船所在区域。可以考虑，将感兴趣区域(Regions of interest，ROI)和非感兴趣区域区别对待，以不同的压缩比分别 进行压缩，以获取不同的压缩效果。 感兴趣区域优先编码的图像压缩方法，选择性地优先编码/传输人们感兴趣区域的图像数据，从而可以以较少数据量， 得到更高的感兴趣区域图像质量，显著提高了图像的主观感受质量，很好地满足了空间图像数据压缩的要求。 感兴趣区域图像编码方式的前提，是预先指定感兴趣区域。但是，在太空运行时，无法确保空间目标只能在图像的某个 区域出现，这样，必须对图像进行实时分析，自动识别感兴趣区域，然后再进行感兴趣区域图像编码，从而实现了空间目标 的感兴趣区域图像压缩[3-5]。 感兴趣区域自动识别，算法很多，但是大部分算法复杂，不适合硬件实现和实时识别。空间图像有其特殊性，空间目标 完全“浮”于背景上面，与背景的灰度值几乎没有过渡，没有连续性，差距很大；而空间目标内部的灰度值变换平缓，背景
收稿日期：2010－01－20 作者简介：刘鸿飞（1979－） ，男，博士，讲师，主要研究方向为空间图像压缩的工程应用设计。 21
区域的灰度值更是如此，是一种典型的阶梯形边缘。这样的图像特征，非常有利于边缘提取算子的使用。
1 边缘提取算法
边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一， 常用的梯度能量边缘检测器有： Sobel 检测器、 Prewitt 检测器、 Roberts 检测器、Laplacian of a Gaussian 检测器、零交叉检测器、Canny 检测器等。 1.1Sobel边缘检测算子 Sobel 算子是一种将方向差分和局部平均相结合的方法，该算子以
第 33 卷 第 4 期 2012 年 4 月
湖南科技学院学报 Journal of Hunan University of Science and Engineering
Vol.33 No.4 Apr.2012
空间目标成像的感兴趣区域自动识别方法研究
刘鸿飞
（漳州师范学院 物电系，福建 漳州 200083） 摘 要：图像数据量的海量性成为人们获取空间图像的重要瓶颈之一。感兴趣区域优先编码方式可以选择性地压缩、传 播人们关心的区域图像，从而降低了数据传输量。本文在研究了空间目标特殊性，提出了基于边缘检测+分水岭算法的感兴 趣区域自动识别方法，在太空运行时可以实时地自动识别航天员和飞船所在区域，而且算法有运算量低、易于硬件实现等特 点，为下一步的感兴趣区域编码做出了必要的准备工作。文中考虑到不同背景对感兴趣区域识别的影响，并对各种背景情况 下的太空图片进行了仿真，算法仿真结果表明：在不同的太空背景情况下，该算法均可以准确地识别载人飞船的所在区域。 关键词：空间目标成像；边缘检测；分水岭；感兴趣区域 中图分类号：TP75 文献标识码：A 文章编号：1673-2219（2012）04-0021-06
0 引言
随着空间技术的发展，人类在太空的活动越来越频繁，目前在太空飞行的人造地球卫星就达数百颗，还有无数的废弃 卫星、太空垃圾等，这些飞行器在太空运行的实际现场情景，为人民越来越好奇。人们已经利用小卫星对空间站或其他目标 卫星进行观测，小卫星围绕轨道飞行器完成精确的机动和观测，拍摄了大量的不同角度、不同距离的宇宙飞船飞行情景[1]。