基于双向反馈的自适应误差扩散半色调算法

误差扩散算法是图像进行半色调处理的主要方法,广泛地应用于各种二值图像处理设备.针对传统误差扩散中的"龟纹"和"伪轮廓"现象,在基于双向反馈误差扩散算法的基础上,提出一种双向反馈自适应误差扩散半色调算法,它不仅在误差扩散后的高频和低频成分中加入了中间频带,使图像更趋于均匀和柔和,并且通过自适应的方法,随图像特性动态修改误差扩散滤波器系数,最大程度地克服由于固定系数扩散所产生的方向性纹理缺陷,使处理后的二值图像更加充分地表现原图像信息.采用激光雕刻设备证明了该算法的有效性.     

自适应反馈视觉感知差的误差扩散半色调算法

文章基于人眼对亮度的视觉感受特性。提出了一种自适应反馈视觉感知差的误差扩散算法（PEF Error Diffusion算法）。首先提出视觉感知差的概念，然后根据原图像区域的灰度特征，自适应地计算反馈系数，将视觉感知差反馈给原连续调图像，以补偿误差扩散所引起的不同区域的灰度损失。实验结果表明，由于视觉感知差的引入及反馈系数的自适应变化。PEF Error Diffusion算法能够明显增强图像的整体对比度．减弱点增益现象的不良影响，并准确再现更多的图像细节．因而表现出比传统算法更好的主观视觉效果。     

基于子行驱动人眼视觉图像增强技术的研究

介绍了FED子行驱动灰度调制技术原理,同时为了解决子行驱动对后级驱动芯片工作速度要求高的问题,在降低图像灰度数据位数的同时应用误差扩散法来实现图像的还原。误差扩散法较好地再现了图像细节,减少了失真现象,但是图像的灰度级降低,整体对比度下降。根据人眼的视觉特性,提出了基于人眼视觉特性的图像增强技术,并应用于子行驱动FED显示系统中,使视频图像显示的对比度有所提高,画质更为细腻,更加接近人眼的视觉效果。     

三维纯相位全息显示中的散斑噪声抑制

提出了一种基于角谱衍射理论的误差扩散算法。通过分层角谱算法计算得到三维物体的复振幅全息图,利用误差扩散法计算得到纯相位全息图,并重建出清晰的再现像,实现了对三维物体纯相位全息再现像的散斑噪声的抑制。仿真实验验证了该方法的可行性及优越性,所提方法明显提高了重构图像的质量。     

基于双向反馈及HVS模型的误差扩散算法

针对传统误差扩散中的"龟纹"和"伪轮廓"现象,在基于标准误差扩散算法的基础上,提出一种基于双向反馈的误差扩散半色调算法.它不仅在误差扩散后的高频和低频成分中依据HVS模型加入了中间频带,使图像更趋于均匀和柔和,并且根据领域图像灰度特征和HVS特征动态修改误差扩散滤波器系数,尽可能的克服了由于固定系数扩散所产生的方向性纹理缺陷.     

基于边缘特征和亮度的彩色图像质量评价

传统的图像质量评价算法大多针对灰度图像而言,这些算法利用图像中对应的像素灰度误差建立数学模型来评价图像,不能够评价彩色图像的质量。本文提出了一种基于边缘特征和颜色亮度信息的彩色图像质量评价方法。首先,利用Sobel算子提取图像边缘;其次,定义了边缘和亮度相似系数来分析它们对图像的影响。最后,综合考虑这两个因素建立数学模型对彩色图像进行评价。大量实验表明:该方法适合评价彩色图像;同时,该实验结果与人的主观感觉的一致性较好。     

光折变晶体全息存储的图像灰度保真度

提出了用归一化灰度线性度误差来评价体全息再现图像的灰度保真度,并在此基础上实验研究了光折变晶体中全息存储的灰度保真度与记录物参光强比的关系,结果与理论预期符合得很好;研究了全息存储过程灰度线性度误差随记录时间演变,表明只要选择适当的记录物参光强比,即使记录时间较短（衍射效率较低）也能获得较高的灰度保真度。     

采用灰度加权核函数的动态背景运动目标检测算法

针对动态图像序列中的运动目标检测存在的运算速度慢、虚警率高等问题,提出了一种基于灰度加权核函数的检测算法。算法首先利用图像中的平均梯度最大块实现了图像序列的快速配准,然后将图像分为3232的子块,分别计算每一子块图像的灰度加权核函数（GWK）,利用bhattacharyya系数作为配准后图像对应子块GWK函数的相似性度量,确认灰度加权核函数发生变化的子块,进而完成图像中的运动目标检测。实验结果表明,基于灰度核函数的运动目标检测算法运行速度快,可以有效抑制图像配准误差以及灰度起伏的影响,实时实现运动目标检测,具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于改进双向扩散滤波的红外背景抑制算法

针对复杂背景下红外弱小目标图像背景抑制难题,提出了一种基于曲面拟合的双向扩散滤波红外背景抑制新算法。采用高斯Facet模型拟合邻域图像曲面,采用综合方向导数梯度(IDDG)算子描述拟合图像的灰度特征,进而对双向扩散滤波进行改进,并将其与IDDG算子相结合,发展出了具有解析形式的改进的双向扩散滤波算法,给出了该算法关键参数的自适应选取方法。与传统的背景抑制算法相比,本文算法对图像灰度特征的描述更准确,并能据此在前向扩散和后向扩散之间自适应地切换,从而实现了在抑制背景杂波的同时增强目标能量,且能够克服传统算法处理椒盐噪声方面的缺陷。理论分析与仿真实验表明,本文算法对包含强纹理结构的复杂背景杂波具有良好的抑制作用和稳健的适应作用,对于信噪比为0.8的图像,可获得21.6的信噪比增益。     

一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法

梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值;其次,以能量泛函形式构建图像全变分模型,并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪;最后,将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪,从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。     

一种振镜扫描汉字激光打标优化算法

为了提高汉字激光打标效率,结合笔画跟踪算法和贪心算法,给出了一种振镜式汉字激光打标优化算法。该算法首先提取出汉字的连续笔画,然后运用贪心算法获得汉字笔画最优输出路径,最后按最优路径实现激光打标。结果表明,该算法减少了激光大跳跃次数,提高了汉字激光打标效率。     

基于P-V双因素的网络激光标刻性能研究

传统激光标刻技术已在实际工业生产中普遍应用,但其系统最优标刻性能控制参数存在寻找及设置较为困难、繁琐等问题。针对该问题,本文设计了一种基于嵌入式网络激光标刻模式的新型激光标刻控制模型,并在该模型下通过相关数据预处理算法分析单一标刻影响因素对激光标刻性能的影响;再通过对实验数据的数理统计分析得出二值图像的标刻性能变化规律,最终得出在该材质及类似组成工件下的激光标刻的最优参数快速选择模型和性能最优值域。研究结果表明,该模型为最优激光标刻性能控制参数的快速选择提供了可靠的方法,为进一步研究激光标刻性能影响参数提供了重要参考。     

基于恒比鉴别和小波变换的脉冲激光雷达成像

为了提升脉冲激光雷达的成像性能,减小杂波对雷达成像的影响,本文提出了一种将恒比鉴别算法和小波变换算法相结合的复合算法。利用由激光脉冲发射、杂波干扰、激光脉冲接收和生成目标图像构成的仿真模型,分别使用恒比鉴别算法,小波变换算法,恒比鉴别和小波变换的复合算法生成激光雷达图像。同时为了进一步提高新复合算法的性能,提出了一种基于新型的阈值函数的小波变换算法与恒比鉴别结合,生成激光雷达图像。仿真分析的对比结果表明,基于恒比鉴别和小波变换的复合算法的雷达图像的均方误差为9.5508,基于恒比鉴别和改进小波变换的复合算法的雷达图像的均方误差为7.9065,均方误差小于其他算法,从而证明了新复合算法在杂波识别方面具有更好的性能。     

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。     

一种实用化的高功率低噪声波长连续可调光纤激光器

报道了一种基于光纤光栅 (FBG)的高功率可调谐环形腔掺铒光纤激光器。该激光器由 980nm激光二极管(LD)抽运 ,在 15 6 2nm波段获得了线宽小于 0 0 4nm的激光输出 ,调谐范围可达 4 6nm ,输出波长复现性误差小于 0 0 8nm。由于铒光纤选择了最佳长度 ,并在光纤环路中引入两个隔离器抑制噪声 ,提高了信噪比 ,激光器输出的最大功率可达 4 2 8mW ,此时功率稳定性为± 0 0 3dB ,斜率效率为 7 3%。     

图像处理在先进标识加工中的应用

激光标刻作为一种先进标识加工模式在生产生活中的应用越来越广泛,激光标刻具有抗磨损、不褪色的优点。激光标刻加工,将激光束照射到加工物体的表面,用以去除或熔化材料以及改变物体表面从而达到加工目的,属于非接触性加工,没有机械力,加工材料不变形,受损小。激光标刻效果的影响因素较多,包括激光器本身的性能、激光标刻软件的质量以及加工工艺水平的高低。其中,图像的处理质量对其最终加工的效果影响较大。JPG格式图像是激光标刻加工过程中遇到的较多的处理对象,文章分别从JPG格式图像转换为PLT矢量图、JPG图像的Photoshop软件处理方法及平面JPG图像转三维图像三个方面分析激光标刻过程中的JPG图像处理方法,对激光标刻加工实践工作过程具有指导意义。     

保持图形拓扑特性的激光雕刻算法

光刻槽的补偿问题在激光雕刻中有着重要意义，以往的光刻槽补偿算法由于没有考虑到图形遥拓扑特性，从而引入了拓扑噪音，使得输出分辨率降低。本文从数学形态学的理论出发，提出了一种同伦粗化的补偿算法，在实践中取得了良好的效果。     

基于数字信号处理器的激光成像雷达目标识别算法实现

激光成像雷达的空间分辨率较高,能成四维像(强度像 三维距离像),适合作目标识别探测器.支持向量机(SVM)是一种能在小样本学习的情况下,仍有较高识别正确率的目标识别方法.通过优化支持向量机算法,将它嵌入到激光成像雷达系统的数字信号处理器(DSP)芯片内,实现目标识别的功能,有很高的现实意义.首先用真实激光成像雷达强度像做实验,测试56个样本,共耗时31.97μs,证明嵌入到数字信号处理器的支持向量机算法能满足实时性要求,识别正确率为98.2%;再用仿真激光成像雷达距离像验证支持向量机的推广能力,证明支持向量机在实时性和识别性能两方面都能满足激光成像雷达的识别要求.     

激光夜视图像分型分割算法研究

为解决以往采用关联规则挖掘算法对图像进行分割时,对于夜视图像中灰暗区域中颜色特征以及前景/背景特征的采集能力差,不能有效判定图像的多尺度分型特征,分型分割效果差的问题。研究激光夜视图像分型分割算法。先利用计盒维数估计方法计算激光夜视图像分型维数尺度,通过分型维数尺度获取激光夜视图像的多尺度分型特征值,将利用多尺度分型特征值获取的多尺度分型特征约束与图像颜色约束相结合获取多尺度分型特征数据项,融合该多尺度分型特征数据项与通过图像中相邻区域顶点颜色距离获取的光滑项,并加入自适应比重系数获取能量函数,利用最大流/最小割算法求解能量函数最小值,实现激光夜视图像的分割。实验结果表明,该算法可准确分割激光夜视图像中人物目标特征,分割10幅激光夜视图像准确率以及均匀性测度平均值均在95%以上。     

激光标刻铝合金2维码的手机识读特性研究

随着近年来智能手机设备的快速普及,2维码已经在商业零售、电子商务领域获得飞速发展。为了拓展2维码在工业制造领域金属零件直接零件标识方面的应用,采用激光标刻填充方式与识读环境的结合调控方法,进行了理论分析和实验验证,取得了铝合金表面激光标刻2维码的手机识读特性数据。结果表明,由于工艺参量不同,铝合金表面的激光标刻区域将呈现白色、灰色直至黑色的对比度效果,通过设置镜像识读环境条件,并反转2维码标刻,可以有效解决常规激光标刻白色2维码的无法识读问题。这一结果对开发智能手机2维码识读软件算法、提高激光标刻效率是有帮助的。