针对标准尺度不变特征变换(SIFT)算法存在搜索视觉图像中关键点出现计算冗余和目标识别实时性差的问题,提出了一种改进的SIFT算法,并将其应用到煤矿救援机器人的环境信息感知和目标识别匹配中。该方法以马氏距离代替标准SIFT算法中的欧氏距离,简化了特征点提取,避免了特征点的误匹配。现场试验结果表明,改进后的SIFT算法提高了煤矿救援机器人对煤矿井下环境目标识别的实时性和目标匹配的准确性,为煤矿救援自主移动机器人实现避障、行走做好了视觉前提。

基于 SAR图像的目标检测是对 SAR 图像解译的重要环节之一。本文从 SAR图像的统计特性出发，对包括 SAR 图像统计特性描述，斑点噪声抑制，检测器设计等若干基于SAR 图像的目标检测关键问题进行了研究。

本文分别从提高红外图像对比度、抑制噪声、增强红外图像彩色对比度这三 个角度研究了红外弱小目标图像的增强方法。文章介绍了红外图像增强的基本概 念和图像增强的效果评价，究了红外图像的成像机理和特点。首先分析了红外弱小目标图像噪声成因和目标成像特点，在抑制噪声方面重点分析比较了平滑滤波和中值滤波的优缺点，然后分析和研究了常用的基于直方图的方法、灰度变换、空间滤波以及基于数学形态学的弱小目标图像增强算法。最后本文研究了红外弱小目标图像的伪彩色增强，实验结果表明增强后的图像改善了视觉效果，提高了对比度。

采用进化规划和最大熵的目标图像分割算法.doc

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该程序根据互相关的最大化检测给定图像中的目标图像。 示例运行： >> 目标 该程序检测图像中的目标输入用于MATLAB的图像... 将图像或其副本保存在 MATLAB 工作目录中输入图像文件的名称（filename.ext）：myphoto.bmp 为 MATLAB 输入目标图像... 将目标图像或其副本保存在 MATLAB 工作目录中输入目标图像文件的名称（filename.ext）：eye.bmp 你喜欢保存结果图像吗？ (y/n) : n 您选择不保存结果图像

快速使用 python brisk_demo.py 介绍 作为一个没有经验的opencv用户，在python中进行功能检测/描述需要花费一些时间。 然后我意识到SIFT / SURF /在OpenCV中具有一定规模不变性的所有内容都受专利的困扰。 有了BRISK / FREAK，现在有可行的（或更好的）替代方案。 我希望这个例子可以帮助其他想要使用Python进行功能检测的人。 版权 版权所有（c）2013 John Nieri和MIT许可下的贡献者。 有关详细信息，请参见此存储库或发行版中的“许可证”。

该代码为基于python+opencv的目标图像区域自动提取，即利用python +opencv检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容，经过测试，该算法代码能有效解决基本问题。

数据集是基于深度学习语义分割技术的重要组成部分。为了将语义分割技术应用于野外战场环境,构建一个符合实战场景的数据集至关重要。针对迷彩伪装目标侦察识别的作战保障需求,分析了野外战场环境及战场侦察图像的特点,设计了特定场景数据集的构建流程与方法,构建了具有精细化语义标注的语义分割数据集CSS,并通过实验验证了该数据集在语义分割任务上的有效性。

在传统的基于波前探测的解卷积方法中, 由波前探测得到的点扩展函数被认为是精确的, 并用维纳滤波进行复原, 但是点扩展函数不可避免地存在误差, 所以最终的复原目标图像质量不佳。为了解决该难题, 提出了基于目标和点扩展函数联合估计的图像近视解卷积算法。它运用了点扩展函数和目标的先验信息, 对点扩展函数和目标进行了规整和进一步约束, 从而得到更优的恢复图像质量。对该方法的原理和实现过程进行了阐述, 并将其运用于室内点源目标数据中。实验结果证明, 与维纳滤波方法相比, 该方法使图像恢复的效果得到明显改善。