运动模糊图像复原算法的改进及性能研究*

为提高运动模糊图像复原算法的有效性和实时性,分析了常见图像复原算法的优缺点。在此基础上,提出了一种基于小波分解和维纳滤波相结合的图像复原算法。新算法充分利用了小波变换的多分辨率分析特性和维纳滤波复原算法的高效性,既有效抑制了噪声,又减小了图像的灰度失真。仿真结果表明,本文算法不仅提升了图像复原质量,也能满足系统实时性的要求,是一种有效的图像复原算法。     

Fast and robust object tracking via Accept–Reject color histogram-based method

We present a new framework for real-time tracking method of complex non-rigid objects. This new method successfully coped with camera motion, partial occlusions, and target scale variations. The shape of the object tracker is approximated by an ellipse and its appearance by histogram based features derived from local image properties. We use an efficient search scheme (Accept–Reject color histogram-based method (AR), using Bhattacharyya kernel as a similarity measure) to find the image region with a histogram most similar to the target of object tracker. In this paper, we address the problem of scale/shape adaptation and orientation changes of the target. The proposed approach is compared with recent state-of-the-art algorithms. Extensive experiments are performed to testify the proposed method and validate its robustness and effectiveness to track the scale and orientation changes of the target in real-time.     

基于NIOSⅡ的红外弱小目标检测算法实现

介绍了基于可编程片上系统SOPC技术的图像处理系统的软硬件设计,系统采用FPGA作为视频信号采集控制模块,利用FPGA内建NIOSⅡ软核微控制器作为图像处理单元。针对天空背景下红外弱小目标,提出了一种基于形态学和仿生学相结合的图像预处理算法,该算法在基于数学形态学滤波的基础上利用人眼固视微动辨别信息的原理对图像进行背景抑制和目标增强;采用自适应阈值分割法确定目标。硬件实验结果表明系统实时性好,图像处理效果良好,目标检测率高,验证了预处理算法的有效性和实时性。     

融入曲率尺度空间算法的图像配准方法

为了满足图像配准对于实时性的要求,提出融入曲率尺度空间算法的图像配准方法.首先使用曲率尺度空间算法提取图像角点特征,然后使用改进的加速稳健特征算法生成64维角点特征描述子向量并将描述子向量降维到24维,最后使用改进的相似性距离算法和随机采样一致性算法进行匹配.仿真实验一表明:在图像配准准确度方面与传统尺度不变特征变换算...     

具有遮挡鲁棒性的目标中心距离加权的跟踪算法

本文提出了一种实时跟踪算法,以目标中心距离加权的目标图像直方图作为模板,采用mean-shift迭代方法进行目标定位;当目标被部分遮挡时,用"分块匹配"的方法提高算法鲁棒性;对于超过一定像素的较大目标,本算法进行"降采样",大大减小运算量,从而实现了对大尺度目标的实时跟踪.实时视频流的实际跟踪系统验证了该方法的有效性.     

基于分块图像统计特征的红外目标提取

提出了一种基于分块图像统计特征的红外目标提取方法,首先将图像逐步分成越来越小的块,根据块图像统计特征构造函数求其极大值,获得目标的种子区域和包含整个目标的约束区域;然后在约束区域内,将一种快速的区域生长方法用于目标种子区域的生长,最终提取出红外目标。通过对不同目标大小的红外飞机图像的实验,验证了算法的有效性。对算法在TI公司的DSP芯片TMS320VC33 150上实现的时间消耗进行了估算,结果表明可以达到实时提取目标的要求。     

基于目标中心距离加权和图像特征识别的跟踪算法

本文提出了一种实时跟踪算法,以目标中心距离加权的灰度图像作为模板,采用mean-shift迭代方法实现目标的空间定位;同时建立二值图像模板,根据目标的图像特征,进行尺度定位.本算法改进了kernel-based算法对变尺度目标的跟踪.对于超过一定像素的较大目标,本算法进行"降采样",大大减小运算量,从而实现了对大尺度目标的实时跟踪.实时视频流的跟踪实验验证了该方法的有效性.     

图像非广延高斯熵分割的阈值选取方法

图像分割是实现图像目标与背景分离的基础和关键,其中阈值化是最为流行和有效的技术之一。考虑到图像处理作业场景的复杂境况,实时有效的阈值分割方法的提出一直是研究和应用中的极大挑战。针对复杂的工业无损检测图像及红外图像目标分割问题,基于非广延高斯熵提出一种新的图像阈值分割方法。对于图像中像素灰度级不均衡、不规则的随机分布特点,提出方法体现了较好的处理能力。在与实践常用方法的比较实验中,实验结果表明了提出方法的较优异性能和推广应用前景。     

LCD缺陷检测系统的图像压缩感知方法

图像采集是液晶显示屏(LCD)缺陷检测系统的关键步骤,而高清屏图像的大数据量给检测系统的实时数据采集、传输和处理造成了很大压力。为解决这一问题,本文提出了一种先行压缩采样后列压缩采样的压缩感知方法,并给出了一种LCD缺陷图像的压缩感知电路实现方案,该电路主要由压缩采样、控制、图像转置存储等模块组成。这种方法充分考虑了图像整体的稀疏性,提高了压缩效率,且结构简单,易于硬件实现。在FPGA上的仿真实验验证了此方法的有效性。      

一种SAR两维自聚焦算法的FPGA实现

为实时完成合成孔径雷达(SAR)散焦图像的自聚焦,该文提出了一种能够校正残留距离徙动并且适用于空变误差场景的2维自聚焦处理方案。该方案首先利用2维自聚焦算法同时校正残留距离徙动和粗略补偿相位误差,然后进行分块PGA校正空变误差。文中详细阐述了该方案的FPGA设计过程,并对资源占用、运算速度、精度和聚焦效果进行了分析。当FPGA工作在200 MHz时,系统可在5.7 s内完成了8K8K点单精度复图像的自聚焦处理。实测数据处理结果充分验证了该系统的实时性和有效性。      

基于Creator和Vega的红外图像实时生成软件设计

针对红外成像仿真对高逼真高实时动态红外图像的需求,提出了一种以Visual C++为开发平台,基于可视化仿真软件Creator和Vega设计开发红外图像实时生成软件的方法.简要介绍了Creator软件的功能,分析了Vega开发环境的主要特点,给出了场景和红外辐射建模方法,重点讨论了在Vega环境下开发红外图像实时生成软件的设计流程和TMM工具、MAT工具以及Sensor模块功能模块的功用,同时对软件进行了实时性设计.     

基于多尺度多方向Gabor模板的光学/SAR景象匹配

合成孔径雷达(SAR)成像制导通常采用光学基准图和SAR实时图进行特征提取和景象匹配.提出了一种光学/SAR异类影像匹配方法,利用多尺度多方向Gabor模板提取图像的Gabor特征后进行特征匹配,首先对SAR图像进行方向Frost滤波预处理,然后分别计算光学图像和SAR图像的高斯梯度图像,再利用多尺度多方向二维Gabor滤波器模板分别对两幅高斯梯度图像进行特征提取,最后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配.该方法直接利用光学图像和SAR实时图进行景象匹配,实验表明,该异类影像匹配方法较其他传统方法具有较高的鲁棒性和准确性.     

Efficient hierarchical chaotic image encryption algorithm and itsVLSI realisation

An efficient hierarchical chaotic image encryption algorithm and its VLSI architecture are proposed. Based on a chaotic system and a permutation scheme, all the partitions of the original image are rearranged and the pixels in each partition are scrambled. Its properties of high security, parallel and pipeline processing, and no distortion are analysed. To implement the algorithm, its VLSI architecture with pipeline processing, real-time processing capability, and low hardware cost is designed and the FPGA realisation of its key modules is given. Finally, the encrypted image is simulated and its fractal dimension is computed to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme     

基于模糊滤波器的钢水红外图像混合噪声处理

针对钢水红外热图像存在各种噪声造成最后的钢水温度测量精度低的问题,本文提出基于模糊滤波的混合噪声处理方法.该方法通过对模糊滤波器的设计以及隶属函数的训练,可以有效地对由加性高斯噪声与非加性脉冲噪声组成的混合噪声进行处理,提高钢水红外热图像的均方差和峰值信噪比.并通过搭建实验平台,利用基于模糊滤波器的混合噪声处理方法对不同温度下的钢水红外图像进行噪声处理.此外基于红外热图像灰度值与温度之间的关系,对去噪前后的钢水红外热图像对应的温度进行分析,并与热电偶测量的实时钢水温度进行对比,验证所提方法对提高测量钢水温度准确度的有效性.     

基于多核DSP的星载SAR干扰信号生成算法优化

针对星载合成孔径雷达(SAR)的特点,提出了一种基于多核数字信号处理器(DSP)的欺骗式干扰实时产生算法优化方法,该方法使用了哈希查找表、动态/静态计算分离等技术,并针对DSP芯片硬件架构进行算法优化,达到了实时生成星载SAR欺骗式干扰信号的目的,为星载SAR 欺骗式干扰信号实时产生提供了技术手段,并为其他基于DSP的数字信号处理算法提供了一种可行的优化思路。文中针对算法设计与工程实现中影响实时性的关键问题进行分析,并针对典型合成孔径雷达进行验证,证明了该方法的有效性与实时性。     

基于红外图像帧关联的自动阈值分割方法

针对目前单帧图像阈值分割中分割易受突变影响、目 标背景分割不明显以及分割效果较差等问题,提出了一种基于红外图像帧关 联的自动阈值分割方法。该方法利用自动阈值分割法简单分割单帧图像,然 后根据图像帧关联信息对图像进行分组处理,再对每帧图像进行权重分配,最 终确定每帧图像的分割阈值,以提高分割的抗干扰性,改善分割效果。通过理 论分析和实验仿真验证了该算法的有效性和可行性,并将其与其他算法进行了 对比实验。实验结果表明,本文提出的分割算法的抗干扰性较强,能够将目标 图像从背景中清晰地分割出来,具有更好的分割效果和更强的应用性。     

高精度机载可见光图像定位方法

针对现有技术不能解决机载可见光图像快速自动定位的问题,提出了一种定位精度高、处理速度快、可扩展性好的机载可见光图像定位方法.该方法以传感器共线成像模型为中心,将实时图像和传感器成像参数送入共线模型进行正射校正,校正后的图像与相应的基准图像进行图像配准,使用配准同名点信息更新传感器成像参数,最后再次通过共线模型获取实时图地理坐标定位信息.这种通过图像配准再计算成像模型的间接定位方法,不仅减少了计算量,而且使自动配准算法稳定,较传统的直接定位方法或图像配准方法有突出的优势.此外,该方法具有严格的误差传递计算公式,能计算定位结果的误差.仿真实验表明即使在大倾斜角条件下,该方法也能获得优于100 m的定位精度.     

基于FPGA的图像自适应AWB系统设计与实现

为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance, AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题,提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法,并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现,在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度,然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计,对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明,该算法在处理图像白平衡时,相比基于光源估计的AWB算法,色温校正准确率提高了14%,对不同色彩场景有更好的适应性,具有实时处理能力。     

硬件实现一种新的红外图像边缘检测算法

红外热成像系统的输出图像非均匀性比较明显,成像模糊,因此研究针对红外图像的锐化增强算法,具有比较重大的意义。一种新的红外图像组合边缘算法在软件仿真上的有效性已经探讨过,在此基础上,对算法稍作改进,重点探讨该算法在硬件实时图像锐化增强上的有效性。为此,设计FPGA＋SRAM的硬件结构,探讨该算法在硬件系统上的实现方法,分...     

Visual privacy-preserving level evaluation for multilayer compressed sensing model using contrast and salient structural features

Recognition and classification tasks in images or videos are ubiquitous, but they can lead to privacy issues. People increasingly hope that camera systems can record and recognize important events and objects, such as real-time recording of traffic conditions and accident scenes, elderly fall detection, and in-home monitoring. However, people also want to ensure these activities do not violate the privacy of users or others. The sparse representation classification and recognition algorithms based on compressed sensing (CS) are robust at recognizing human faces from frontal views with varying expressions and illuminations, as well as occlusions and disguises. This is a potential way to perform recognition tasks while preserving visual privacy. In this paper, an improved Gaussian random measurement matrix is adopted in the proposed multilayer CS (MCS) model to realize multiple image CS and achieve a balance between visual privacy-preserving and recognition tasks. The visual privacy-preserving level evaluation for MCS images has important guiding significance for image processing and recognition. Therefore, we propose an image visual privacy-preserving level evaluation method for the MCS model (MCS-VPLE) based on contrast and salient structural features. The basic concept is to use the contrast measurement model based on the statistical mean of the asymmetric alpha-trimmed filter and the salient generalized center-symmetric local binary pattern operator to extract contrast and salient structural features, respectively. The features are fed into a support vector regression to obtain the image quality score, and the fuzzy c-means algorithm is used for clustering to obtain the final evaluated image visual privacy-preserving score. Experiments on three constructed databases show that the proposed method has better prediction effectiveness and performance than conventional methods.