基于梯度域的多曝光灰度图像融合研究

标记点的检测是计算机测量、计算机视觉中的重要环节,本文针对因被测物体材质等造成的影响标记点检测的情况,采用了多次曝光然后图像融合的方式,从梯度域加权重构图像,计算梯度域权值时使用了最大类间差法并进行了梯度权值的抑制和缩放。模拟和真实实验结果表明该方法能较好的保留各种曝光时间下的图像细节,为后续的图像特征提取起到了保障作用。     

基于改进遗传规划的混凝土路面早期裂缝检测算法分析

针对目前在交通道路光照复杂环境下裂缝检测困难、所获得的数据不精准等问题,提出了基于改进遗传规划的混凝土路面早期裂缝检测算法分析,利用集成图像进行光照的归一处理以消除对交通道路的光照影响,并根据道路裂缝图像特征筛选出训练集,再利用遗传规划算法训练图像处理模型,使图像处理模型对裂缝图像进行提取并去除块状干扰,得到最终检测结果。同时,采用MATLAB软件提取混凝土路面早期裂缝图像,通过图像灰度化来提高目标与背景的对比度,采用中值滤波法去除裂缝图像中的孤立噪声;使用遗传规划算法分割裂缝图像,获取收敛阈值;利用标记连通域方法来区分线性和网状裂缝,使用图像投影法自动判别线性裂缝横纵。由实例验证结果可知:基于改进遗传规划的混凝土路面早期裂缝检测算法得出的裂缝宽度与实际统计结果存在最大为2 mm的偏差,因此该算法可为裂缝防治提供技术支持。     

基于改进形态学标记分水岭算法的高分辨率遥感影像违章建筑识别研究

违章建筑的自动识别技术对于建设房产管理部门实时动态掌握房屋建设状态和执法检察具有重要意义。本文在传统分水岭算法的基础上提出改进的形态学标记分水岭算法用于建筑物图斑提取,并结合房屋产权数据作违章建筑识别。该算法基于形态学标记方法,通过设置合理的阈值和高斯滤波将梯度影像划分出标记区域和未标记区域,提高图像分割能力。实验以江苏省扬州市的GF-1卫星影像为数据源,分别利用传统分水岭算法和改进形态学标记分水岭算法对图像建筑物提取。结果显示改进后算法有效避免了图像过分割现象,提取出的目标地物边缘轮廓具有较好的几何特性,表明改进后的算法对高分辨遥感影像具有一定的实用价值。     

视频监控中遗留物检测算法研究

本文首先介绍了混合高斯模型的算法原理,并且提出一种利用递归法检测多个前景物体的方法,然后提出一种基于慢高斯的遗留物检测算法,该算法利用混合高斯模型进行背景建模,利用递归法对检测到的前景物体分别计时,当计时器达到阈值时进行标记并报警。     

基于多特征融合的自适应烟雾检测算法

烟雾检测技术在火灾早期预警阶段发挥着重要的作用,准确快速地烟雾检测算法具有非常重要的实际应用价值。针对现存的烟雾检测算法抗干扰能力差、实时性不强、复杂场景下适应性差的问题,本文提出基于多特征融合的自适应烟雾检测算法。首先,算法通过改进的三帧差分法提取基于图像块的运动区域;其次,提取烟雾图像块的HSV颜色特征、纹理特征、能量特征、面积变化率和LBP特征,多特征融合之后通过支持向量机(SVM)算法训练烟雾检测模型,进行烟雾检测。为了有效评估基于多特征自适应的烟雾检测模型的有效性,在复杂的烟雾场景中进行试验,试验结果证明该烟雾检测算法具有良好的鲁棒性。     

基于均值漂移的模糊C均值聚类图像分割方法

本文针对模糊C均值聚类(FCM)算法在分割噪声图像和含有颜色相近区域的图像时存在的不足,提出了一种结合各向异性均值漂移的模糊C均值聚类(FCM)新算法。该算法在传统的FCM算法中引入了均值漂移(MS)算法,分割图像时利用MS算法可快速找到峰值点和图像空间信息的优点,对颜色漂移区域和细长区域均能保留更多的图像信息,同时具有较强的抗噪能力。     

一种改进的用于裂缝图像分割的Otsu方法

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,基于近几年快速发展的工程检测系统与图像处理算法的研究,提出了一种CCD相机的衬砌裂缝快速检测系统采集裂缝图像。在提取裂缝特征之前,需要将裂缝区域与图像背景分离。采用Otsu法进行分割处理,然而传统的Otsu方法对裂缝区域过小的图像易产生欠分割;对背景不单一或光照度不均匀的裂缝图像易造成过分割的情况。根据Ostu方法分割特点对该方法进行改进,以达到更好的裂缝图像分割效果,从而为实现隧道裂缝的快速检测埋下基础。     

基于TLBO的工程结构表面缺陷图像边缘检测方法

非接触式、数字化的工程质量检测方法对于快速发现建筑结构表面缺陷,如裂缝、焊接缺陷等,降低工程质量检测的劳动强度具有重要的工程意义。本文在计算机数字图像处理技术基础上,根据建筑结构表面缺陷图像特征,提出基于TLBO算法的缺陷图像轮廓识别预处理方法,作为进一步缺陷特征判断的依据。本文在TLBO算法基础上,边缘像素点的搜索不需要设定任何算法参数,实现简单;提出基于的8个方向的灰度导数,建立图像边缘强度矩阵,将边缘点附近的小规模局部搜索和大量的全局搜索相结合,TLBO算法保证了所提出的边缘检测方法不会陷入局部边缘点,找到最重要的图像全局边缘特征;将TLBO算法应用于图像边缘检测,以工程质量检测中常见的钢结构焊缝检测为例加以验证和分析,证明了本文方法在缺陷图像轮廓识别预处理中的抗噪性和有效性。     

基于分水岭算法的绝缘子串红外图像分割方法

为解决500 kV瓷绝缘子串红外图像分割问题,提出了一种基于分水岭算法的图像分割方法。通过调整红外图像G分量消除云雾干扰,图像预处理后采用灰度拉伸法进行图像增强;然后利用Otsu算法将灰度图像二值化,通过Hough变换确定绝缘子串基准线,并据此使用Floodfill算法提取绝缘子串目标区域;角度校正后做欧式距离变换,以局部最小值为标记符避免过分割,再采用分水岭算法进行绝缘子片分割。据此对湖南省某座500 kV变电站700张红外图像进行分析,结果表明,本文所提方法具有良好的自适应性和实用性,可显著提高绝缘子红外图像智能分割准确率。     

金相图像分割和特征提取方法

为了实现对熔痕金相的有效晶格自动划分与相应的内部特征信息描述,针对金相图像边界模糊、内部晶粒块混乱、晶粒形态分布不规则、切削表面图像噪声大的特点,研究了适合于金相图像分割的图像分割算法和特征提取算法。根据鉴定工作中的实际情况,对熔痕金相进行了基本的直方图处理。在直方图规定化的基础上,对金相进行边缘检测算子的比较和图像形态学重建,设计并改进分水岭算法进行图像分割。为了获得金相图像的方向性梯度特征,采取HOG 算法进行计算。实验结果表明：经过直方图处理,并采取改进后的分水岭算法和HOG 算法,能有效进行晶格区域划分和内部特征信息提取。