单一雾霾图像RGB值先行验证去雾算法研究

针对单一雾霾图像的去雾算法,通常以颜色增强与先行验证较为常用,目前结合深度学习应用于雾霾图像处理算法也常出现,并且取得了一定的成果和应用。本研究受两个传统的先行验证算法,即黑通道先行验证与彩度灰度值先行验证方法的启发,通过深入研究修复后雾霾图像与无雾图像RGB值的先行验证,发现其两者存在的相关性的统计规律,基于这一特点利用卷积神经网络进行学习,使得雾霾图像得到了修复,并取得了较为理想的视觉效果。后通过PSNR评价结果表明,雾霾图像修复的理论结果与目测的实践结果基本吻合,从而也证实了本研究所采用的RGB值先行验证算法具有一定的实用价值。     

对于卫星遥感图像去薄云薄雾计算机算法分析

遥感图像中存在的薄云薄雾在很大程度上影响着遥感图像清晰度,因此,本文针对含薄云薄雾的遥感图像分别提出了基于高维空间几何信息学的去薄云及基于Retidx算法和色度比的图像增强去雾算法。     

融合改进暗通道和Retinex的遥感影像去雾增强算法

针对云、雾、霾条件导致的遥感影像饱和度低,色彩失真,细节模糊等问题。提出一种融合改进暗通道和Retinex的遥感影像去雾增强算法。首先,采用改进的暗通道先验方法对雾度分布不均的有雾影像进行复原;其次,将复原处理后的影像作为单尺度Retinex算法的原始输入图像,使影像更加清晰,细节更加明显,更加符合人类视觉特性。通过主观评价和平均梯度、均方误差和信息熵等影像质量评价指标验证了文章算法的有效性。     

基于基因算法的图像分割算法

本文介绍了图像分割的一般模型、基于阈值选取的图像分割方法,讨论了基因算法的概念、实现过程、数学理论基础、特点、应用及发展前景。鉴于基因算法的优化原理,提出了一种基于基因算法的图像分割方法,该方法将基因算法引入图像分割,利用基因算法的快速寻优特点,优化了求解阈值的过程,极大地减少了计算量和存储空间。     

一种夜间图像增强算法

针对夜间采集到的图像模糊不清情况下,提出一种夜间图像增强算法。该算法根据夜间图像取反后与雾天图像很相似,称之为伪雾图。首先,采用暗原色先验算法对伪雾图的环境光值进行估计,并基于光照情况对透射率进行估计;然后,基于大气散射模型还原出无雾图像;最后,对无雾图像取反得到夜间图像的增强结果。大量实验表明,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失。     

基于FBPR算法的CT系统图像重建技术

针对目前CT系统中待测物体的图像重建问题,首先采用R-L函数滤除环境噪声,然后利用FBPR算法将反投影算法和Richardson算法结合起来,通过卷积和迭代的方式求解出待测物体的成像矩阵。最后对成像矩阵作了进一步优化。该算法可应用到军事、医疗等领域材料的断层成像中,能够在噪声较大的环境中快速稳定的获得分辨率较高的物体图像。     

洗肺游,休闲也要“小清新”

从去年冬天到今年春天,我国多个地区遭遇大面积雾霾天气,去空气清新的地方“洗肺游”成为旅游市场新风尚,氧吧线路、躲雾线路等都很受欢迎.抽个时间,带家人去呼吸一口新鲜空气吧!     

基于上下文分析的SAR图像分割算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种主动的微波遥感成像雷达,合成孔径原理的使用可以获得高分辨率的图像,提供丰富的地面信息。同时,特殊的成像原理也产生了新的图像处理问题。文章针对SAR图像的特点设计一种自适应滑动窗口,并将图像上下文信息(邻域信息和边缘信息)应用进模糊聚类算法,可以有效的抑制噪声的干扰,分割的效果有了很大的提高。     

基于机器视觉的碳纤维预浸料表面缺陷检测方法

针对碳纤维预浸料表面缺陷人工检测方法效率低、成本高、实时性差等问题,提出基于机器视觉的碳纤维预浸料表面缺陷自动检测方法。首先,在碳纤维预浸料生产线上,采用2台高分辨率线扫描相机快速连续采集图像,从中随机选择带有缺陷的图像1 000张;其次,基于大气光散射模型对图像进行去雾增强处理,以消除白色树脂的干扰;然后,改进具有19个卷积层和5个最大值池化层的YOLOv2目标检测算法,用于缺陷的检测;最后,对预处理后的图像进行网络训练提取图像特征,识别图像目标,并对训练好的网络进行实验验证。结果表明:该方法在复杂的工业环境下,具有较高的识别精度和鲁棒性,识别成功率达到94%以上,且每张图像的检测时间不超过 0.1 s,可满足工业生产中精度和实时性要求。     

DataMatrix 的变种码的图像预处理

在 DataMatrix 二维条码基础上设计出一种 DataMatrix 变体,这种新条码也是一种矩阵式二维条码。实际环境下的 DataMatrix变种码受到各种环境因素的影响,使条码成像画面出现亮度不均、画面有污渍、高斯噪声等,影响画面的质量,通过模拟实际环境拍照获得新条码的扭曲图像,需要对刚拍摄成像的 DataMatrix 变种码图像进行预处理 , 采用 USM算法对实际 DataMatrix 变种码图像进行分析,改善了图像的质量。     

基于改进SIFT的图像匹配研究

针对基于传统SIFT的图像匹配法存在的计算量大、耗时长、误匹配的问题,提出了一种快速、准确的图像匹配法。该方法是建立在SIFT算法中特征点的提取不使用SIFT算法确定的关键点而是使用Harris算法中确定的角点,最后利用RANSAN算法去除误配点来实现两幅图像的匹配。实验结果表明采用基于改进SIFT的图像匹配法比基于传统SIFT的图像匹配法平均节约1.8s,并且准确率更高。     

基于图像融合的边缘提取新方法研究

提出一种基于数学形态学和Canny算子边缘提取的方法。传统的基于形态学的边缘提取方法有较好的去噪能力,其得到的信息往往不完整,不能反映图像全部的边缘信息。为了得到比较完整的图像边缘信息特征,利用数学形态学的方法和Canny算子方法先对图像分别进行边缘提取,然后将两种方法处理后的图像利用小波分解进行图像融合,实验结果表明,该方法得到的图像边界较细腻完整,且具有较好的抗噪性。     

基于模板的图像内容检索新算法

与传统的基于文本的图像检索方法相比,基于内容的图像检索要求用户在检索图像时提供了一个模板。当用户绘制的模板轮廓有比较大的误差时,检索效率和精度会大大降低。为了解决这个问题,本文提出了一种利用模板库来结合基于文本的图像检索方法和基于内容的检索方法的系统。该系统只要求用户首先输入查询关键词,然后它将自动提取模板库中的模板以及使用提取的模板来检索用户需要的图像。此外,本文提出了一种新的算法DCCLI来进行分割聚类以提取主颜色特征,然后将提取的结果与传统的颜色布局特征提取的结果进行整合。该系统比现有的基于内容的图像检索系统更加人性化。实验结果表明,实现了DCCLI算法的图像检索系统比实现了基于内容的图像检索方法的图像检索系统拥有更高的查全率和查准率。     

卷烟小盒外观缺陷检测设备成像质量评价方法

针对不同卷烟小盒外观缺陷检测设备间检测能力存在差异等问题,建立了一种烟盒外观缺陷检测设备成像质量评价方法。搭建了烟盒外观缺陷离线检测系统以构建不同成像环境,制作了白度和棋盘格标准块并建立了系统光照均匀性和成像畸变率的量化方法,设计了标准缺陷烟盒样本并在不同成像环境下对其进行检测,分别考察光照均匀性、成像畸变率、成像清晰度以及图像分辨率对缺陷识别率的影响。结果表明：成像畸变率对缺陷识别率影响不大,光照均匀性、成像清晰度以及图像分辨率与缺陷识别率呈正相关;为保证检测效率和识别准确性,检测系统中各参数阈值为光照均匀性系数<5.0%,成像清晰度T值>12.0,图像分辨率≥128 px×128 px。该方法可为提升卷烟产品包装品质提供支持。     

基于深度学习的脑部核磁图像分割算法

提出一种基于深度学习的脑部核磁图像的灰质和白质分割算法。首先,用小波去噪和直方图均衡化方法对脑部核磁图像进行预处理,去除颅骨,确定预分割区域;然后,分别采用栈式自编码神经网络和卷积神经网络两种深度学习方法提取图像的特征,从而构建特征模型;接着,利用模糊C均值聚类算法进行粗分割,确定大致的脑部灰质和白质的区域;最后,将粗分割结果中的灰质和白质部分区域作为训练集,采用支持向量机完成分类器训练后,再对整个脑部区域进行分类,从而得出精确的脑部灰质和白质区域。实验发现,相比栈式自编码神经网络,卷积神经网络方法在纹理特征、区域特征及效率等评估指标上,均更有优势。     

基于高光谱成像和外观特征的祁门工夫红茶质量数字化评判

研究提出基于高光谱成像（Hyperspectral imaging, HSI）结合化学计量学算法对七个等级的祁门工夫红茶样品外观质量评判。利用HSI系统采集样品原始图像,提取其9个色泽特征。利用灰度共生矩阵和灰度统计矩阵等图像纹理特征提取算法获得66个纹理特征数据。将图像色泽和纹理数据进行特征融合,以融合数据作为构建模型的特征向量。利用支持向量机、随机森林和最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LSSVM）算法结合特征融合数据,构建祁门红茶样品的等级识别模型。实验显示,基于融合特征的LSSVM模型的判别精度最高,为94.85%。结果表明,HSI结合色泽、纹理特征和化学计量学方法作为一种快速和有效的策略,可以成功地应用于祁门工夫红茶等级质量的准确判别。     

基于机器视觉的药盒印刷质量检测系统配准算法研究

<正>在印刷品质量检测系统中,图像配准算法是一项关键技术。配准的精度和速度直接影响到系统的性能。根据药盒印刷质量检测的特点和要求,文章针对印刷图像配准算法进行研究。本文采用互相关算法和基于控制点搜索策略相结合的配准方法。实验结果显示该算法能够快速、有效地配准采集到的药盒印刷图像。一、介绍     

基于随机采样的随机Hough变换快速圆检测算法

圆形检测是图形检测中的重要问题之一,传统的Hough变换圆检测算法存在计算量大、准确率低等问题,为解决问题,提出一种基于随机采样的随机Hough变换快速圆检测算法。该算法首先随机采样圆上的两点,根据圆几何特性特点确定另一点在该两点线段的中垂直线上从而找到第三点,由这三点确定候选圆;再对候选圆上的点进行统计,判断候选圆的真假以得到真实圆。通过合成图像和实际图像的实验结果表明,相对于随机Hough变换算法,文章算法在检测速度上有显著性提高。     

肉品挥发性盐基氮的高光谱无损快速检测

建立利用高光谱成像技术对生鲜猪肉的挥发性盐基氮含量进行快速无损伤检测的方法。方法 利用400~1100 nm光谱范围的高光谱成像系统, 获取猪肉表面的高光谱图像信息, 通过洛伦兹函数对其表面的扩散信息进行拟合, 结合偏最小二乘回归和多元线性回归两种方法, 分别建立预测猪肉TVB-N含量的预测模型。结果 利用洛伦兹三参数组合[abc]结合MLR方法建立预测猪肉TVB-N含量的模型效果优于PLSR模型, 预测相关系数达到0.90, 标准差为4.67。结论 高光谱成像技术可以快速无损伤检测肉品挥发性盐基氮。     

基于ORB算法的印刷电子屏电路检测技术研究

针对印刷过程中印刷电路很容易产生短路、断路、毛刺等缺陷问题,提出一种基于ORB(oriented FAST and rotated Brief)算法的印刷电路检测方法。首先,针对原始ORB特征匹配算法出现大量误匹配的问题,提出了一种基于空间距离的提纯法对匹配对进行提纯;其次,利用提纯后的匹配点计算待测图像和模板图像的仿射变换矩阵;再次,利用图像差分检测法对印刷电子屏印刷电路检测。结果表明:该算法在速度与精度方面均有提高。