应用型本科院校“数字图像处理”教学研究与改进

"数字图像处理"是电子信息类专业的基础课程具有很强理论性和工程应用性。根据培养高素质应用型人才的培养目标以及课程思政的要求,分析当前教学模式中存在的问题和不足,提出旨在提高教学质量和人才培养质量的方法和措施。教学改革措施增强了学生对该课程的学习兴趣和主动性,培养了学生的爱国情怀、创新思维,提升了学生的实际工程能力,且提高了教学质量。     

图像FAST角点检测算法的FPGA实现与系统集成

基于Vivado HLS工具封装了包括FAST算法和AXI接口的FPGA硬件IP,并将该IP集成到工业摄像机的嵌入式系统中,工作摄像机中FAST算法的最终处理结果传输给视觉检测设备主机。利用相同图像的FAST角点检测算法对FPGA算法电路和OpenCV算法程序进行对比实验,完成相同功能的情况下前者的处理速度比后者快约60倍,该功能在工业摄像机中使数据带宽最多减小9%,显示出本文的工作可提高工业视觉检测设备的检测效率和性能。相关技术可应用于其他图像处理算法,也可推广到二维传感器阵列数据的处理。     

交互医学图像处理平台的研制

医学图像处理是一门包含大量的数学、图像处理知识点的课程,我校不同专业对此门课程的要求不一,导致教、学环节存在一定的困难,根据我校三区一园的格局,以医学图像处理基本功能模块为基础,辅以Matlab、C++混合编程,开发了可远程访问的交互医学图像处理平台[1],可根据不同专业的学习各取所需,各有侧重,实现同一平台,多种应用,并以水平集分割为例详细介绍了平台的使用,并经我校生物医学工程专业学生试用,效果良好。     

基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.     

基于人脸识别的人脸图像质量评估

无约束场景下,低质量的人脸图像不仅浪费计算资源而且降低系统识别率.针对此问题,提出一种基于人脸识别的人脸质量评估方法对人脸图像进行预评估.以人脸识别系统特征提取网络为基础网络在COX数据集上进行微调,并使用微调后网络对COX数据集进行质量分数标定.最后,结合基础网络及质量预测网络并以相应损失函数在标定数据上进行回归学习以获取质量评估模型.实验结果表明,该方法能够有效区分不同质量的人脸图像并提升人脸识别系统性能.     

基于改进VGG-16神经网络的图像分类方法

为提高图像分类模型的准确度,提出了一种迁移学习VGG-16并对其进行改进的图像分类方法,即NewVGG-16模型.首先从ImageNet数据集中选取十种不同类型的部分图像数据,进行去噪、标准化等预处理;接着迁移学习VGG-16模型同时将其改进,模型的优化包括改进池化层为sort_pool2d,在每个卷积层后面添加BN层以增强规范性,并选用Adaboost分类器提升整体的分类性能.通过训练集实现模型参数的调整,用测试集检验其准确性.实验证明,该模型能有效提升图像分类的准确性和适用性,准确度可达到98.75％.     

融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

基于物联网技术的小波域分块压缩感知算法的图像重构系统设计

针对低照明度重构图像分辨率不高、重构时间长的问题,提出了基于小波域分块压缩感知算法的图像重构系统。建立低照明度图像采样模型,采用图像的景深自适应调节方法进行小波域分块压缩感知和信息融合处理。利用多尺度的Retinex算法进行小波域分块压缩感知和信息提取,提取图像的信息熵特征量。采取图像自适应增强方法进行低照度图像增强处理,使用物联网技术进行低照明度图像的三维信息重构,结合细节增强方法进行低照度图像增强处理,完成重构系统设计,实现透射率图的轮廓检测和特征重构。仿真结果表明,采用该方法进行低照明度图像重构的分辨率较高,边缘感知能力较好,且重构耗时较短,实际应用效率较高。     

一种适应光照多变的夜间前景提取方法

夜间前景提取是智能监控的必要处理过程,也是新时代下店铺防盗的高效手段。提出了一种在强弱光多变下具有检测鲁棒性的动态目标自动提取算法。在亮度通道上利用直方图均衡技术根据设置参数自适应灰度增幅,结合Canny边缘图像进行差分处理,最后给出前景提取算法。实验结果表明:在强弱光不同光照环境下,该方法可以很好的削弱不同光照对前景提取带来的多噪声、过度曝光等影响,提高前景对比度,相比其他方法,显示效果清晰完整,并满足实时性要求。     

基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.