基于边缘特征的虚实图像精确配准

3D模型的虚拟图像与可见光图像（实图）的配准可以增强信息的互补性,在通过INS装置粗配准后,其配准问题变成了经典的多模态图像精确配准问题。本文提出了一种基于边缘信息全局最优匹配的3D模型图像与可见光图像精确配准算法。该算法首先基于相位一致性模型提取3D模型图像与可见光图像视觉相似的边缘结构;再采用模拟退火算法搜索求解在边缘配准度最大对应的空间变换模型的最优参数值。4组实验结果表明,本文算法能够充分利用图像间的相近似的边缘结构和模拟退火算法得到配准变换参数,有效地实现多模态图像（不同光照及对比图像对,不同传感器的航拍图片对,虚拟3维视图与可见光图像）的精确配准。     

基于反馈的立体匹配算法

针对因传统的置信度传播（BP：Belief Propagation）算法生成的深度图并非十分精确而导致深度图的绘制及立体重现存在的失真问题,提出一种基于反馈的立体匹配算法,使生成的深度图进一步优化。该算法首先通过BP算法生成深度图,然后由左视点图像与深度数据绘制右视点图像,将绘制出的右视点图像与真实右视点图像进行比较,再将比较结果反馈给BP算法的匹配代价,最后由新的匹配代价重新生成深度图。实验结果表明,该算法与无反馈的算法比较,绘制右视图的PSNR（Peak Signal to Noise Ration）值平均增高0.2 dB。     

基于单静态图像的深度感知模型

为解决立体视觉深度感知模型的昂贵计算代价问题,提出以机器学习算法为主要依托的基于单静态图像的深度感知模型。研究基于单静态图像的深度感知模型的形式化表示、多尺度空间图像特征的选择,并将该模型应用于深度图的预测,以及利用该模型预测到的深度图进行3D场景重构。试验结果表明,基于单静态图像的深度感知模型可以获得较好的深度预测精度、较快的预测速度以及比较理想的重构模型。     

基于深度图的水下图像复原

水下图像深度图估计的准确性影响复原后的图像质量,为得到更加准确的深度图,提出了一种基于衰减通道结合亮度图的深度图求解算法,并利用该深度图复原水下图像.首先,根据图像像素值与场景深度的关系估计水下图像的深度图,并使用图像的亮度图对深度图进行修正和细化;然后,利用深度图计算图像的大气光值和透射率图;最后,通过逆求解水下成像模型复原退化的图像.实验证明:与现有算法相比,利用该深度图得到的模型参数更加准确,复原后的图像不仅拥有更好的对比度,而且能保持自然真实的颜色.     

全天候红外与可见光图像互信息最大化配准

为了配准两幅质量差异较大、像素相关性较小的异源传感器图像,采用直方图均衡技术增强待配准图像的质量,基于Canny算子提取质量增强后图像的边缘,利用互信息最大化算法计算了两幅边缘图像的配准矩阵,运用计算出的配准矩阵实现了质量增强后的原图像的配准。结果表明:与直接采用互信息最大化算法配准的图像相比,采用本文方法配准图像的空间频率、标准差和平均梯度指标均有明显提高。     

不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法

针对不同光照条件导致遥感图像采集过程中形成随机噪声的问题,研究不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法,以此提升遥感图像配准、识别的精度。针对不同光照条件下遥感图像获取过程中的随机高斯噪声,将邻域均值滤波算法与中值滤波算法相结合构建加窗中值滤波算法,利用该算法对含噪遥感图像实施滤波处理,消除遥感图像内的各类噪声。针对去噪后的遥感图像,利用Canny算子进行图像梯度计算,并进行最大值约束。对约束后的遥感图像梯度直方图采用最大类间方差法自适应检测和连接边缘的高、低阈值,通过跟踪边缘像素点,完成遥感图像边缘检测。测试结果表明,该算法可最大限度上还原实际遥感图像,准确检测图像边缘信息,提升遥感图像配准、识别的精度。     

一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法

针对SAR图像配准中匹配效率低、误匹配对多和配准精度差的问题,提出一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法。首先,使用加速分割检测特征（ features from accelerated segment test, FAST）检测算法,检测 SAR图像的FAST角点;使用DAISY描述子对FAST特征进行描述,得到SAR图像不变特征。其次,采用基于KD树的欧氏距离匹配策略,实现特征点对的粗匹配;采用RANSAC算法去除误匹配,实现特征点对精匹配。然后,采用仿射变换模型,实现图像插值和图像变换,实现SAR图像粗配准。最后,建立配准精度评估反馈机制,实现配准优化。通过使用不同时相、不同工作模式HJ－1C星载SAR和不同极化、不同波段机载AIRSAR图像配准实验,提出算法与经典不变特征配准算法相比,具有适配性好、配准效率高的优点。     

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题,提出一种新算法将像素级算子sobel,log,prewitt,roberts,zerocross和canny分别与Zernike矩算子及搜索算法相结合,并对边缘检测结果进行比较,从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测.实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zernike矩算子的缺点,提取的边缘定位精度高,计算时间短,抗干扰性强.     

一种改进的最大互信息医学图像配准算法

给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法．这种算法是在计算原始图像互信息之后，引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准。与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符舍图像的特点。实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐。易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性。     

一种改进的最大互信息医学图像配准算法

给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法. 这种算法是在计算原始图像互信息之后， 引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准. 与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符合图像的特点. 实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐，易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性.     

火灾视频图像的边缘检测

针对火灾视频图像存在较多噪声的特点，介绍了图像边缘的概念和几种传统的边缘检测算子，对各种边缘检测算子的优缺点进行了分析，给出了一种图像阈值分割与边缘检测相结合的方法.该方法先对火焰灰度图像进行分割，采用阈值迭代算法找到分割的阈值，使火焰与背景分离，然后再应用传统的边缘检测算子.通过利用拍摄的火焰视频图像对传统的算法和给出的算法进行多次试验及图像的对比分析，结果表明，提出的边缘检测方法检测出的火焰边缘在完整性和清晰度上具有更好的效果.     

基于DM643的大米边缘视频检测技术研究

以TI公司的多媒体图像处理器TMS320DM643为核心处理器,提出了一种大米外观检测视频处理嵌入式系统硬件的实现方案.基于MATLAB平台对大米样品的视频系统回读图像分别进行了Sobel算子及其改进算法的仿真比较研究.结果表明,改进算法可以检测出更为完整的大米边缘,实现了大米视频图像的实时检测,处理一帧图像仅需42.7 ns.     

颗粒跳跃的计算机图像预处理方法

在非均匀沙床面上进行颗粒跳跃跟踪电视摄像试验得到一系列序列图像,可据以确定不同水流条件下颗粒跳跃的轨迹及速度,后者在输沙力学中具有重要意义．为获得有关颗粒跳跃的高精度数据,作者对摄像试验图像作了计算机图像处理和识别．首先将真彩色图像转化为灰度级图像,并对有用部分进行预截取．然后对这些图像采用半邻域法滤波和十字形中值滤波等平滑滤波方法进行处理,取得了较好的结果．这些图像的预处理工作为今后对图像作诸如阈值分割、轮廓线抽取和直线检测等的进一步处理奠定了基础．     

基于GM(1,1)图像边缘检测改进算法研究

由于传统的边缘检测算法会产生信息漏检以及伪影等问题,为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了改进的基于灰色预测模型的图像边缘检测方法.该方法首先在图像考察点邻域选择建模数据,对建模数据进行平移与对数变换的预处理,通过引入增强因子p的GM(1,1)模型对建模数据进行处理,得到原始图像的预测图像,通过对预测图像与原始图像做差得到边缘检测结果.为了统一标准,将图像库中图像转换为256*256的bmp格式图像,使用改进后的方法对转换后80幅图像进行边缘检测,其结果表明该算法可以清晰地检测出图像的边缘信息,同时图像的细节也很好地保留下来.说明该改进方法的性能较未改进方法有了大的提高.     

基于边缘检测的Kinect深度图像去噪算法

Kinect实时提取的深度图像映射得到的彩色图像以及目标背景分离图像边缘存在明显锯齿,且图像噪声大,质量较差。对此提出一种针对Kinect深度图像去噪算法。运用基于Prewitt算子的分块自适应阈值边缘检测算法可得到比较精细的图像边缘;进而根据获取边缘信息对深度图像进行分类,边缘区采用单向多级中值滤波算法进行降噪处理,而非边缘区采用双向多级中值滤波算法进行降噪处理。最终利用Kinect得到边缘清晰,噪声较小的高质量深度图像,实验证明了算法的有效性。     

一种基于Sobel算子的彩色图像边缘检测新算法

在研究灰度图像边缘检测方法的基础上,针对彩色图像的特点,提出了一种改进的Sobel算子边缘检测算法,并用MATLAB进行了仿真。仿真结果表明,直接利用Sobel算子对彩色图像进行边缘检测,得到的结果图像边缘比较模糊,而本文提出的改进算法,不但图像边缘比较清晰,而且还能有效降低图像的噪声,将Sobel算子边缘检测算法从灰度图像很好地移植到了彩色图像。     

家庭安防系统中的多摄像头视频采集与网络传送

为了实现家庭安防系统中多摄像头的现场视频图像采集和实时远程视频报警功能,通过非探测器触发,由多个摄像头循环采集数据,根据While循环的计数端口变量和摄像头的数量确定具体算法,将其结果作为索引号调用对应的摄像头采集数据.运用了美国国家仪器公司的DataSocket技术进行现场数据的远程读取、保存等操作,并以彩信的形式将数据发往用户的手机.设计了USB接口检测程序,确定所插的每一个摄像头的序号.此外,利用沿检测概念,实现了用常闭探测器代替比其贵五六倍的常开探测器.系统测试结果表明,系统性能稳定,各个摄像头和模块之间的配合完全符合视频快速采集、传输、报警、记录的要求,并可将采集的信息以手机短信方式通知用户;没有发生误报和漏报情况,达到了预期的效果.     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

改进的多特征融合手语字母识别方法

为了实现手语视频中手语字母的准确识别,提出一种基于DI_CamShift(depth image CamShift)和手语视觉单词(sign language visual word,SLVW)特征结合的算法.首先,采用Kinect获取手语字母手势视频及其深度信息;其次,通过计算获得深度图像中手语手势的主轴方向角和质心位置,计算搜索窗口对手势跟踪;再次,使用基于深度积分图像的大津法(OTSU)分割手势并提取其尺寸不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)特征和Gabor特征,并通过典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)方法进行特征融合;最后,构建SLVW词包并用支持向量机(support vector machine,SVM)进行识别,单个手语字母最高识别率为99.89%,平均识别率为96.34%.