基于中值与同态滤波器相结合增强图像的探究

图像增强对提高图像的质量有重要作用。本文首先分析中值滤波的效果,然后为改善中值滤波器会增强图像的模糊度问题,提出并探究了其与同态滤波器相结合的方法。按照先中值滤波后同态滤波的顺序,通过仿真实验,得出较好结果。     

归类精度导引的在线图像集自适应压缩方法

针对多源视频流中的图像分类任务,提出了归类精度导引的在线图像集自适应压缩方法,首先对初始的在线图像集进行基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的模型训练,得到图像分类器;然后根据连续图像集之间的相似性,后一在线图像集的双参数参考前一在线图像集的双参数,通过引入自适应的参数判决机制有效地压缩连续的在线图像集。实验结果表明,所提方法能够保持足够大的平均压缩比,与现有的图像集压缩方法相比,可将平均归类精度提高3.3%。     

半参数Kalman滤波模型在GPS变形数据处理中的应用

提出半参数回归模型改进经典Kalman滤波系统误差和协方差矩阵,以消除系统误差对滤波的影响。将半参数Kalman滤波模型应用于GPS变形监测数据去噪等数据预处理中,并与自适应Kalman滤波和抗差自适应Kalman滤波进行对比,通过应用实例对比分析表明,半参数Kalman滤波模型去噪及预测精度更高,应用效果更好。     

最小均方自适应滤波器集平均理论及实验仿真

在自适应滤波器应用中的一个重要问题是确定可调节滤波器参数最优的标准,以及利用这种标准形成实际上可行的算法。最小均方算法是现今应用最为广泛的一种线性自适应滤波算法。在变步长最小均方算法中,变步长算法的选取十分关键,它对自适应滤波器的滤波效果有重大的影响。基于最小步长理论的最小均方自适应滤波器理论,简化均方误差的计算过程,设计合适的参数使实际值与理论性逼近,验证最小步长理论的实用性,仿真结果表明实验值与理论值十分吻合,具有较强的实用性。     

一种修正的Goldstein干涉图滤波方法

干涉图的相位噪声是相干性和视数的函数。因此,一个好的干涉图滤波器应同时考虑相干性和视数的影响。本文对在干涉图滤波中广泛应用的Goldstein滤波器进行改进,通过视数的引入,对滤波器的滤波参数进行修正,大大增强了滤波的自适应性。模拟数据和真实数据的验证说明新的滤波器在滤波效果上有明显的改善,具有更好的稳健性。     

动态变形监测应用中的Kalman滤波方法研究

标准Kalman滤波最优算法是建立在给定准确的函数模型和随机模型基础之上的,因而其使用受到一定限制,于是出现了不少改进算法,这些方法各有其特点和相应的应用场合,且有些经验参数难以确定。本文利用GPS模拟实验数据,分别采用标准Kalman滤波、抗差Kalman滤波、Sage自适应滤波、抗差自适应Kalman滤波以及其改进算法五种方案进行滤波处理,比较分析了各种Kalman滤波方法在变形监测应用中的优点和不足,并提出了改进方案,以指导实践应用。     

砂土颗粒SEM图像分析方法的研究

提取砂土颗粒SEM图像的细观特性参数对砂土颗粒的细观研究具有极其重要的意义。在提取砂土颗粒的细观特性参数时遇到了图像质量不高,粘连颗粒比较严重等问题,影响了特征参数的提取。针对这个问题,对砂土颗粒SEM图像的特征进行了分析,借助开运算、中值滤波、直方图均衡化等方法,对图像进行处理,优化了图像质量。使用Otsu法二值化,对处理后的砂土颗粒图像应用形态学处理,改进的分水岭分割算法等,分割粘连的砂土颗粒。最后提取了砂土颗粒的数目、占空比、质心等参数,为岩土的组构张量描述提供了数据支撑。     

航拍绝缘子图像的去模糊处理

针对输电线路航拍图像中绝缘子的模糊图像,分别选用Lucy-Richardson复原法、最小二乘方复原法、盲解卷积复原法、维纳滤波复原法对原始模糊图像复原,并对各种复原结果进行了对比和分析,提出了改进的维纳滤波方法,即采用拉普拉斯算子对维纳滤波去模糊的图像进行线性锐化滤波处理,突出绝缘子的边缘信息,增强图像的轮廓特征,便于观察绝缘子的工作状态。最后引入灰度梯度向量模方和Gk′对复原后的去噪图像进行质量评价。结果表明,改进的维纳滤波方法提高了图像的清晰度,可以作为判别绝缘子故障的一种可行方法。     

RTV绝缘子憎水性图像增强新方法及应用

在研究RTV绝缘子憎水性等级过程中,低照度的RTV绝缘子憎水性图像对等级的判定有一定影响,故需对其增强处理。然而,目前传统增强法以及Retinex增强法在处理该类图像都存在一定的问题。为此,提出一种基于改进双边滤波Retinex算法,该算法首先对经典双边滤波进行改进,对其空间邻度因子最优化、在水平和垂直方向上降维滤波以及自适应求解σr;然后将改进双边滤波对RTV绝缘子憎水性图像照度估计,与Retinex算法相结合,最终达到增强的目的。实验表明,该算法对RTV绝缘子憎水性图像增强效果明显,在RTV绝缘子憎水性等级判定应用中提高了其准确率。     

基于极值自适应中值滤波与区域生长的半自动肝癌分割算法研究

针对肝脏肿瘤CT图像灰度差别小,边缘不明显的特点,为了提高分割精度提出一种基于极值自适应中值滤波与现有区域生长算法相结合的一种新的肝癌分割算法。采用一组临床肝癌CT图像样本进行图像预处理,利用此算法进行第一次滤波,再采用傅里叶变换方法进行第二次滤波,最后与现有算法结合完成分割。采用重叠错误率、相对误差和Dice相似性系数作为图像分割结果评价指标。通过定性分析和定量评价显示,基于本研究算法能精确分割出肝癌区域,获得的图像分割评价指标均优于其他常用算法。