改进的LOG算子在医学图像边检测中的应用研究

提出用自适应中值滤波代替LOG算子的高斯滤波器,在对细胞切片图的边缘检测中,该方法能在平滑图像内部区域的同时保留更多的细节,提高LOG算子对医学图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。     

彩色印刷品质量检测系统图像预处理算法的研究

在线彩色印刷品的质量检测系统在采集图像时,由于设备及环境因素的影响,所采集的图像不可避免的混入噪声,并存在旋转、平移和缩放,为消除噪声并使标准图像与待检图像对准,提出一系列去噪、分色以及匹配定位等预处理算法,并进行了理论分析和实验验证,得到了较为理想的处理效果,为下一步的印刷品质量检测奠定了基础.     

红外图像实时增强的新算法

针对红外图像的特点,提出了一种红外图像实时增强的新算法。该算法通过分析图像的直方图,得到图像中目标像素数峰值的估计值,并作为平台直方图均衡化的阈值。用该阈值对直方图进行修正,然后通过修正后的直方图进行直方图均衡化。在FPGA内通过采用并行处理结构及流水线技术实现了该算法,并且每秒可处理25帧128×128×8bits的红外图像。理论分析和实验结果均表明,本算法克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点?对背景和噪声增强过度,抑制了目标的增强。该算法对红外图像增强后,图像对比度是直方图均衡化增强后图像对比度的1.8倍。     

简述省级气象计量检定自动化系统

在气象监测技术不断发展的过程中,气象计量检定也朝着自动化方向发展,这不仅大大提升了气象计量检定的效率,也节约了许多人力资源。自动气象站的出现即是为了满足计量检定业务的需求,让整个检测流程变得更为顺畅的同时保证了气象仪器量值传递的精确性。本文对省级气象计量检定业务进行了分析并对自动化系统的构建进行了探讨,提出了相关观点,供以参考。     

基于FPGA的实时红外图像处理方法研究

文章在深入分析各种数字图像处理方法的基础上,采用了一种新的中值算法对传统红外图像处理方法进行了改进,有效地改善了数据的处理结果并明显地降低了系统逻辑资源的占用.此外,还通过FPGA板卡对本算法进行验证.实验结果表明,本系统设计的算法能够很好地完成大容量数据流的实时处理,达到了预期的设计目标.     

自适应多目标图像跟踪处理系统研究

针对空间多目标跟踪测量,介绍一种应用于武器试验的多目标图像跟踪处理系统。通过分析多目标自适应数字"波门"识别技术的综合预测算法,建立多"波门"系统捕获和跟踪方案,实现对多目标的选择跟踪。同步过程采用高精度数字锁相,增加测量精度。该系统在多目标跟踪测量中具有较广的应用前景。     

红外小目标图像预处理及FPGA实现

针对红外图像低对比度、低信噪比等特点,为提高红外小目标的探测能力,提出一种用于红外小目标预处理方法:在对图像进行热晕消除的基础上,结合空间数字滤波,形态学运算,能量累积及帧间分析等先进技术进行处理,采用大规模可编程门阵列(FPGA)来实现,实时给出高质量的图像信息。仿真证明,该方法是有效的。     

一种结合CDD模型和Criminisi算法的图像修复算法

针对既含有大块缺失信息又含有划痕的图像,结合CDD模型和Criminisi算法的优点,提出一种新的修复算法.算法先采用可以强化细节的自适应直方图均衡化操作来扩大图像的动态范围,后利用形态学算子分离出待修复图像中的划痕区域与大块区域,接着用CDD模型对划痕进行修复,再用改进优先级的Criminisi算法进行后续修复,最后把修复后的图像对应于缺失区域的像素填补到待修复图像的区域中.实验结果表明,改进后的算法克服了现有算法可能存在的偏差延续问题,使图像修复的结果更加符合人们的视觉效果.     

医学B超图像降噪处理的三种方法比较

针对医学B超图像的噪声特点，将采集到的医学B超图像输入计算机，然后用Matlab语言编制中值滤波、自适应滤波和小波阈值降噪程序，分别对同一图像运用3种方法降噪，并比较结果，得出其图像质量都有所改善，且自适应滤波和小波阈值降噪方法处理的效果更好，尤其是小波方法更优越一点．     

改善劣质实时图像预处理效果的优选法研究

针对某次实际飞行实验条件下所采集的有较严重问题的CCD实时景像图预处理算法研究问题，提出一种优选法。该方法先利用已有的Photoshop图形处理软件与人工手动调节相结合对原始图像进行处理，得到期望图像，再根据原图像的具体问题和已有的先验知识选择几种可能的预处理方法对原图像进行仿真，将所得图像与期望图像进行对比选出最适合处理此种劣质图像数据的优化预处理算法。将该算法应用于本次飞行实验数据上，飞行航线的匹配概率由5．41％提高到了86．48％，结果表明本文提出的优选法具有可行性和实用性。     

基于Retinex和同态滤波的X射线电池图像增强算法

针对工业X射线电池图像对比度低、视觉效果不好、不同区域处理效果差异大等问题,提出一种基于多尺度Retinex和同态滤波的X射线电池图像增强算法.首先利用多尺度Retinex算法中的高斯滤波对照射分量估计,从而得到反射分量.用改进的直方图均衡化方法来处理照射分量,采用改进的巴特沃斯高通滤波器对反射分量的局部细节增强.接着...     

一种微弱图像增强技术研究

对传统灰度图像直方图均衡化方法进行了深入研究,提出了一种基于正切函数调整的直方图均衡化改进算法,该方法有利于提高图像的对比度,达到对图像判别的要求。 算法实现的关键是最优参数选择,因此采用了一种便于选择最优参数的方法。 另外,将图像相似程度应用于了增强效果的评价,为图像增强的实验分析提供了新的方法,具有一定的科学性与可行性。 实验结果表明,该算法比现有的图像增强方法效果更好。     

基于多尺度Retinex算法的彩色雾霾图像增强研究

介绍了基于颜色恒常性理论的Retinex模型,并重点分析了色彩恢复多尺度Retinex(MSRCR)算法的原理和实现方法。为验证基于Retinex理论的算法对图像增强具有良好的效果,以雾霾天气采集到的3幅彩色道路监控图像为实验对象,在MATLAB7.0软件中,利用MSRCR算法、直方图均衡化2种图像增强方法,对实验图像进行去雾霾处理,并通过主观评价、图像信息熵、亮度通道直方图来比较和分析2种算法的图像增强效果。研究结果表明:采用MSRCR算法可以还原出细节更丰富、辨析度更高的画面,且处理后的图像具有更大的信息熵,图像色彩也更接近原始图像。     

图像去椒盐噪声滤波器的研究

在图像平滑过程中,如何滤除噪声同时保护图像的细节是一个研究热点.本文提出并设计一种将十字窗和叉形窗有机结合的多窗口自适应中值滤波器(MWMF滤波器),可根据窗口内图像自身的形状,自适应地选择十字窗和叉形窗.在比较多窗口自适应中值滤波和形态滤波这两种滤波器的优缺点之后,还提出并设计了非线性组合滤波器.实验表明该滤波器滤除椒盐噪声的效果优于单独使用中值滤波或形态学滤噪,在椒盐噪声概率超过0.2时优势尤为明显.     

成批抛光钢球表面缺陷自动检测的图像预处理方法

针对目前企业缺乏钢球表面缺陷检测装备,特别是小直径钢球检测装备的现状,笔者研制开发出一套基于机器视觉、可批量检测小直径钢球表面缺陷的新装备.由特制机电装置将钢球成批自动行列相间地上料并使球面翻滚,相机以一定帧频拍摄多幅钢球表面图像.在保证检测精度和效率的前提下,设计出应用于该装置的图像预处理方法,包括模板标定、图像分割和图像增强.实际检测试验证明,该预处理方法一方面使表面缺陷突显,有利于后期检测,另一方面抑制外接环境引入的各种干扰,消除不必要的影响因素.     

应用多通道脉冲噪声检测的彩色图像自适应中值滤波方法

首先对彩色图像RGB 3个颜色通道的子图像,以串行的方式,确定出各颜色通道的脉冲噪声位置。根据待检测像素点附近4个邻域的灰度均值,自适应调整脉冲噪声判断阈值。由各通道的噪声检测结果经运算得到彩色图像脉冲噪声检测结果。采用改进的自适应矢量中值滤波法,对脉冲噪声有选择地滤除。实验结果表明,该方法结合标量方法进行脉冲噪声检测,矢量方法滤除彩色图像中的脉冲噪声,具有较好的滤波性能指标和视觉效果。     

一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法

针对眼睑边缘结构复杂、干扰因素多,定位速度慢的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法.首先,通过大窗口平滑滤波、特定方向边缘点检测以及高阈值边缘点筛选等算法处理虹膜图像,以有效去除睫毛、眼部纹理等屋脊状边缘的干扰,快速检测出单层眼睑及双层眼睑的外边缘点集合.然后,对检测到的眼睑边缘点进行曲线拟合,获得完整的眼睑边缘曲线,完成第一次定位.最后,根据双层眼睑的内外层边缘近似平行、而且在内层眼睑边缘处出现灰度跳变这一特点,以第一次定位所得拟合曲线为模版,平行下移搜索灰度跳变位置,完成对双层眼睑的二次定位.实验表明,本文算法在保证定位准确率的基础上,定位速度得到有效提高.     

Adaptive Median Filtering Algorithm Based on Divide and Conquer and Its Application in CAPTCHA Recognition

As the first barrier to protect cyberspace, the CAPTCHA has made significant contributions to maintaining Internet security and preventing malicious attacks. By researching the CAPTCHA, we can find its vulnerability and improve the security of CAPTCHA. Recently, many studies have shown that improving the image preprocessing effect of the CAPTCHA, which can achieve a better recognition rate by the state-of-the-art machine learning algorithms. There are many kinds of noise and distortion in the CAPTCHA images of this experiment. We propose an adaptive median filtering algorithm based on divide and conquer in this paper. Firstly, the filtering window data quickly sorted by the data correlation, which can greatly improve the filtering efficiency. Secondly, the size of the filtering window is adaptively adjusted according to the noise density. As demonstrated in the experimental results, the proposed scheme can achieve superior performance compared with the conventional median filter. The algorithm can not only effectively detect the noise and remove it, but also has a good effect in preservation details. Therefore, this algorithm can be one of the most strong tools for various CAPTCHA image recognition and related applications.     

基于图像信息熵统计直方图的图像增强算法

目的为了解决图像因亮度较大造成的成像效果不佳、局部细节不清楚等问题。方法将直方图均衡化技术(Histogram Equalization, HE)引入图像信息熵域,提出对比度弱化的图像信息熵统计直方图自适应均衡化算法(Contrast-reduced Adaptive Entropy Histogram Equalization, CRAEHE)。以各个灰度级信息熵统计值为基础,先将原图像分割成若干个子区域,对每个子区域的灰度信息熵统计值进行阈值截取,补充到子区域内各个灰度级上,再对子区域进行信息熵直方图均衡化处理。采用USC-SIPI和CBSD432数据集图像,用图像灰度均值、标准差、平均梯度、信息熵等参数对实验样本进行质量评价。结果文中算法处理结果较原图灰度均值下降了7.94%,标准差平均提高了52.22%,信息熵平均提高了19.86%,平均梯度提高了57.19%。结论文中算法增强了选自数据集里的过亮图像的细节,并使图像整体细节与质量都得到了改善,该算法的处理结果较其他处理实验样本的主观质量提升明显,对光照强度适应范围广。