改进的多尺度学习字典图像去噪算法

常规字典学习方法在单一尺度下对图像进行稀疏表示,不能完全表示图像的有效信息,去噪结果有待提升。针对上述局限性,提出一种改进的多尺度学习字典图像去噪算法。该算法使用改进的自适应阈值曲波变换对图像进行多尺度分解,并以此构建曲波域的多尺度学习字典,通过循环迭代完成字典和稀疏系数更新并叠加对应的曲波域图像块,最后执行曲波反变换得到去噪图像。结果表明,相对常规去噪算法,论文方法的灰度图像去噪结果峰值信噪比平均提升56.6%,结构相似度平均提升0.44;实际B超图像的完全无参考值提高47.3%,专家平定值提高32.3%。结论认为,改进方法对图像的边缘/纹理细节保持好,图像质量提升明显。     

基于Ridgelet变换的多尺度去噪算法研究

给出了Ridgelet变换的理论,并提出了一种基于尺度因子与Ridgelet变换的图像去噪算法,将Ridgelet应用于图像去噪并与小波去噪进行比较。实验结果表明,该算法对高斯白噪声污染的图像去噪具有较好的效果,不仅可以提高处理图像的信噪比,而且图像的视觉效果有明显改善。     

自适应Shearlet域约束的全变差图像去噪

采用传统非线性扩散图像去噪方法得到的图像边缘模糊,为此,提出一种有限自适应Shearlet域约束的极小化变分图像去噪算法。通过自适应阈值收缩Shearlet系数,保留图像纹理与边缘空间,利用全变差极小化平滑空间,建立全变差正则化的能量泛函去噪模型。实验结果表明,该算法能在减少图像噪声的同时,保留图像边缘信息,对含有丰富纹理结构的图像,去噪性能更佳。     

基于多尺度相似先验的非局部图像去噪算法

图像去噪是图像处理领域的一个基础研究课题,利用正则化建模方式解决图像去噪问题的关键在于正则化约束项的选择。通过分析图像结构信息,文章假定图像存在多尺度的结构特征,提出了以多尺度相似先验作为正则化约束项的非局部图像去噪模型。该算法利用奇异值分解和硬阈值方法对获得的多尺度相似矩阵进行协同去噪,通过数值实验表明,可以获得性能较好的去噪效果。     

AFM显微图像多尺度形态边缘检测算法

提出一种适应于显微图像的多尺度形态边缘检测算法.用不同尺度大小的结构元素分别检测出显微图像不同尺寸边缘信息,进行图像规格化处理以消除不同尺度边缘图像的灰度值分布差异,运用取极小值方法对所获处理后图像边缘进行自适应融合.实验结果表明运用该算法获得理想图像边缘的同时,增强了模糊边缘,有效地消除了噪声,对显微图像处理十分有效,检测到的边缘非常清晰.     

证据加权融合的多尺度形态学细胞边缘检测

提出了一种改进的多尺度形态边缘检测算法。用不同尺度的结构元素分别检测出图像的不同尺寸的边缘信息,然后采用证据加权的融合方法对不同尺寸的边缘图像进行融合。通过对病理显微图像的实验,在噪声存在的条件下得到较为理想的图像边缘。与其他边缘检测算法进行比较,结果表明该算法在有效地消除噪声的同时,能够取得较好的边缘检测效果。     

一种基于轮廓波变换和各向异性扩散的图像去噪模型

提出一种采用轮廓波变换和各向异性扩散的图像去噪模型。利用轮廓波变换较好的稀疏性、多方向性等特点,通过对噪声图像经轮廓波变换后的不同尺度上的子带图像进行扩散,并采用P范数方法在轮廓波域计算子带图像的梯度阈值,实现建立在图像精细分析基础上的新的各向异性扩散模型。仿真结果表明,提出的扩散模型较好地抑制了传统各向异性扩散模型出现的边缘模糊效应,在对图像去噪的同时保留了更多的边缘、纹理等细节信息。     

多尺度下的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声鲁棒性较差的问题,根据Canny算子滤波器的尺度较小可以检测较小的边缘,但对噪声的抑制能力较差,反之检测较大的边缘对噪声的抑制能力较强的特点,提出了一种多尺度下的噪声图像边缘检测方法。运用Canny算子在不同尺度下检测边缘的优点,对含噪图像进行不同尺度的Canny边缘检测,对不同尺度边缘检测结果进行跟踪实现噪声图像的边缘检测。仿真实验结果表明,与传统的方法相比,改进的算法能较清晰地提取出图像的边缘,降低高斯噪声对图像边缘的影响。     

基于NSCT自适应阈值的红外图像去噪算法

提出自适应阈值的NSCT去噪算法.在对红外图像噪声特点分析的基础上,通过对NSCT构造特性的分析,提出了将自适应阈值的NSCT运用于红外去噪,并验证了其可行性.分析了图像尺寸和分解尺度对去噪的影响,获得去噪算法的优化.应用于几种不同的红外图像,对红外图像去噪视觉效果和峰值信噪比两方面进行比较,该去噪方法取得了较好的效果,尤其是在边缘保持方面.     

抗噪的多尺度形态学边缘检测算法

为了使图像边缘检测算法的抗噪声能力更强,能检测到更加丰富的边缘信息,在多尺度形态学边缘检测算法的基础上,提出一种抗噪的多尺度形态学边缘检测算法。一方面,用小波变换法替代常用的加权平均法来融合各尺度下获取的边缘图像,对小波分解后得到的低频系数和高频系数分别采取不同的融合策略,从而有效地保留边缘的细节信息,使得融合后获得的图像清晰且细节丰富。另一方面,在用不同尺度的结构元素检测图像边缘时都采用抗噪的检测算法,因此,该算法具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明,该算法既能有效地降低噪声对检测结果的影响,又能获得较理想的边缘图像。     

图纸矢量化中的线弧分离与识别

图纸矢量化是现代图像图形处理技术发展的一个重要分枝,具有很高的研究价值及广泛的应用前景。本文针对图纸矢量化中的图元识别技术,提出了系统的基于线弧分离和拟合识别方法。通过长直线和圆弧分离、尖角与弧结束判定及反向相切弧分离,进而识别多种基本图无了。理论分析和实验结果均表明,该方法对于不同图纸中线弧图元可以进行有效的识别。     

基于空时极向LBP的极光序列事件检测

提出了一种用于检测全天空图像(ASI)序列中的弧状极光事件检测方法.针对弧状极光序列的运动趋势,在现有VLBP的基础上提出了基于空时极向LBP(ST-PVLBP)的极光序列事件检测算法,并用ST-PVLBP对极光序列进行表征.该算法结合序列帧间连续性信息和单帧空间位置信息,在保持高分类精度的同时降低了特征维数.在中国北极黄河站的ASI图像数据上的分类实验结果显示,所提出的方法可以有效检测全天空极光图像序列中的地磁南北向运动的弧状极光序列事件.     

一种改进的视频关键帧提取算法研究

视频镜头分割和关键帧提取是基于内容的视频检索的核心问题.提出了一种改进的关键帧提取算法,其为视频检索奠定了基础,镜头分割部分采用改进直方图方法及基于像素方法的综合方法.首先,通过结合直方图交集及非均匀分块加权的改进直方图方法,根据视频内容将视频分割为镜头;然后,利用基于像素的帧差法,对得到的检测镜头进行二次检测,优化检测结果;最后,在HSV颜色空间的基础上,计算每个镜头内每帧的图像熵,从而确定关键帧序列.实验结果表明,提出的改进算法所得到的关键帧结构紧凑且分布均匀.     

A hierarchical approach for fast and robust ellipse extraction

This paper presents a hierarchical approach for fast and robust ellipse extraction from images. At the lowest level, the image is described as a set of edge pixels, from which line segments are extracted. Then, line segments that are potential candidates of elliptic arcs are linked to form arc segments according to connectivity and curvature conditions. Next, arc segments that belong to the same ellipse are grouped together. Finally, a robust statistical method, namely RANSAC, is applied to fit ellipses to groups of arc segments. Unlike Hough Transform based algorithms, this method does not need a high dimensional parameter space, and so it reduces the computation and storage requirements. Experiments on both synthetic and real images demonstrate that the proposed method has excellent performance in handling occlusion and overlapping ellipses.     

基于柱面模型的鱼眼影像校正方法的研究

鱼眼镜头突破普通相机对视场的限制,然而它存在畸变。从基于球面透视的柱面模型出发,介绍如何对整幅鱼眼影像进行畸变校正,提出一种基于球面透视的柱面模型的等弧长映射方法,并给出具体算法的推导,实现了对鱼眼影像畸变的校正,取得了较好的效果。     

基于结构光的机器人弧焊混合视觉伺服控制

A novel hybrid visual servoing control method based on structured light vision is proposed for robotic arc welding with a general six degrees of freedom robot. It consists of a position control inner-loop in Cartesian space and two outer-loops. One is position-based visual control in Cartesian space for moving in the direction of weld seam, i.e., weld seam tracking, another is image-based visual control in image space for adjustment to eliminate the errors in the process of tracking. A new Jacobian matrix from image space of the feature point on structured light stripe to Cartesian space is provided for differential movement of the end-effector. The control system model is simplified and its stability is discussed. An experiment of arc welding protected by gas CO_2 for verifying is well conducted.     

磁瓦表面图像的自适应形态学滤波缺陷提取方法

结合磁瓦表面机器视觉自动识别系统的需求,提出一种基于自适应形态学滤波的缺陷提取方法.针对磁瓦表面缺陷对比度低、图像中存在磨痕纹理背景和整体的亮度不均匀等难点,设计了一种新的自适应形态学滤波器;根据磁瓦表面图像不同区域内的灰度变化进行分区域逐行扫描,估算每行缺陷最大尺寸,使滤波器的一维棒状结构元素随着缺陷尺寸自动调整;通过逐行自适应形态学滤波滤除或弱化缺陷,模拟出背景图像(阈值曲线),用原始图像与背景图像相比较即可提取出磁瓦表面的缺陷.实验结果表明,该方法能准确、快速地提取出磁瓦表面图像各区域的缺陷,通用性好,可用于磁瓦缺陷在线自动识别系统.     

基于特征点的特定人脸三维网格的生成

提出了一种在通用人脸模型的基础上,依据特定人脸正面图象和侧面图象得到特定人脸的三维网格模型的方法。该方法首先从特定人脸正面和侧面图象上提取特征点,然后依据这些特征点信息对相应人脸网格模型进行特征点变换,在此基础上对其余非特征点使用插值变换,从而将特定人的特征信息溶入到通用人脸模型中去,由此得到特定人脸的三维网格模型。通过试验取得了一定的效果。     

基于切线段匹配的快速圆弧检测算法

针对目前工程图纸矢量化过程中圆弧检测准确率不高、检测时间过长等问题,提出一种基于切线段匹配的快速圆弧检测算法。首先,该方法找出可能位于圆外边界上八方向(0,π/4,π/2,…,7π/4)与圆相切的线段,并记录在切线集合中;然后,对已找到的切线段进行两两配对,估算圆心半径范围,得到候选圆集合;最后,对获取的候选圆集合进行数据合并,对合并后的每一个候选圆进行跟踪检测,最终确定它是一个圆还是一个弧。在切线段寻找过程中进行匹配,对已确定为圆的候选圆,在切线段集合中去除与该圆相对应切线段,有效减少了匹配次数。在对比实验中,所提算法的平均识别率达到了97.250%,平均检测时间为12.290 s, 比随机抽样一致性(RANSAC)算法和有效投票算法(EVM)的平均识别率更高,平均检测时间更短。实验结果表明,所提算法能够有效地对低噪声图像中弧长大于1/8圆周长的圆弧进行检测,同时能提高检测准确率、缩短检测时间。     

基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测研究

变化检测技术能够从观测数据中有效地提取各种变化信息。以多时相的多光谱遥感影像作为主要研究对象,就基于直接比较像元特征的变化检测中两方面的关键问题——差异影像的构造和变化阈值的提取来开展研究,具体采用PCA结合差值比较的方法构造差异影像,采用EM自动确定变化阈值以提取变化区域。通过与传统变化检测方法的实验比较,证明了该方法的有效性。