一种弹孔自动识别算法的研究

提出了在室外环境下从胸环靶图像中实时提取弹孔的算法。采用灰度投影法从靶位图中提取胸环靶有效区域,利用数学形态学突出弹孔特征,排除数字的干扰,并克服弹孔间的部分重叠,最后利用模糊理论准确地识别出弹孔。识别弹孔时利用直方图得到阈值,从而去除不可能为弹孔的点以减少计算。提出判断周围像素分布的方法解决区域内脱靶问题。结果表明,本算法可准确地提取胸环靶图像中的弹孔,对不同环境有着较高的适应能力。对于大小为640×480的图像,计算时间仅约150 ms,并且可以识别部分重叠的弹孔。     

基于增强群跟踪器和深度学习的目标跟踪

为解决基于外观模型和传统机器学习目标跟踪易出现目标漂移甚至跟踪失败的问题,该文提出以跟踪-学习-检测(TLD)算法为框架,基于增强群跟踪器(FoT)和深度学习的目标跟踪算法。FoT实现目标的预测与跟踪,增添基于时空上下文级联预测器提高预测局部跟踪器的成功率,快速随机采样一致性算法评估全局运动模型,提高目标跟踪的精确度。深度去噪自编码器和支持向量机分类器构建深度检测器,结合全局多尺度扫描窗口搜索策略检测可能的目标。加权P-N学习对样本加权处理,提高分类器的分类精确度。与其它跟踪算法相比较,在复杂环境下,不同图片序列实验结果表明,该算法在遮挡、相似背景等条件下具有更高的准确度和鲁棒性。     

自适应权值滤波消除图像椒盐噪声的方法

提出了一种自适应权值滤波算法。该方法利用邻域差分法(ROAD)判定滤波中心点的有效性,若判定该点为噪声,则将邻域像素分别赋予不同权值对该点像素重构,邻域像素权重系数的分配随该点有效程度的增加而增大。一方面抑制了图像噪声,另一方面保留了图像细节。实验证明该方法在滤除椒盐噪声时,无论从视觉角度还是数据恢复角度都比常规滤波方法效果有明显改善。当图像中含有35%的椒盐噪声时,利用该方法恢复数据效果比传统中值滤波提高10 dB。     

改进的BP算法在多目标识别中的应用

为了实现对多目标的识别,提出了一种改进的BP算法。采用在步长函数中加入变动量因子,即当连续两次迭代其梯度方向相同时,步长加倍;当连续两次迭代其梯度方向相反时,步长减半。由于步长在迭代过程中自适应进行调整,使误差函数E在超曲面上的不同方向按照步长向极小点逼近,实现了对目标函数的优化。给出了在目标函数最优时的BP网络对三种飞机测试集的识别结果,其收敛速度比传统BP算法快4倍以上,表明该方法能够有效地用于多目标的识别。     

用软件实现彩色图像的数字滤光

介绍一种用软件实现彩色图像数字滤光的方法.文中从色度学原理出发,分析了RGB、HSI彩色模型,并基于此给出了软件数字滤光的原理、具体实现方法以及实验结果.软件数字滤光实现简单,成本低,变化灵活,且可以对多谱段同时进行滤光.这种软件数字滤光可以作为彩色图像的预处理,实现光学颜色滤光片的功能.     

基于改进的尺度不变特征变换特征点匹配的电子稳像算法

针对传统尺度不变特征变换（SIFT）算法运算量大的问题,提出了一种改进的SIFT特征点匹配算法。首先介绍了SIFT特征向量的提取过程,并对算法进行了改进,在单尺度空间内提取目标的关键点,并形成34维特征向量,来代替传统SIFT算法生成的128维特征向量,使算法的实时性得到较大的提高,同时又保持了配准精度,最后将提出的改进SIFT特征应用于电子稳像中的全局运动估计中,并通过实验验证了算法的性能。     

基于DSP的实时边沿相关图像处理系统的设计

以TI公司生产的数字信号处理器TMS320C6203B为核心,用可编程逻辑阵列CPLD进行逻辑控制,采用现场可编程门阵列FPGA作图像的预处理,实现了实时边沿相关图像处理系统.此系统实时性好、可直接利用数字图像的灰度特征,在低信噪比的情况下目标跟踪点漂移小,目标跟踪能够较好地适应不同灰度分布的背景.     

结合MSA与方向编码的快速景象匹配

针对MSA(Multi-Scale Autoconvolution)算法对光照变化敏感且在进行目标搜索时计算量大的缺点,提出了一种结合MSA和方向编码的快速景象匹配算法。首先,求待匹配图和模板的方向编码图,以消除光照变化的影响;其次,对方向编码图进行分块处理,分别求取各子块的MSA值,在每个搜索位置,只更新MSA值矩阵的一行(列),这样使计算量减少到不足原MSA算法的1/8。用cameraman图像和实际卫星拍摄图像进行实验,结果表明,改进后的算法不仅对仿射变换、轻微透视投影变换、噪声及遮挡具有鲁棒性,同时可以抗光照变化的影响,且搜索速度更快,在实际拍摄的图像中能对目标进行准确识别和定位。     

基于复杂度和方向梯度的红外弱小目标检测方法

为解决天空背景下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于图像复杂度和方向梯度的检测方法。利用信息熵对图像复杂度进行描述,引入了图像方差和像素局部变化率对信息熵进行加权,使云内部和云边界区域得到抑制。以复杂度为描述对象,建立多级多方向梯度模型,在背景局部复杂度高于目标复杂度的情况下,仍能够有效分割出目标。实验证明,该方法能够在复杂云背景情况下检测出弱小目标。     

基于以太网的高速图像传输的研究与实现

长期以来,人们对图像处理的需求越来越大,要求也越来越高,图像的高速传输又一直是图像处理中的瓶颈。与此同时,随着网络技术和FPGA（可编程逻辑器件）的不断发展与进步,这为有效地解决图像的高速传输问题提供了新的方法和途径。因此文中针对此问题并结合实际的工程实践提出了基于以太网的图像传输系统。文中采用了以太网协议,在FPGA硬件上实现了高速图像的实时传输系统,并在上位机实现了图像的实时处理。实验结果表明该系统具有集成度高、可靠性高、传输速度快等优点,能够有效地解决图像传输中的速度限制。