基于小波图像评价的复合自动对焦系统研究

针对传统管道检测系统(PDS)对焦时延长、图像质量不佳及对焦位置控制误差大等问题,提出了一种由音圈电机驱动对焦的管道视频检测系统。视频检测系统采用自动对焦技术,图像评价算法选用基于小波变换和方差图像清晰度评价函数(SEF)的二阶复合算法,电机搜索策略选用改进的爬山法搜索策略。选用一组离焦—聚焦—对焦的模拟管道图片对所选图像评价算法在Matlab上进行验证,结果表明选用的二阶算法能实现优缺点互补。再将图像评价算法移植到视频检测系统进行实验验证,取得了理想的对焦效果。     

基于FPGA和NIOSⅡ的自动对焦系统设计

为了在嵌入式图像采集系统中获得清晰图像,文中研究和设计了一个基于FPGA和NIOSⅡ的自动对焦系统.结合FPGA、CMOS图像传感器、SDRAM和液晶显示器设计了一个图像采集、存储及显示系统,研究了利用NIOSⅡ执行图像数据读取程序、自动对焦评价函数程序、爬山搜索算法程序和步进电机控制程序实现自动对焦.测试结果表明:该系统在不同的图像帧频和对焦区域大小下,有不同的对焦时间和对焦误差.可作为嵌入式图像采集系统的自动对焦的一种实现方法.     

一种基于小波变换的数字图像自动聚焦算法

由傅立叶光学理论可知，图像高频能量值可以反映聚焦程度．在传统图像灰度方差评价函数的基础上．利用小波多分辨率分析，提出了一种新的自动聚焦算法．清晰度评价函数通过舍去图像低频概貌信号，突出了高频能量，具有更好的尖锐性．并分析了分解层数对评价函数性能的影响．通过改进的变步长爬山算法实验表明，该算法与传统灰度方差算法相比具有更好的聚焦精确度．     

数字式光学传递函数测量的自动对焦技术

为了提高数字式光学传递函数测量的精确度,介绍了2种自动对焦评价方法:锐度函数法和均方差函数法.系统采用步进电机驱动微动工作台,实现CCD沿光轴方向的直线运动,其中CCD用于接收图像,通过搜索对焦评价函数最大值来完成自动对焦.实验结果表明在该系统中锐度函数法作判据的效果要优于均方差函数法,最后分析误差因素并提出修正途径.     

一种基于小波变换的数字图像自动聚焦算法

由傅立叶光学理论可知 ,图像高频能量值可以反映聚焦程度 .在传统图像灰度方差评价函数的基础上 ,利用小波多分辨率分析 ,提出了一种新的自动聚焦算法 .清晰度评价函数通过舍去图像低频概貌信号 ,突出了高频能量 ,具有更好的尖锐性 .并分析了分解层数对评价函数性能的影响 .通过改进的变步长爬山算法实验表明 ,该算法与传统灰度方差算法相比具有更好的聚焦精确度 .     

用于全数字对焦的点扩散函数性能分析与评价

为了对用于全数字对焦的点扩散函数模型进行定量分析，提出用原始图像与处理所得图像的均方差进行性能评价的方法.点扩散函数模型分别被用于全数字对焦处理，并通过基于点扩散函数的图像恢复，完成全数字对焦的功能模块和评价模块.结果显示，高斯型点扩散函数模型具有最佳的性能，在评价指标方面优于均匀扩散模型和基于刃边响应的点扩散函数模型.高斯模型能够恢复出更接近于准确对焦的图像，而且对被成像物体没有直边特征的限制.     

基于线阵CCD传感器的激光标印机自动对焦系统研究

针对工业中使用的标准激光标印机仍使用手动对焦方式,存在离焦量计算不准确、手动对焦随机误差大、对焦时间长等缺陷,基于偏心光束原理,设计一种以TCD1209D线阵CCD传感器为核心的自动对焦系统.建立光斑图像信息与激光标印系统离焦量间的数学关系,设计以DSP控制器为核心的信号处理系统,通过控制器产生CCD驱动脉冲,获取光斑信息经A/D转换器输入DSP控制器并依据函数关系计算得到系统离焦量,进而控制对焦平台实现自动对焦任务.结合实验分别探究光斑图像重心坐标、宽度与离焦量间的函数关系,实验结果显示图像宽度与离焦量可拟合为线性函数关系,其动态对焦范围为±240μm,对焦精度可达4μm,与手动对焦模式相比极大提高对焦精度.     

一种IVUS序列图像内外膜边缘的自动提取方法

针对现有的血管内超声(intravascular ultrasound, IVUS)图像边缘提取存在的不足,提出一种改进的IVUS序列图像内外膜边缘自动提取的方法。该方法首先在Contourlet变换域对图像的斑点噪声进行有效去除;然后根据序列图像的物理特征和结构信息,自动确定图像内外膜边缘的初始轮廓;最后采用活动轮廓模型和去噪后图像灰阶梯度特征量,通过动态规划技术自动提取图像的内外膜边缘。实验结果表明,该方法算法简单,准确性较高,具有一定的临床应用价值。     

一种基于小波变换的图像盲水印算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注,基于小波变换的数字水印技术也成为当前的一个研究热点。为保证水印的隐蔽性和鲁棒性,提出了一种基于小波变换的图像盲水印算法,即在嵌入之前先对水印做置乱处理,然后将水印信息与扩频序列进行扩频调制后,结合人眼视觉系统的纹理掩蔽特性和刚刚可分辨门限嵌入到载体图像的小波变换域。最后利用扩频序列的自相关函数特征检测出水印信息,检测过程中不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的水印效果好,对JPEG有损压缩、裁剪、噪声干扰和低通滤波有较强的鲁棒性。     

一种基于阵列镜头的图像重对焦新算法

本文研究阵列镜头的重对焦算法.该算法首先对阵列镜头获取的图像进行标定,并根据图像灰度一致性约束和相邻像素深度光滑性约束条件,建立能量函数.采用图割(Graph Cuts)算法求解,确定像素的深度,实现场景的深度划分.然后以中心图像为参考图像,计算图像中每个像素的深度,实现阵列图像的重对焦.本文算法在3*3阵列镜头得到有效验证,可望在手持平板摄像设备中得到实际应用.     

一种曲面拟合图像边缘特征提取算法

针对传统最小二乘支持向量回归函数曲面拟合边缘特征提取算法推广性差的问题,提出首先在模糊特征平面对图像进行模糊去噪增强,使图像各种边缘信息凸显,弱化非边缘信息;然后对图像进行最小二乘支持向量回归函数曲面拟合,对拟合函数求导确定边缘.在对每个点采用相同惩罚因子时,保证了图像中每一像素的邻域最佳函数拟合.仿真实验表明,该算法边缘提取质量清晰细致,效果较好,且各种参数的选择不需人为调节,适合图像预处理阶段应用.     

基于灰度阈值分割的锥体零件缺陷识别算法

根据人的视觉感官特性，针对锥体零件缺陷检测中的图像信号预处理，利用含有缺陷的灰度图像的灰度统计特征自动找出分割图像的灰度阈值．研究了目前使用边缘检测、阈值分割、区域增长等方法．利用曲线拟合方法计算出灰度的分布曲线，用数学分析的方法求出曲线的局部极值．对于出现多个极值情况时进行分析筛选，把分割缺陷比较理想的极值作为灰度分割的阈值．以此分割图像，其分割效果比较理想．     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

一种边缘二进制码的表情识别方法

针对如何从图像中提取有效的表情特征来提高表情识别率的问题,提出了一种基于边缘二进制码的表情特征提取方法,用于表情识别.该方法首先对图像进行边缘检测,然后对边缘的局部结构进行二进制码描述作为表情特征,最后利用支持向量机进行表情分类.在JAFFE人脸表情数据库上,分别用该方法和传统的方法进行试验,结果表明,该方法可显著提高表情识别率.     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

基于Riesz变换的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法易受光线变化影响的问题,提出一种基于Riesz变换空间下的相位一致性边缘检测方法。用Riesz变换替代Hilbert变换对图像进行处理,通过Riesz变换的不同尺度因子构造计算相位一致性所需要的变换空间,根据相位一致性计算方法在新的Riesz变换空间获得特征图像;使用非极大值抑制检测出图像边缘信息;与传统相位一致特征提取方法、2DLog-Gabor变换以及Canny边缘提取算法对比实验。仿真实验结果说明,该边缘检测方法在不均匀关照条件下可用于图像的边缘特征提取,相比在Hilbert变换空间下的相位一致特征提取方法运算速度快,算法可行有效。     

基于LabVIEW IMAQ的移动车辆牌照识别

车牌识别是指通过图像处理、模式识别和统计分析等方法从实时车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。通过对车牌识别中的图像采集与处理、车牌定位、字符分割和字符识别这4个核心技术的研究,在LabVIEW平台上,利用IMAQ强大的图像处理功能,对USB摄像机获得的实现车牌图像进行格式转换,灰度变换以及二值变换等预处理,将边缘提取与图像投影两种方法相结合精确定位车牌,最后根据特征匹配的方法识别出车牌字符信息。结果表明,基于IMAQ程序可以很好的对车牌图像进行处理,并在平均时间为3s左右情况下完成对车牌字符的识别。     

A method of automatic image segmentation for gas bubbles in water

This paper presents an algorithm of automatic bubble image segmentation using the improved ant colony optimization methodology. The ant colony optimization method is a metaheuristic algorithm, and has been applied in many fields. To reveal the versatility and appropriateness of automatic bubble image segmentation, the fuzzy clustering analysis method is employed in ant colony optimization algorithm. Compared with the well-known image feature extraction operators such as SUSAN and Canny, the proposed method can comparatively suitable to extract the gas bubbles image edge features. The experimental results show that the proposed method is effective and reliable, and can achieve satisfactory image edge extraction effect.     

融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法

5×5窗口的增强型Lee滤波方法能够有效抑制相干斑噪声,但边缘细节等纹理信息损失严重。针对增强型Lee滤波方法的这一缺点,结合边缘提取技术,提出改进的滤波方法。该算法首先对图像进行5×5窗口增强型Lee滤波处理,然后对图像使用Canny算子进行边缘纹理信息提取,最后将增强型Lee滤波后图像的边缘和纹理区域的像元值用边缘提取技术得到的结果进行取代。通过利用均值滤波、Lee滤波及其增强型、Kuan滤波及其增强型、Gamma MAP滤波和改进方法对SAR图像进行处理,得到改进的滤波方法在克服相干斑抑制和边缘保持这一对矛盾上是有效的。     

基于小波变换的近红外图像特征提取方法

提出用二次样条小波对近红外数字图像进行特征边缘提取,与传统边缘检测算子进行比较,并在Windows 平台的VC ＋ ＋6.0集成开发环境下编程实现.实验结果显示,当目标对比度下降到一定程度时,常规算子无法提取出弱目标,利用二次样条小波变换能够将近红外图像中弱目标的特征边缘提取出来,效果较好,且算法简单,效率较高.