激光雷达图像采集系统研究

利用激光成像雷达原理,研制了二维激光扫描装置;包括小距离范围的激光距离图像获取系统和图像采集控制以及成像软件系统,通过通讯接口采集距离值,把距离值转换成灰度图像,再处理为彩色图像。试验结果表明,该系统能满足初步设计要求。     

基于K-L变换和模糊集理论的彩色字符图像分割

根据彩色印刷字符图像的特点,在Lab颜色空间下提取a分量,将彩色图像转换为灰度图像。根据模糊逻辑和阈值分割方法将图像分为目标区域、背景区域以及模糊区域。用K-L变换组合邻域的区域隶属信息和灰度信息,将灰度域换成模糊域,在该模糊域上进行分割。经实践,该算法在工业环境中对复杂背景的彩色印刷图像可以得到较好的分割效果,其时间复杂度不高于传统的阈值分割算法,并且在分割的精确度上要优于传统的阈值分割算法。     

分割彩色纹理图像的多通道统计地形特征方法

纹理分析是计算机视觉与模式识别领域的一个重点和难点问题.本文提出一种分割彩色纹理图像的多通道统计地形特征方法.该算法将彩色图像映射至HSI色彩空间,并通过等角映射方法转化为若干幅伪灰度图像.将待分纹理区域构造成三维空间中的地形,用一系列可变水平面簇切割该地形曲面后,通过多类统计量提取切割所得两类实体的几何信息用以描述纹理,并使用基于Mahalanobis距离的监督似然估计方法分割给定的纹理图像区域.通过VisTex纹理测试集、合成纹理图像以及卫星地面遥感图像的分割对比实验,证实本文方法具备良好的性能.     

基于模糊隶属度函数的脑图像分割方法

为提高医学图像在组织边界不清晰以及灰度不均匀下的分割性能，提出一种基于多类样本间模糊距离的隶属度函数分割方法。通过磁共振序列测量确定反映磁共振图像脑部组织特性的映射图，经预处理后得到样本模糊标签；设计基于多样本类间模糊距离的隶属度函数确定各样本的隶属度，该隶属度的确定综合考虑了同类样本与不同类样本之间的空间距离，降低了同类样本之间的隶属度依赖；训练模糊支持向量机对三种主要脑组织进行分割。在脑图像公开数据集上的分割实验表明，改进算法可有效提高分割精度。     

基于BPCNN的图像分割方法

研究一种双向脉冲耦合神经网络(BPCNN)的图像分割问题.首先将彩色图像量化结果或灰度图像作为BPCNN的外部输入激励,每个神经元根据BPCNN的正向脉冲产生器或逆向脉冲产生器发布脉冲信号,实现对图像的初始分割;然后根据初分割图像的区域距离合并过分割区域,最后提出一种综合多种分割评价准则的分割评价体系,并对分割结果进行了评价.实验结果表明,BPCNN算法在多类图像上均取得较好的分割效果,利用实验数据对比了多种常用分割算法,BPCNN算法在综合评价体系上有明显的优越性.     

基于高维映射Fisher判别分析的图像分割

为提高Fisher判别分析的质量,对图像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征进行两步聚类分析,根据聚类结果选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性变换,使其映射到高维空间中,利用映射后的训练样本求得Fisher判别规则。实验结果表明,与基于原训练样本的Fisher判别分析和基于寻找更多样本特征的Fisher判别分析方法生成结果相比,该方法能够获得更好的图像分割精度。     

基于自适应权重法的K-means模型对遥感图像分割

针对传统K-means算法不易获得最优质心及易于趋向局部最优的问题,提出一种基于最优权重法的K-means模型对遥感图像分割的方法。使用二维高斯函数对遥感图像进行滤波平滑处理,减少噪声对像素点的影响;依据早熟收敛度和自适应值进行调整,找到最优权重作为初始聚类中心,从而有效地跳出局部最优;将样本分配到每个聚类中心,不断进行迭代更新簇中心,直至算法最终收敛。实验结果表明,该算法的分割精度有较明显的提高。与传统的K-means分割算法及GA分割算法相比,该算法对遥感图像分割的效果更为明显。     

彩色图像的分割技术

图像分割是计算机早期视觉不可缺少的一步。彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信息,受到了越来越多的重视。文章将彩色图像的分割技术分为6类,并分别加以介绍,分析了各种技术的优缺点。最后提及了彩色图像分割技术与彩色空间的关系。     

彩色图像的分割技术

图像分割是计算机早期视觉不可缺少的一步.彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信息,受到了越来越多的重视.文章将彩色图像的分割技术分为6类,并分别加以介绍,分析了各种技术的优缺点.最后提及了彩色图像分割技术与彩色空间的关系.     

基于分形的彩色岩石裂隙分割

纹理分割是图像处理与计算机视觉领域研究的重点和难点.现有的纹理分割方法大多集中于研究灰度纹理图像,该文提出了一种基于分形纹理特征和颜色信息结合的彩色纹理分割算法.该算法将复杂的彩色图像分形维数计算转化为单色图像分形维数的计算,将纹理特征和颜色信息相结合,采用区域生长法来实现分割.通过对彩色岩石裂隙图像的分割实验,结果证实该该方法行之有效.     

基于模拟退火算法的红外图像自适应对比度增强

基于模拟退火算法击和非完全Beta函数，提出了一种自适应红外图像对比度增强方法。首先基于输入红外图像的灰度直方圈给出一种有效的判据。对输入红外图像先利用所提出的判据判断图像的对比度类型．然后利用这个判据来确定灰度变换参数的搜索空间，进一步指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取，利用模拟退火算法在上述确定的灰度变换参数空间中搜索最佳的灰度变换参数，从而获得一条最佳的灰度变换曲线，实现对图像进行全局增强处理。实验结果表明，该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时，很好地保留了图像中的细节部分信息。算法在视觉质量上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法。     

基于梯度修正和区域融合的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法中存在的过分割现象,提出了一种基于梯度修正和层次区域融合的分水岭分割方法。该算法首先利用开闭双重建操作以及非线性变换对梯度图像进行修正;然后求取浮点活动图像并作为分水岭算法的输入;最后在区域灰度相似性准则的基础上,结合对比度和边界强度准则对分水岭变换结果进行小区域的合并,得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能有效地解决过分割问题,具有良好的鲁棒性和适应性。     

基于粒子群优化的图像自适应增强方法

将免疫粒子群优化算法和非完全Beta函数结合,提出了一种自适应图像对比度增强方法.该免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力.利用免疫粒子群优化算法自动搜索最佳的灰度变换参数,从而获得一条最佳的灰度变换曲线,实现对图像进行全局增强处理.实验结果表明,该算法不仅能有效地提高图像整体对比度和视觉效果,而且适合图像的自动化处理.     

红外图像自适应增强的模糊粒子群优化算法

针对红外图像目标与背景区分不明显、对比度低的特点,把粒子群优化算法应用到红外图像增强中,提出了红外图像自适应增强的模糊粒子群优化算法。灰度变换增强是红外图像增强的首选方法之一,而选取适当的阈值是其取得良好的增强效果的有力保证。该算法通过粒子群优化算法来寻求最大熵准则下的自适应阈值,然后用模糊灰度变换增强方法自适应地拉伸红外图像灰度,增强图像。仿真实验表明,相对于常见的直方图处理,该算法能降低红外图像中背景对目标的影响,能提高红外图像的对比度。     

基于局部线模型的彩色IC图像融合

在集成电路的反向分析中，为了降低复杂度，通常需要将彩色图像变换成灰度图像，即将彩色图像的3个灰度分量图像融合得到一幅新的质量更高的灰度图像后再进行后续处理。由于IC(integrated circuit)线网图像具有局部相似性，因此仅在自动选取的局部孤立线邻域内进行融合以得到适用于全局的最优线性组合系数。为了描述图像中感兴趣的特征，为局部孤立线建立了一种新的线模型，并将基于模型的融合分为特征提取、特征增强和噪声抑制3步来完成。实验结果表明，基于局部线模型的融合方法在增强感兴趣的特征和提高图像质最上优于传统算法。     

Laplacian colormaps: a framework for structure‐preserving color transformations

Mappings between color spaces are ubiquitous in image processing problems such as gamut mapping, decolorization, and image optimization for color‐blind people. Simple color transformations often result in information loss and ambiguities, and one wishes to find an image‐specific transformation that would preserve as much as possible the structure of the original image in the target color space. In this paper, we propose Laplacian colormaps, a generic framework for structure‐preserving color transformations between images. We use the image Laplacian to capture the structural information, and show that if the color transformation between two images preserves the structure, the respective Laplacians have similar eigenvectors, or in other words, are approximately jointly diagonalizable. Employing the relation between joint diagonalizability and commutativity of matrices, we use Laplacians commutativity as a criterion of color mapping quality and minimize it w.r.t. the parameters of a color transformation to achieve optimal structure preservation. We show numerous applications of our approach, including color‐to‐gray conversion, gamut mapping, multispectral image fusion, and image optimization for color deficient viewers.     

改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

目的 针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法。方法 对逆光图像在HSV(hue, saturation, value)空间中的亮度分量进行亮度提升和对比度增强,然后通过金字塔融合策略对改进的亮度分量进行分解和重构,恢复逆光区域的细节和颜色信息。此外,利用深度抠图网络计算透明度蒙版,对增强的逆光区域与源图像进行融合处理,维持非逆光区域亮度不变。通过改进融合策略增强的图像在透明度引导下既有效恢复了逆光区域又避免了曝光过度的问题。结果 实验在多幅逆光图像上与直方图均衡算法、MSR (multi-scale Retinex)、Zero-DEC (zero-reference deep curve estimation)、AGLLNet (attention guided low-light image enhancement) 和LBR (learning-based restoration) 5种方法进行了比较,在信息熵(information entropy,IE)和盲图像质量指标(blind image quality indicators,BIQI)上,比AGLLNet分别提高了1.9%和10.2%;在自然图像质量评价(natural image quality evaluation,NIQE)方面,比Zero-DCE(zero-reference deep curve estimation)提高了3.5%。从主观评估上看,本文算法增强的图像在亮度、对比度、颜色及细节上恢复得更加自然,达到了较好的视觉效果。结论 本文方法通过结合金字塔融合技术与抠图技术,解决了其他方法存在的色彩失真和曝光过度问题,具有更好的增强效果。     

用于数字图像直方图处理的一种二值映射规则

直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现频数间的统计关系，它可给出图像的概貌性描述，而基于直方图修改技术的灰度变换是图像增强的实用而有效的处理方法之一。直方图处理包含均衡化和规定化两种技术。均衡化的目的是使图像像素均匀地分布在所有灰度级上；规定化的目的是将原图像的直方图转变为规定的直方图，以便突出一定灰度范围内的图像。为了进一步提高直方图处理算法的有效性，首先分析了现有的几种数字图像直方图均衡化和规定化算法存在的缺点，然后提出了一种新的二值映射规则(BML)，该规则基于最优控制原理，以直方图误差最小为准则进行灰度映射，实验证明．该规则算法简单，无论是用于直方图均衡化处理．还是用于直方图规定化处理，均较其他映射规则都更为有效。     

多均值正态分布图像规定化处理

提出一种基于多均值正态分布的直方图规定化算法,以图像的灰度平均值作为首个高斯峰均值,计算出后续值,以图像的对比度作为所有高斯峰的均方差,通过峰值增益加以调节。以形成的多均值正态分布作为直方图变换函数,将直方图约束成多均值正态分布形式。实验证明,基于多均值正态分布规定化处理,不仅有选择地对某灰度范围进行局部对比度增强,而且能改善图像的灰度平均值,从而增强图像的视觉效果,层次丰富,细节明晰。     

火炮内膛疵病图像预处理研究

以火炮内膛疵病图像为例,介绍了图像预处理的目的及图像预处理的基本方法。首先将获取的彩色火炮内膛图像灰度化,其次采用直方图均衡化扩展图像的对比度,最后在对比度扩展后的图像基础上采用了一种改进的中值滤波算法对图像进行滤波去噪处理,以消除图像的噪声。达到了良好效果。