一种新型合成孔径雷达图像尾迹自动检测算法

船只尾迹检测作为近年来合成孔径雷达(SAR)图像海洋应用的一个重要方面受到广泛的关注,针对传统基于Radon变换的尾迹检测算法所存在的不足,提出一种结合图像增强、边缘检测、阈值分割、形态学细化和Radon变换进行斑点噪声抑制和船尾迹自动检测的算法。对真实SAR图像的处理结果表明,该算法较好的解决了传统Radon变换尾迹检测算法中尾迹真实性难以自动判定的问题,能够较准确的实现船只目标附近区域中的船尾迹的自动检测。     

基于数字图像处理的条形码识别预处理算法研究

针对以摄像头为图像采集设备获取的条形码图像,研究了几种常见的条形码预处理算法,包括二值化算法、条形码区域的定位算法及条形码的校正算法.对条形码图像中的灰度背景用大津阈值法进行分割;利用形态学腐蚀的方法将条形码区域划分为几个连通域,提取最大连通域即可定位条形码区域,完全滤除其他与条形码识别无关的背景信息;对于有一定倾斜角度的条形码,首先利用Canny边缘检测算子提取条形码的边缘,再结合Hough变换找到条形码水平与竖直的直线及其倾斜角度,将条形码旋转该角度即可得到校正后的边缘识别的条形码图像.实验证明,该预处理算法有较好的处理效果.     

基于边缘跟踪的直线特征检测算法

针对现有直线检测算法的缺陷,提出一种新的基于边缘跟踪的直线特征检测算法.算法对图像边缘进行提取,并在此基础上对边缘进行跟踪,从图像边缘直接提取出局部直线.设计了一种鲁棒直线拟合策略,并对拟合后的直线以一定的准则进行合并,准确获取图像中直线特征及端点参数,最终实现完整直线检测.典型图像直线检测结果表明,所提出的算法能准确检测出图像中的全局直线,并具有较快的运算速度,性能优于现有基于Hough变换和相位编组的直线检测算法.     

一种图像中检测直线的快速算法

该文基于Hough变换检测直线的基本思想,提出了一种在边缘图像中检测直线的快速算法.该算法首先根据边缘图像中的边缘点统计出可能在直线上的点,再由这些在直线上的候选点和边缘点统计出候选点对应的斜率,由满足条件的候选点与其对应的斜率构成的直线就是从图像中检测出的直线.该算法是根据边缘点分步而不是同时计算统计出直线的两个参数,减少了检测时的计算量.由实验结果,该算法可以快速有效的检测出边缘图像中的直线.     

一种模糊篡改图像的盲鉴别算法

针对篡改造假图像中常用的模糊操作,提出了一种模糊篡改图像的盲鉴别算法。该方法首先根据图像的边缘特征对图像取对数运算,分离入射分量和反射分量;然后把同态滤波应用到小波域,对多尺度分解的高频信息和低频信息进行同态滤波处理;最后采用数学形态学运算对边缘进行定位,检测图像是否经过模糊篡改。实验表明,该算法能够有效地检测经过模糊篡改的图像,并能对模糊操作痕迹进行准确定位。     

基于DSP的直线特征提取算法

为解决车道线识别实时性差问题,提出了基于DSP的直线特征提取算法.基于DM6437视频采集系统,通过CCD摄像头采集图像数据,对感兴趣区域提取灰度,以减少实时算法的计算量;在此基础上,通过对有效区域进行改进算法的中值滤波,有效选择噪声和信号点的灰度值进行中值处理,实现道路有效区域边缘保护和消除噪声的功能;再通过提取直线特征边缘检测,根据需要进行Sobel边缘检测,结合直方图筛选、直线连通性分析能有效的平滑噪声并细化边缘,能够达到道路图像的分割、配准和识别的效果,提高算法的准确性和实时性;最后,结合霍夫变换算法,在边缘检测的基础上得到直线参数方程,并且通过先验知识改进Hough变换算法提高算法实时性,准确找出直线位置.     

一种改进的缺损圆检测定位方法

分析了传统Hough变换、随机Hough变换在检测圆及缺损圆时存在的问题,在总结了经典的Hough算法和其他研究人员提出的其它改进算法后,利用圆的几何特征,先检测出缺损圆的一个圆心坐标参数,然后根据推导出的半径检测公式对图像中的点到与圆心具有一个相同坐标参数的边缘点(即过圆心与X轴或者Y轴平行的直线与圆的交点)的距离与该点和边缘点的水平或者垂直坐标差值的关系统计半径大小,进而确定该缺损圆的所有参数。实验及分析验证了该方法降低了Hough变换的维度,比传统的Hough变换在检测缺损圆的边缘以及定位的问题上性能有较大的提高。     

车牌识别系统中车牌定位及倾斜矫正算法研究

为了提高车牌定位的实时性和有效性,利用车牌的几何特征和纹理特征,提出了基于边缘检测和投影法相结合的车牌定位算法.由于车牌图像摄取的特殊性,使得拍到的车牌图像有不同程度的倾斜变形,而倾斜的车牌很难被分割和识别,必须对车牌定位之后的车牌图像进行倾斜矫正,该文给出了基于Radon变换的倾斜矫正算法.实验结果表明该车牌定位算法和倾斜矫正算法都是快速有效的.     

基于图像识别技术的烟包封条缺陷检测

为了提高香烟在线生产的效率,提出了一种烟包封条缺陷检测方法,开发了基于图像识别技术的烟包封条缺陷检测系统.所开发系统首先对采集到的烟包图像进行中值滤波和边缘检测;然后对边缘图像进行Radon变换;进而通过检测烟包小标上特征直线的角度和位置来判断烟包小标的粘贴是否合格;最后用PLC控制将判别不合格的烟包剔除出香烟生产线.中烟公司某烟厂长周期的应用结果表明:该检测方法具有判别速度快、易于实现等优点,所开发的系统可行、有效.     

基于伪极傅里叶变换和ROA融合的SAR图像边缘检测算法

提出了基于伪极傅里叶变换和融合的SAR图像边缘检测算法.首先采用伪极傅里叶变换提取较弱的图像边缘特征,并利用Ratio边缘检测算法抑制相干斑噪声对SAR图像边缘特征的影响.然后利用两种算法所得到系数的幅值、方向和角度信息构建置信指派函数,引入D-S证据理论实现两种边缘检测算法的最优融合,获取了SAR图像最佳的边缘特征.仿真结果表明,该算法所提取的边缘特征完整、定位准确.     

自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法

声呐图像背景复杂,对比度差,边缘恶化,不易判读图像边缘．对声呐图像执行小波变换能够有效去除噪声,但是由于小波的局限性,其对图像边缘的保持效果不佳．正交有限Ridgelet （FRIT）变换能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号新方法．针对水下声呐图像特点及噪声分布情况,提出单尺度自适应去噪处理算法,既削弱了单独使用FRIT处理时出现的环绕现象,又克服了单独使用小波去噪时无法保持边缘的缺点,同时提高了图像信噪比．与其他经典方法及单独使用FRIT方法比较,此改进方法在水下声呐图像去噪输出信噪比及边缘保持等方面均获得理想效果．     

基于小波变换的屋脊边缘亚像素检测

工业图像检测中,许多待检目标边缘是屋脊边缘,而现有亚像素边缘检测算法都是假设边缘模型为阶跃边缘,并且现有算法在定位精度、抗噪性能和计算速度方面还不尽人意．针对上述问题,提出一种使用小波变换系数的屋脊边缘亚像素检测算法,将小波分析和概率统计理论引入到亚像素边缘检测问题中,该方法具有较好的定位精确度、抗噪能力和较快的计算速度．实验证明该方法可达到1／60像素的精确度。     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．     

Adaptive Dual-Threshold Edge Detection Based on Wavelet Transform

In order to solve the problems of local-maximum modulus extraction and threshold selection in the edge detection of finite-resolution digital images, a new wavelet transform based adaptive dual-threshold edge detection algorithm is proposed. The local-maximum modulus is extracted by linear interpolation in wavelet domain. With the analysis on histogram, the image is filtered with an adaptive dual-threshold method, which effectively detects the contours of small structures as well as the boundaries of large objects. A wavelet domain‘s propagation func-tion is used to further select weak edges. Experimental results have shown the self-adaptivity of the threshold to images having the same kind of histogram, and the efficiency even in noise-tampered images.     

离散Radon变换

本文提出一种离散拉东变换。如同离散型傅里叶变换那样,它适用于电子计算机的使用。在本文中,首先给出它的定义,其次研究了这种离散拉东变换的一些性质:线性性质、线性变换性质、相似性质、位移性质、导数性质、关于傅里叶变换的性质以及卷积性质等,尤其是还研究了它的逆变换。     

一种指纹图像增强的新方法研究

为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性，需要对原始指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度，增加脊线和谷线的对比度，减少伪信息．实现了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强算法，阐述了Curvelet变换的定义厦其应用于指纹图像增强的过程，研究了Curvelet系数的调整方法．Curvelet变换比小渡变换能够更好的描绘图像的边缘，而且具有很强的方向性．实验证明，应用Curvelel变换能够较好的解决指纹图像的增强问题．     

一种基于DWT和DCT的数字水印算法

提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换的数字水印算法。将二值条码作为水印并对其进行置乱,再对载体图像进行离散小波变换与离散余弦变换,并将置乱后的水印嵌入。水印提取时,利用Radon变换对待检测图像进行校正,并根据二值条码特性对提出的水印图像进行修正。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的效果好,对JPEG有损压缩、剪切、噪声干扰等攻击有较强的鲁棒性。     

一种指纹图像增强的新方法研究

为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性,需要对原始指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度,增加脊线和谷线的对比度,减少伪信息.实现了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强算法,阐述了Curvelet变换的定义及其应用于指纹图像增强的过程,研究了Curvelet系数的调整方法.Curvelet变换比小波变换能够更好的描绘图像的边缘,而且具有很强的方向性.实验证明,应用Curvelet变换能够较好的解决指纹图像的增强问题.     

基于一维DFT和Radon变换的视频水印算法

提出了一种新的基于一维DFT和Radon变换的视频水印算法,对视频帧进行一维DFT变换,选择频率最高的帧作为嵌入水印的帧,并对该帧进行Radon变换后进行水印的嵌入和抽取。本算法通过三种不同比特率进行了H.264压缩攻击,进行了旋转、平移、缩放的几何变换攻击,同时进行了帧丢失、帧变换、滤波和加噪攻击实验,结果本文算法对上述攻击具有很好的鲁棒性。本算法最重要的优点是具有简单性和实用性。     

大视场视频全景图生成研究

针对采用传统方法生成的视频全景图存在拼接裂缝和“鬼影”现象的问题，提出了一种新的大视场视频全景图生成算法．该算法基于快速傅立叶变换的图像配准算法，求取两相邻视频帧之间的配准系数，采用改进的线性系统法对配准系数进行全局优化．对存在运动物体的视频图像，采用启发式最优路径搜索算法寻找到图像间拼接的最佳缝合线，并使用多分辨率原理进行图像拼接后的平滑处理.实验结果表明，该算法优化了图像间的配准系数，平滑处理了拼接后的图像，减少了人工性缺陷，提高了视频全景图的真实感.