一种新型煤矿视频监控图像滤波算法

针对煤矿视频监控图像存在噪声强度高且对比度低等问题,提出了一种新型煤矿视频监控图像滤波算法。该算法首先采用自适应Canny算子对图像进行边缘检测,实现边缘图像和非边缘图像的有效分离;然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非边缘图像引入图像融合机制进行加权融合。实验结果表明,与小波阈值法、经典数学形态学滤波算法相比,该算法具有较好的滤波效果。     

结合修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法

为快速准确地滤除图像中的脉冲噪声并较好地保持图像的纹理细节和边缘结构,提出一种基于修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法。根据脉冲噪声的灰度特征与统计特征,以局部统计方式进行噪声检测,将灰度取最小值或最大值且与邻域像素相关性较小的像素识别为噪声像素。对于图像平滑区域和细节区域中的噪声像素,使用自适应修剪均值和高斯加权中值滤波算法进行去噪处理。实验结果表明,该算法在视觉效果、峰值信噪比、结构相似性及计算速度上均优于对比算法,并且能够在彻底滤除噪声的同时,较好地保持图像的纹理细节和边缘结构。     

基于聚类分割和特征点的显著区域检测算法

针对彩色图像中的显著区域检测,对基于聚类分割的特征点检测算法及基于亮度、颜色和梯度多特征的显著区域检测算法进行了研究,提出一种基于特征点和聚类分割的显著区域检测算法,该算法的处理思路是先对目标彩色图像利用高斯低通滤波和局部熵纹理分割去除纹理区,得到R、G、B分量的滤波灰度图,聚类分割自动划分出每个分量的最亮区域、最暗区域和剩余区域这三个区域,每个颜色分量选择最亮或最暗这两个区域与剩余区域亮度差值最大的一个区域,对此选择区域边界进行角点、边缘点检测,将其角点和边缘点作为显著点,然后通过数学形态学将显著点扩展到显著区域.利用公共数据库中的多幅自然图像进行实验对比,实验结果显示本文所提算法不仅提高了检测准确性,同时简化了计算过程,验证了该算法在提取尤其是纹理复杂的图像的显著区域上的有效性.     

图像抽象化的实时增强型绘制

现有的图像抽象化绘制算法主要采用基于图像分割或边缘保持的平滑滤波技术,导致所生成的抽象化图像经常存在明暗对比度较低、画质昏暗模糊、画面色彩表现力不强等问题,为此提出一种增强对比度的图像抽象化绘制算法.首先利用结构张量平滑技术生成光滑连续、显著特征保持的特征流场,然后基于该流场对图像进行沿边缘切向流方向的自适应平滑和沿梯度方向的对比度增强处理,最后使用改进的基于流场的双边滤波或者Kuwahara滤波算法实现图像抽象化的实时绘制.实验结果表明,该算法可显著改善已有抽象化方法的绘制质量,抽象化图像的边界特征明显增强,画质更清晰、层次感更分明.     

基于DFD参数变形模型的平面足迹轮廓提取

针对重压区域轮廓处于强边缘附近具有特性形状属性以及局部光滑的特点,构造基于区域模糊灰度总收益的轮廓变形优化目标函数.在此基础上,利用遗传算法实现对轮廓的离散傅里叶描述子参数模型进行优化,提取描述足迹重压区域的光滑轮廓.实验结果表明:该算法速度快,能充分保留轮廓细节和目标特定形状属性,在平面足迹重压区域轮廓提取中获得了较好的效果.     

基于边缘几何不变性的特征提取算法研究

针对异源图像中可见光与红外图像特征提取算法进行研究,提出了一种基于边缘几何不变性特征的提取算法。采用空域滤波及灰度处理的方法对背景噪声进行处理,使用C anny算子提取目标的边缘,利用二值形态学中腐蚀与膨胀两种基本运算对边缘细化填充。利用圆形模板匹配的方法提取边缘特征点,通过对有效特征点的筛选与组合形成不同的三角形区域特征,并计算这些三角形区域的几何特性。仿真实验结果表明,该方法可以有效提取异源图像的共有特征。     

扁豆病害叶片的病斑剥离分割

传统的分割方法针对目标和背景灰度值差距大的图像能得到较好的分割效果,但在对正常叶片和病斑灰度值相似度高的扁豆病害叶片图像分割时,难以得到理想的目标病斑。针对该问题,提出了一种适合正常叶片和病斑相似度高的图像剥离分割方法。该方法包括初始分割和二次分割两个步骤。初始分割是基于样本图片的彩色梯度图,采用最大类间标准方差与分水岭相结合的算法获得病斑粗略区域。二次分割是对粗略目标区域进行模糊C聚类分割得到目标病斑。实验结果表明,该剥离分割算法能提高病斑分割精确度,较好地分割出病斑目标。     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。     

结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法

针对改进的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时构建的邻域权值函数未能同时考虑空间结构信息和灰度值域信息,而导致对噪声敏感及边缘纹理信息的处理粗糙的问题,提出了一种结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法.该算法首先在原始灰度图像的基础上进行小波多分辨率分析的自适应阈值去噪处理;然后在重构图像上结合双边滤波的思想构建一个基于图像块局部空间邻域信息和灰度值域信息的改进邻域权值函数.实验结果表明,该算法比传统FCM算法以及FCM的改进算法有更高的分割精确度,对强噪声更具鲁棒性,图像边缘也更加平整.     

灰度图像加权有向平滑滤波算法

为克服常用平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足,提出了加权有向平滑滤波算法.先根据相似者相容的原理得到待处理像素与各滤波模板的隶属关系,从而判断待处理像素是噪声点,是图像本身像素,还是图像背景像素,然后选用相应加权有向或无向平滑模板对待处理像素进行平滑处理.实验仿真结果表明,加权有向平滑滤波算法既能有效地滤除灰度图像中的噪声,又能很好保护图像的边缘和细节,弥补了常用空域平滑滤波算法不能兼顾去噪和保持图像细节的不足.     

PhotoshopCS3／CS4滤镜剖析

滤镜是Photoshop中功能最丰富、效果最奇特的工具之一。该文通过对PS滤镜及其案例分析,探讨如何深入地学习PS滤镜,充分发挥PS的滤镜功能,从而制作出绚丽多姿、风格迥异的图像。     

数据采集中滤波问题的探讨

在数据采集系统中,低通滤波器常被用作抗混叠滤波器,以滤除或衰减高频噪声的影响。由于无源滤波器频率特性较差,在精度要求高的应用中多采用有源滤波器。文章详细讨论了两种常用的有源低通滤波器的频率特性,给出了它们各自的应用实例及详细的对比分析。     

Photoshop CS3/CS4滤镜剖析

滤镜是Photoshop中功能最丰富、效果最奇特的工具之一。该文通过对PS滤镜及其案例分析,探讨如何深入地学习PS滤镜,充分发挥PS的滤镜功能,从而制作出绚丽多姿、风格迥异的图像。     

变维卡尔曼滤波算法在车辆导航系统中的应用

对GPS车辆定位中常用的卡尔曼滤渡技术的扩展与应用进行研究，针对车辆机动目标给出变维卡尔曼滤波（VD-kalman）算法，避免可能产生的发散情形。仿真结果表明该方法能够有效的提高滤波数值的稳定性和运用GPS进行车辆定位的精度。     

基于数字化接收机的补偿滤波器设计

阐述了数字化接收机中需要设计的CIC滤波器,分析用于设计补偿滤波器的基于切比雪夫逼近准则的FIR数字滤波器设计方法,给出了根据Remez算法设计的补偿滤波器.仿真实验表明,该补偿滤波器在改善CIC滤波器固有的通带衰减问题上的有效性.     

胎心音检测系统中滤波电路的设计

胎心音检测在胎儿监护中占有极其重要的地位。胎心音的主要频率范围集中在60~180Hz,因此在对信号进行A/D采样之前,应先设计滤波电路,滤除50Hz工频的谐波分量以及母体噪音。滤波电路采用OPA2277双运放芯片,设计具有正反馈的双T型陷波器滤除工频谐波,利用巴特沃斯滤波原理设计高通滤波器和低通滤波器滤除母体噪音。通过Mu ltisim软件对所设计的陷波电路和滤波电路进行频响特性仿真,得到的频响特性曲线表明:所设计电路可成功滤掉工频干扰和母体噪音干扰。     

卡尔曼滤波计算方法研究进展

本文简要回顾了卡尔曼滤波研究的发展历程，重点对卡尔曼滤波及其在改善数值稳定性，提高计算效率等数值计算方面的研究与发展进行了综述，对ＱＲ分解，Ｕ－Ｄ分解，奇异值分解等在卡尔曼滤波，状态与偏差分离波及并行滤波与分散滤波等方面应用的新进展作了介绍。     

纹理滤波器在分割肛管外病症图像中的应用

采用均值滤波和中值滤波的方法对含有高斯噪声和椒盐噪声的肛管外外痔中的血栓性外痔图像进行滤波预处理,同时利用纹理滤波器分割图像将纹理图像、形态学操作、局部标准差滤波和Rangefilt滤波相结合,在保证分割图像整体性的同时,提高了分割图像的有效性,保留了图像的细节。通过血栓性外痔、息肉、混合痔、息肉血栓混合痔四种肛管外病症的分割图像结果的比较,表明纹理滤波器分割图像是一种性能良好的纹理图像分割方法,同时将其应用在肛管外病症图像的分割中,获得了很好的效果。     

傅里叶变换在指纹图像增强中的应用

提出一种基于傅里叶变换的指纹图像增强方法,通过对图像分块进行傅里叶变换,用求期望值的方法获取指纹图像的频率、方向以及能量分布,在此基础上根据指纹纹线的分布在脊线方向变化剧烈的特殊性,采用在径向滤波器滤波后增加角方向滤波器的滤波方法,对图像进行滤波增强。实验结果表明,该方法对低质量的指纹图像增强效果显著,同时其计算量较少,实现时间短,对实时指纹识别系统的应用具有重要的意义。     

Unification of nonlinear filtering in the context of binary logical calculus,part II: Gray-scale filters

This second part of a two-part study concerning the logical structure of nonlinear filters treats gray-scale filters. The algebraic framework of threshold decomposition is dedscribed in terms of the appropriate underlying commuting diagram, along with the manner in which generalized stack filters fall out of the framework when it is interpreted in the context of logical calculus. Relationships between representations for morphological and generalized stack filters are expressed in cellular logic.