性能优化的同态滤波空域算法

集中了同态滤波的常用算法,从传统的频域算法到现在常用的空域算法。在空域算法中,采用了邻域平均和高斯函数两种算法来近似地实现低通滤波,它们克服了频域算法的部分缺点,但计算效率不高,所以又利用滑窗思想和模板分解思想分别对领域平均和高斯函数滤波两种算法分别进行了改进,大大提高了空域风态波的计算效率。     

空域同态滤波算法研究

改进空域同态滤波算法,将图像低通滤波结果反相作为补偿模型来平衡图像的光照非均衡性,减少低频信息的损失;对主要影响同态处理速度的空域滤波进行优化,提出了两种简化计算方法:基于Kronecker积构造2维窗的模板分解方法和基于抽样和插值方案的空域滤波近似方法。仿真结果表明,基于优化计算方案的改进同态滤波快速算法在补偿图像光照非均衡性、降低计算量的同时,有效地保持了图像低频信息,且可通过更多滤波模板实现。     

基于同态滤波和遗传阈值的憎水性自动检测方法研究

首先采用基于同态滤波技术的局部直方图均衡化算法和自适应中值滤波算法消除复合绝缘子憎水性图像的高频噪声。其次,鉴于憎水性图像中水珠引起的反光和透明等干扰,采用最大类间方差作为目标函数和遗传算法作为阈值的优化算法,获取了良好的分割效果。最后,将最大水珠区域的图像的面积比、形状因子、伸长度、7个不变矩共10个特征参数输入BP神经网络,对7个憎水性等级进行判定,结果表明训练准确率和测试准确率分别高达94%和90%。     

基于图像处理与神经网络的钢丝绳表面缺陷检测

提出了一种基于纹理特征提取的图像处理技术和神经网络结合进行钢丝绳检测的新方法.首先利用图像处理的方法对在役钢丝绳图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后提取图像的纹理特征值--熵和平滑度,通过神经网络来判断钢丝绳表面是否有断丝或锈蚀等缺陷.实验结果证明,该检测方法在实际应用中能代替人工目测,使用方便,能够满足实时要求,具有一定的理论和实践意义.     

同态滤波下RGB-D点云配准方法

目的 为了提高彩色物体配准的精度,针对3维点云颜色信息易受光照条件影响的问题,提出一种基于光照补偿的RGB-D（RGB Depth）点云配准方法。方法 引入同态滤波算法,并将模型对象的3维点云转化成线性点序列,从而对颜色信息进行光照补偿,以提高颜色信息的一致性;获取模型的颜色和几何特征并加权组合成混合特征,以此定义源点云的特征点,并运用K近邻算法搜索其对应点;用奇异值分解（SVD）得到配准的刚性变换矩阵。结果 进行传统的迭代最近点法（ICP）算法、深度信息与色调相结合的算法以及本文算法在不同的光照强度组合的模型配准对比实验,结果显示,在网面凹凸均匀的大卫模型上,配准时间及特征点匹配平均误差方面均约减少到对比方法的1/2;在网面光滑的barrel模型和网面凹凸不一致的阿基米德模型上,特征点匹配平均误差约分别减少到对比方法的1/6和1/8。此外,与Super 4-Points Congruent Set（Super 4PCS）、彩色点云配准算法在不同组合光照强度下进行对比实验,针对4种不同的网面结构模型,本文算法的SIFT特征点距离平均误差全距约减少到对比方法的1/5。结论 利用同态滤波算法抑制光照影响,提高了颜色信息的一致性,在一定效果上消除了光照强度不均匀对3维点云配准精度的干扰。     

基于分块DCT同态滤波的彩色图像增强算法

对于光照不均的彩色图像,由于传统的同态滤波器没有充分考虑图像的空间局部特性,同态滤波后的图像在局部对比度增强效果上,不能令人满意.为此,结合DCT变换的优点,提出了基于分块DCT变换的同态滤波算法,可以获得很好的局部对比度增强效果.为了消除分块滤波引起的块效应,提出了基于重叠块的块效应消除方法.同时,为了保留原始图像的色彩信息,提出将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,仅对亮度分量进行基于DCT变换的同态滤波及块效应的去除,色调和饱和度分量保持不变.实验结果表明,该方法不但有效改善了光照不均对图像的影响,而且使图像色彩保持良好,图像中的细节更为清晰,性能上优于传统的同态滤波.     

基于同态滤波抑制光照变化的视频分割算法

针对光照变化较大时基于颜色差分直方图的视频分割算法不能有效更新背景,导致后续输入图像前景目标分割失效的问题,提出一种基于同态滤波抑制光照变化的视频分割算法。首先利用同态滤波算法对输入和背景图像(RGB)在HSV空间中亮度分量进行同参矫正,然后将矫正后图像转换到RGB空间,最后利用颜色差分直方图算法进行视频分割。文中算法有效解决颜色差分直方图算法无法将受光照变化影响较大区域更新到背景中的问题,实现背景的实时有效更新,保证稳健地从后续输入图像分割前景目标。3组视频仿真结果表明该算法与高斯混合和Codebook算法相比具有运算速度快,对光照变化鲁棒的优点。     

基于同态滤波的车道线检测技术

由于路面在夜晚受灯光照射的影响,传统的车道线的检测算法常常会出现车道线检测不准确的现象。针对这种情况,本文提出基于同态滤波的车道线检测方法。首先对原始图像的光照均匀度进行判断,然后通过同态滤波器去除灯光照射不均匀的影响,接着使用Hough变换得到车道线的参数。实验结果表明,该方法通过一系列的变换和处理后,能够很好的消除路面灯光照射的影响,清晰准确地识别出道路标识线,具有很好的准确性、鲁棒性和可靠性,同时对不同的光照条件也有较强的适应性。     

基于空域结构的自适应纹理识别算法

提出了基于空域结构的纹理识别算法。用纹理的基元结构分布与纹理分布字典参数进行了相关及旋转相关比较,得出了纹理归类结果及纹理相似的最佳精度,用可识别纹理参数调整纹理分布字典,使之具有自适应性。实验结果表明,用本算法识别的纹理与视觉识别结果高度一致。     

基于内容的空域图像水印算法研究

In this paper,a novel space domain watermarking scheme based on image content is presented.The proposed method can use the human visual system(HVS) to adaptively embed a watermark in an image by decomposing the host image,selecting streak blocks,modifying the intensities of the block.Experimental results show that the watermarking scheme proposed in this paper is invisible and robust to cropping,and also has good robustness to compression,filtering,noise adding,image enhancement,and rnosaie.     

基于同态滤波的边缘检测方法的改进

针对图像边缘检测Laplacian算法的缺点，结合同态滤波图像增强技术，研究了同态滤波在边缘提取预处理中的作用．同时采用WaUis算子。通过实验验证了该综合的边缘提取算法的有效性，给出实验分析和结论。实验结果表明，先对图像进行同态增强，然后再运用边缘提取算子比仅使用边缘算子能得到更好边缘提取效果。     

基于纹理特征的磁片表面刀纹缺陷检测

表面缺陷检测在工业生产中对产品质量可以起到有效的监督控制作用,而目前对磁性材料表面刀纹缺陷检测的方法各自存在自身的局限性,如成本过高、检测速度太慢而不能满足工业生产中实时检测的需求等。为了能够达到实时稳定的检测磁片表面刀纹缺陷的目的,本文借助于计算机工业视觉系统,基于纹理特征,通过图像预处理,采用增强缺陷部分并抑制背景部分的方法,使得各种缺陷具有了统一性,从而能设计适合的掩模来提取出缺陷部分,实现了对磁片表面刀纹缺陷的检测。实验结果表明,采用本文提出的方法可以实时完成对磁片表面刀纹缺陷的检测并且对于多种缺陷类型都适用。     

HSV变换和同态滤波的彩色图像光照补偿

为了有效消除光照对彩色图像的影响,提出应用HSV变换和同态滤波的光照补偿方法。首先将图像从RGB色彩空间变换至HSV色彩空间,然后将高斯高通滤波传递函数引入同态滤波中,设计出一种新的动态高斯同态滤波器,在频域内对图像亮度分量进行增强,并保持色调和饱和度不变,在增强图像细节的同时,削减图像低频分量,弥补因光照不足引起的图像质量下降,实现对彩色图像的光照补偿。实验分析表明,所提出方法能够弱化光照影响,提高彩色图像质量,是一种比传统高斯高通滤波和Gamma矫正更有效的光照补偿方法。     

基于类间相对均匀性的纸张表面缺陷检测

针对传统的纸张表面缺陷检测算法容易受复杂背景干扰的问题,提出了一种基于类间相对均匀的表面缺陷检测方法:假设前景具有灰度均匀性,运用最大类间方差法(Otsu)和前景灰度均匀性的判别准则,推导出新的阈值判别准则;建立类间具有相对均匀性的阈值模型;在背景不均匀的特殊情况下,信息熵联合阈值模型得到最优阚值.实验结果表明:与现有的算法相比,提出的算法可将面积较小、存在背景干扰的缺陷更加精准分割出来,且缩短了单帧运行时间,提高了纸张检测的准确度和效率.     

基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法

铁轨表面缺陷严重影响铁路系统的运行质量和安全,提出了基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法,并重点研究了图像增强和自动阈值分割.采用局部对比度测量法增强铁轨图像对比度,使缺陷区域明显突出于背景区域;采用改进的最大类间方差法分割铁轨增强图像,消除了更多的噪声且保持了必要的缺陷信息.实验结果表明:铁轨表面缺陷检测的准确率和检全率分别达到86.1％和91.9％.     

基于同态滤波和多元语义特征的图像检索技术研究

本文提出了适用于图像检索的同态滤波的相关运算规则,给出了多元语义特征提取方法,提出了多元语义描述的具体方法,提出了一种基于频域同态滤波和语义特征提取图像检索方法,仿真实验结果表明该方法的图像检索求解精度和速度都达到了满意的结果。     

基于空域相关的小波域硬阈值滤波

论文提出一种新的基于小波域相关性的自适应阈值滤波算法。首先构造了一种基于空域相关系数的硬阈值函数,通过极小化该阈值函数对应的SURE估计得到均方差意义下自适应于信号和噪声的最优阈值。应用该阈值作用于小波域的空域相关系数,以达到去除噪声的目的。仿真实验表明,该方法可得到很好的滤波效果。     

基于数字图像处理的提升机钢丝绳无损检测

以数字图像处理技术为基础,设计一种对提升机钢丝绳进行表面无损检测的方法。首先利用Retinex理论的图像增强算法消除光照影响,突出物体表面特征。然后采用Roberts边缘检测算子检测目标钢丝绳边缘,用列统计滤波技术将钢丝绳本体与背景分离,再基于灰度变换和坎尼边缘检测器提取绳股纹理。接着使用一种改进型积分投影方法反映绳股内纹理完整性信息,最后通过BP神经网络模型作出最终结果的预测。从实验结果来看,本文的检测方法能够取代人工目视检测,方便清晰,科学有效。     

基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化

针对眼底图像的归一化问题,提出一种基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化方法。从图像观测模型的角度出发,利用背景取样估计和插值技术实现图像背景的估计,通过边界奇异值处理和同态滤波增强图像细节,使图像的非均匀照度和对比度得到归一化增强。实验结果表明,与其他方法相比,该方法的归一化性能较好。     

周期纹理背景中的表面缺陷检测技术

基于机器视觉原理的自动光学表面缺陷检测技术是当今工业生产中在线检测表面缺陷的一种新的技术方法,是精密制造与组装工业过程中保证零部件表面质量的重要检测手段.以液晶面板TFT阵列表面缺陷自动光学检测为例,介绍了表面缺陷自动光学检测的基本组成原理,阐述了周期纹理背景表面上的表面缺陷检测方法、缺陷信息处理的基本过程与实用算法.针对表面缺陷检测图像处理技术难题,详细论述了表面缺陷扫描图像中的周期纹理背景傅里叶变换频域滤波方法、缺陷分割双阈值统计控制法,并用实验结果给出了例证.