具有位置信息的直方图测量图像增强方法

针对测量图像高噪声低对比度的特点,提出了一种具有位置信息的直方图均衡增强算法。将像素位置信息加入到标准直方图中,对图像进行灰度均衡处理,对背景和噪声进行适当抑制,对目标细节进行适当放大,从而克服了标准直方图均衡化增强时产生灰度合并的缺点。相对标准直方图的均衡算法,本文算法能够在增强图像整体效果的同时较好地保持图像的细节。     

基于FCM 聚类的测量图像自适应平台直方图均衡算法

针对测量图像平台直方图均衡算法中平台值选取困难的问题,基于C-值聚类(Fuzzy C-means clustering)理论,提出一种自适应平台直方图均衡增强算法。该算法通过对图像直方图进行C-均值聚类,自适应地选择平台阈值,能够在均衡图像的同时有效保持图像细节。实验证明:该算法对测量图像具有较好地增强效果,能够有效地抑制图像的背景,突出目标细节。     

一种基于粗集理论的直方图均衡化方法

灰度吞噬造成图像信息丢失是目前图像处理中一个普遍存在而不好解决的问题。提出一种改进直方图均衡化方法,在一定程度上避免图形信息吞噬现象。该方法利用粗集理论中集合近似及分类近似度量及重要性的概念,划分出集合的恰当边界,并进行试验对比分析。结果表明,改进直方图均衡化方法处理过的直方图图像清晰、细节丰富,能有效吞避免图形信息吞噬现象。     

光电经纬仪测量图像增强方法

针对光电经纬仪测量图像处理的具体要求,依据测量图像中目标定位精度取决于目标边缘成像效果的原理,提出了一种新的测量图像增强方法.利用图像灰度均衡化和规定化技术,根据目标图像边界的灰度变化范围,建立了非均匀分布直方图,实现了测量图像的增强.实验证明:该方法突出了目标图像边界区域的细节,提高了目标图像的定位能力,同时,使整幅图像达到了较高的均匀性和对比度.     

基于形态学和直方图分析的多源图像目标分割算法

提出了一种兼具形态学和直方图分析方法优势的多传感器图像目标分割算法。首先根据图像内在属性用指定直方图方法进行图像增强,利用图像区域直方图统计描述子特征进行目标区域检测;然后分别对红外图像应用形态学重构,对激光雷达图像应用局部阈值法进行目标轮廓估计,再将各传感器图像获得的兴趣区域进行交叉验证,排除背景干扰;应用动态边缘演化技术最终确定目标边缘。对复杂场景的多传感器图像测试表明,该算法较好地保留了目标的形状特征,是一种有效的多目标分割算法。     

基于人眼视觉响应的低光照图像增强

为解决光照图像可视信息不足的问题,提出一种基于人眼视觉响应的图像增强算法.利用导向滤波对图像亮度通道的反相图进行局部平滑计算掩摸,根据亮度通道的全局均值和标准差计算关键参数,对图像光亮度通道进行自适应曲线调整,全面提升动态范围.通过增强前后的亮度通道计算颜色饱和度增益和偏差进行颜色校正,结合灰度直方图分布进一步拉伸全局对比度.采用SSIM、VLD和MOS评价指标对不同图像增强方法结果进行对比.实验结果表明:该算法对低光照图像具有良好的增强效果,能够有效增强图像亮度和细节,提高视觉可视性.     

基于车载计算机的红外图像移动目标检测

环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后,服务端使用改进的YOLOv2算法对车载Rapid输入输出(RapidIO)高速总线传输来的红外图像进行目标检测;通过维度重聚类和改进激活函数等方法,有效降低了漏检和误检率;为弥补红外图像对比度低、纹理特征弱的缺点,提出一种基于直方图均衡化的双边滤波图像增强算法,该预处理能够有效保持图像轮廓细节信息。结果表明：改进YOLOv2算法的实时检测准确度相对于原始算法提升了4.1%;图像预处理算法显著提高了检测准确率;该系统可为开拓无人车载红外图像的应用领域提供可靠的技术支撑。     

基于图像分割技术的压痕直径图像测量

在分析布氏硬度试验压痕图像基础上,提出基于属性直方图的图像分割算法.利用工业CCD相机获取压痕图像,通过图像分割、目标区域处理、压痕圆拟合等步骤完成图像处理,由此实现对压痕尺寸的自动精确测量.实验证明,该算法满足布氏硬度试验对压痕直径的测量要求.     

基于亮度自适应调整的低对比度红外图像增强算法

为了克服传统红外图像增强算法中目标对比度差,无法有效识别感兴趣区域目标的缺点,提出一种基于亮度自适应调整的图像增强算法。该算法从人眼视觉感知特性出发,兼顾图像全局亮度自适应调整与局部特征增强,之后对整幅图像归一化处理,使图像整体对比度增强的同时纹理细节更加清晰。实验结果表明:直方图增强后的图像对比度提高,但是纹理细节不清晰;由Retinex算法增强的图像可以看到纹理细节,提出的基于亮度自适应调整增强算法处理后的图像不但纹理细节清晰,而且与Retinex增强图像相比图像对比度明显提高,视觉效果好。     

偏色图像的色彩还原算法实现

针对数码图像在不同光源拍摄中产生的偏色现象,提出了一种基于边缘检测的色彩还原算法。该算法首先对偏色图像进行直方图均衡,使图像的偏色现象得到抑制。然后将直方图均衡后的图像从RGB空间转换到YCbCr空间,再使用sobel算子对Y分量做边缘检测,找到满足条件的近白色区域,进而通过计算增益来对图像进行调整。实验表明:该算法对不同光照下的偏色图像均有很好的校正效果。     

基于机器视觉区域处理技术的水中机器人定位方法

为解决水中机器人比赛易受比赛场地光线不均匀的影响而导致的机器人识别错误或丢失问题,提出一种基于区域处理技术的水中机器人定位方法。该方法综合利用直方图统计和区域处理方法对第一幅图像进行图像预处理、去背景操作,对机器人进行粗略定位,在得到的机器人区域中将色标分割出来,得到包括鱼的位置坐标和方向在内的各项信息。而后续图像的处理则主要采用区域处理方式,通过不断地修正机器鱼的位置信息,利用上帧图像的参数对本幅图像进行简化处理。结果表明,该方法能将光线等因素的影响降到最低,在一定程度上弥补了现在比赛平台色标识别上的不足。     

基于图像灰度等高线及灰度变化加速度的菌落图像分割

一种基于图像灰度等高线及灰度变化加速度进行图像分割的方法,在二维图像中提取出灰度等高线,综合考虑菌落图像的三维信息,最后利用边界变化加速度信息进行分割.该方法不同于直接利用相邻像素间灰度值的相似性进行图像分割,而是利用灰度直方图进行等高线化分,并利用曲线附近灰度变化特性确定图像分割.     

改进的中值滤波算法

针对中值滤波器降低图像分辨率的缺点,提出一种改进的中值滤波算法,即在中值滤波前进行边缘判断.首先判断象素是否是边缘,是则不进行变换,直接将该像素值输出.反之则进行中值滤波,将中值滤波后的值输出.实验表明,该算法对图像进行中值滤波时保存了图像的边缘细节.     

一种光电载荷目标追踪方法研究

在光电载荷使用中,存在地面背景中目标被部分遮挡或干扰等情况,为实现对目标的继续追踪,提出了一种灰度信息配准和直方图均值平移结合的复合追踪方法,给出测试结果,证明了该方法的有效性。