一种红外小目标的图像检测方法

针对复杂背景条件下的红外图像目标检测问题,将空域滤波和时域滤波相结合,提出了基于数学形态学的目标检测算法.该算法先对原始图像序列作能量膨胀累积以增强目标信息和提高信噪比,然后采用基于数学形态学的Top-Hat变换空域滤波处理技术消除在目标尺度范围外的背景、干扰和噪声,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时、有效,且易于实现的目标探测方法.     

基于距离、角度、模板的角点检测算法

提出了一种基于距离、角度序列极值和距离模板匹配的角点检测算法。此算法不但与 基于灰度和基于曲率的方法截然不同,而且克服了他们的缺点。首先利用距离、角度序列极值检测得到明显转折部位的角点,然后根据距离模板匹配获得转折平稳部位的角点,最后经过伪角点删除,得到最终结果。仿真实验表明,该算法通过对序列极值判断支撑区域及模板大小的控制,抑制了数字化误差及噪声的影响,可以有效地实现二维图像的角点检测与定位,具有较高的精度,是一种实用、有效的角点探测算法。     

基于Harris角点的彩色图像文字检测

提出了一种基于Harris角点的文字检测算法.首先,根据彩色图像和视频中文字区域和背景之间的颜色分量大小的对比,利用Harris角点检测算法,得到图像的角点分布图;然后对图像进行滤波,去除相对孤立的角点;将角点图像进行二值化,利用形态学运算将角点聚合形成区域;对区域进行轮廓跟踪算法,得到文字区域的初定位图像;最后对文字区域进行验证,得到最终结果.实验证明该算法具有较高的准确性.     

一种新的可见光多聚焦图像融合算法

文章探讨了可见光多聚焦图像的融合问题，提出了一种基于小波变换和形态学的融合算法．实验结果说明本算法能够有效处理多聚焦图像融合问题。得到清晰的融合图像。     

一种改进的基于高斯曲率和偏微分方程的图像降噪算法

偏微分方程的图像降噪算法是一种简单有效的方法.在降噪的同时有效地保持图像的重要特征,如边缘、角点、细节等是一个重要问题.将图像的几何特征与偏微分方程的降噪算法结合起来,将图像看成三维空间的二维平面.基于高斯曲率能够有效地保持图像的重要特征,提出了一种基于高斯曲率的图像降噪的改进算法,该算法能够得到一个稳态的非平凡解,从而能够避免中止时间的选取.最后的仿真实验表明,本文算法的有效性.     

改进的Harris算法在海洋遥感图像处理中的应用

研究HY-1B卫星水色图像数据时需要先对水域进行定位,一般采用轮廓明显的海岸线来辅助附近海域的定位。为了克服基于传统Harris角点检测算法带来的漏检、定位精度差等问题,提出一种改进Harris角点检测算法。在双边滤波预处理图像后引入多尺度空间表示,最终对候选角点集进行分组检测选取出最小尺度下的角点作为最佳角点。实验结果表明,改进的算法提高了角点检测率并且减少了冗余角点数量,优于多尺度Harris算法和Harris-Laplace算法。     

基于暗原色先验的夜视图像增强算法

在夜晚条件下拍摄到的图像对比度低,信息缺失,对诸多领域获取图像细节信息造成不便。提出了一种改进的基于暗原色先验的夜视图像增强算法来增强这类图像。采用形态学开运算替换软抠图估计透射率,缩减了算法的时间复杂度。经过暗原色先验增强的图像会放大噪声,为了克服这个缺点,对处理后的图像局部去噪获得保真度更高的图像。实验结果表明,算法可有效增强夜视图像,提高图像对比度、突出细节信息并且减少噪点。     

基于模糊增强的医学图像分割分水岭算法研究

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将多尺度形态学边缘检测、模糊增强和控制标记符分水岭相结合的分割策略。该方法首先结合大结构元素和小结构元素各自的优点,用多尺度形态学边缘检测降弱过分割;其次用模糊增强算法使原始医学图像中粗细的边缘都能够得到增强;最后采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割。仿真实验表明,该算法不仅可以有效的克服分水岭变换严重的过分割问题,得到有意义的区域分割,而且还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

基于基线邻域Harris角点膨胀的维吾尔图像文字区域检测

针对序列图像中的维吾尔文字区域检测问题,提出了一种Harris角点和基线特征相结合的有效方法:首先,将输入的彩色图像灰度化,然后对图像进行Harris角点检测,根据角点分布进一步确定文字基线位置,再对基线位置上的角点进行形态学膨胀操作,最终实现了文本区域的定位。在较大规模的序列图像情况下进行了文本区域检测试验,给出了实验结果与同类算法的对比分析,论证了本算法的有效性和可行性。     

联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测

医学图像现已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据和手段,医学图像边缘检测的好坏,会直接影响到后续的治疗过程.分析了基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法的不足,提出了一种联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测算法.首先对原始图像做提升小波变换,然后采用多方位形态学算子检测边缘,最后进行提升小波反变换.实验结果表明该方法能在有效地去除噪声的同时准确地检测出肺部病灶图像的边缘,是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

一种快速自适应的Harris角点检测方法研究

Harris角点检测算法在图像处理中使用非常广泛,有着较高检测率,但算法运算量比较大,实时性不高.同时,该算法无法设置通用阈值处理不同图像.针对这些问题,提出一种快速自适应Harris角点检测算法.该算法先使用Fast算法,对图像进行预筛选,再使用Harris算法,并构造自适应阈值.实验结果表明,该算法可以有效克服阈值选择不当造成的角点冗余或丢失,并可大幅减少运算量.     

基于嵌入式平台的实时双目视觉测量系统

针对当前大多的双目视觉测量算法都是以PC为平台实现的,但这种方式在实时性与便携性方面存在不足。基于嵌入式开发平台,对双目视觉中成熟的Harris角点提取算法与传统的角点匹配算法,结合双目视觉系统,被测物体的特征和嵌入式平台自身的特点,进行算法上的改进与扩展。在不影响整个系统精度的前提下,达到实时,快速的三维测量。最终为解决非接触式的测量方式,提供一个快速的解决方案。     

基于脊线采样的指纹识别算法

指纹识别技术因其在身份识别方面的重要性及具有广阔的应用前景而得到了广泛的研究.但目前的指纹识别算法存在特征提取精度不高,运算时间长等缺点.这里提出一种新的基于指纹脊线采样的指纹识别算法,克服了以往算法的缺点,取得了良好的实验效果.     

基于Haar检测和改进的Camshifl的人脸跟踪

针对人脸目标的遮挡大角度倾斜和旋转状态下的目标跟踪丢失问题,提出了一种时间回溯的人脸跟踪方法。以Haar特征检测和改进Camshift算法为基础,在Haar分类器中引入时间变量,实现回溯;在概率密度图像中引入变加权直方图模型,加大了人脸区域的权重,并辅以光照补偿、椭圆模板匹配等方法。实验表明,本文算法能够有效克服遮挡问...     

一种低复杂度的激光打标拐点检测算法

为了改善激光打标系统中图像解算的拐点检测率,提高激光标刻质量,采用一种基于斜率差的拐点检测算法,进行了理论分析和实验验证。该算法计算出图像数据中相邻两点间偏移坐标的斜率,并以此相邻坐标点连线斜率之差作为判决条件检测提取拐点。结果表明,新算法较传统算法而言,在拐点检测更为准确的同时,具有较小的运算复杂度;应用该算法能够修正传统打标系统中存在的拐点工艺问题,使图像拐点在提取过程中能够更节省存储空间,减少了运算量。     

目标数未知时基于粒子滤波的多目标TBD方法

针对现有粒子滤波微弱多目标检测前跟踪（TBD）算法要求目标数目或者目标最大数目已知,且无法对邻近微弱目标有效检测的不足,提出了一种基于粒子滤波和目标相继消除（PF-STC）的多目标TBD算法。该算法通过将多目标状态的联合搜索过程简化为多个独立的单目标检测过程,实现数目未知的多目标跟踪和检测。与现有粒子滤波多目标TBD算法相比,新算法克服了现有方法在较弱目标接近较强目标时出现的检测困难,并降低了算法复杂度,能对数目未知的微弱多目标进行有效检测。      

Competition system for automatically evaluating edge detection algorithms based on the evolutionary game theory

An ensemble learning algorithm based on game theory is proposedto evaluate algorithms of image analysis and image feature extraction. A competition system is established to implement the algorithm for evaluating the applicability and efficiency of different edge detection algorithms. Through the game in the algorithm competition system, the most suitable algorithm as a winner in the competition can be selected. A group of optimal parameters for the corresponding edge detection can also be found. Firstly, based on the evolutionary game theory, a strategy of the competition of edge extraction algorithms is developed. Secondly, after selecting the most suitable algorithm from the candidates, the overall parameters are optimized. Experiments show that for a specific class of images, several candidate algorithms can be used as a class of preference algorithms based on the final evolutionary result. When analyzing the images, the priority algorithm can be recommended as the best edge detection algorithm from these reference algorithms. It is more effective than traditional methods in determining an algorithm and choosing parameters.     

图像边缘检测算法的设计和研究

针对经典的边缘检测算法均涉及梯度的运算,存在对噪声敏感、计算量大等缺点的问题,为了找到一种检测效果好、计算量相当的图像边缘算法,提出了只基于对周边像素的灰度比较,完全不涉及梯度运算的SUSAN算法。主要研究了SUSAN算法,并比较了主流的Prewitt算子,Gauss—laplace算子,Canny算子的边缘检测算法,经Matlab仿真实验后,确定该算法不需要计算微分,计算量小,进一步减少了噪声的影响,且SUSAN算子控制参数的选择很简单,任意性较小,所以比较容易实现自动化的选取,是一种非常有效的算法。