《模糊紅外圖像目標的人工免疫模板提取方法研究》是依託北京科技大學，由付冬梅擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：模糊紅外圖像目標的人工免疫模板提取方法研究
- 依託單位：北京科技大學
- 項目負責人：付冬梅
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
現實中有大量珍貴的模糊圖像，特別是公安和軍事中經常利用的隱蔽目標與目標痕跡的模糊紅外圖像。如何從模糊紅外圖像中提取清晰明確的目標，是模糊圖像理論與套用中亟待解決的實際問題和關鍵問題。傳統模板幾乎都由微(差)分方程、偏微分方程或小波方程等的係數構成。為充分利用圖像本身提供的各類信息，達到最佳提取效果，本項目擬以統計學習理論和張量子空間學習為理論依託，以先天性免疫與適應性免疫協同識別與作用為借鑑，研究設計新型智慧型模板和模板網路，使其與模糊紅外圖像的目標、背景及模糊邊緣的特徵參數相關。研究此類免疫模板和免疫模板網路的構造，計算規則和工作算法。解決從目標與背景模糊、邊界不清的紅外圖像中提取清晰明確目標的理論與套用難題。
結題摘要
紅外圖像是一類大量存在且珍貴的模糊圖像。為最佳提取紅外圖像中的模糊目標，本項目借鑑生物免疫機理、依託統計、流形和張量理論，主要完成以下創新研究工作： 1 一種先天性與適應免疫協調作用框架 2 基於統計的免疫網路模板算法 3 一種免疫協調聚類模板算法 4 基於統計和時序特徵的立體化模板 5 一種多類分的免疫否定選擇算法 6 基於抗體識別度的克隆選擇和免疫網路算法 7 人工免疫-靶向療法的紅外模糊目標提取 8 統計特徵和流形正則的監督分類 9 統計特徵和流形正則半監督的模糊紅外目標提取 10 基於張量的稀疏保持降維方法 11 一種提升泛化能力的Lagrangian支持張量機算法 12 張量及Hessian矩陣的模糊目標分割 13 改進混合高斯背景建模、三幀差分等算法的紅外目標檢測 14 時空切片、改進均值漂移等算法的紅外目標跟蹤 15 基於HSI和色差理論的突破灰度級限制的紅外偽彩色方法 16 紅外圖像複雜背景下目標模板的匹配提取小目標 17 偏微分插值的紅外小目標放大算法 18 平均眼模板的模糊紅外人眼自動定位算法 19 一種快速提取人眼輪廓的新的主動輪廓模型 20 一種基於近紅外OCT圖像的視網膜狀態判別方法項目執行期間，共發表論文26篇（期刊19篇，會議7篇），其中SCI檢索10篇，EI檢索19篇。申請專利1項，軟體著作權2項。參加學術會議交流35人次，大會特邀報告2次、一般報告12次，獲獎論文1篇。國際校際間學術交流12人次。培養進修教師1名，博士3名，碩士8名。截止2016年12月，仍有在讀博士2名和碩士6名開展與本項目相關的研究。此外，課題組還建立了一個網路版紅外圖像資料庫，開發了包括人工免疫等相關算法的綜合軟體平台。綜上，目前已取得的研究成果完全達到了項目申請時預期的研究成果，課題組完成了項目申請計畫中的全部工作和創新。 在此基金支持下，課題組還開展了眼科醫學紅外波段圖像的初探性研究。課題組仍將繼續與該項目有關的研究工作，進一步推進及改進所提出的算法。
