自适应SUSAN扩散的超声图像去噪算法

为了降低超声图像斑点噪声的影响,提出一种自适应SUSAN(ASUSAN)扩散的超声图像去噪算法.通过引入SUSAN算法检测出图像的边缘,然后采用K均值法对模板区域特征值进行分类,自适应获得图像的全斑点噪声区域和相关参数,最后将SUSAN算法与非线性扩散方法相结合,提出一种新的扩散方程对图像进行非线性去噪.实验证明,相比于其他的各向异性扩散算法,本算法能得到更高的PSNR值和FOM值以及更小的MSE值,且在细节保留方面也能取得更好的效果.     

基于图像质量分析与分割算子的图像特征点匹配算法

为了解决当前由于图像成像质量不稳定和分割不准确所导致图像匹配错误的不足,基于图像质量分析优化和分割算子,提出了基于图像质量分析和图像分割的图像匹配系统.根据图像对比度,建立质量评价函数,通过调节相机曝光,达到图像对比度分明的目的.通过阈值分割和形态学处理设计目标分割算子,根据目标特征匹配度,完成图像目标匹配.集成图像质量优化算子与分割算子于图像匹配系统,并编程实现,实验测试结果显示:与当前图像匹配方法相比,在图像成像质量不稳定的状况下,该方法拥有更高的匹配准确度.     

融合目标检测的交互式电网设备图像分割算法

图像处理技术在电网中有着十分重要的应用,图像分割是图像处理技术的重要组成部分.本文提出了一种融合目标检测的交互式电网设备图像分割算法,在传统的图像抓取(GrabCut)交互式分割算法的基础上,使用目标检测得到的检测标定框代替用户选择的初始化框,在目标检测算法上采用目前已知开源最快的最轻量的你只看一次(YOLO-Fast...     

基于三角模融合算子的电能质量去噪算法

针对电能质量信号的去噪要求,结合模糊中值滤波算法和模糊均值滤波算法的优点,采用信息融合技术,利用模糊理论中的三角模算子将模糊均值滤波算法和模糊中值滤波算法的隶属度融合,并通过加权滤波的方法对信号进行去噪.实验结果表明,该方法克服了传统方法的缺点,能够在去噪的同时保留信号的突变点信息,适合对电能质量信号进行去噪,其算法设计简单、实用性强、有广阔的应用前景.     

基于非下采样轮廓波变换耦合对比度特征的遥感图像融合算法

为了解决当前较多遥感图像融合方法忽略了图像的对比度特征,使得融合图像存在振铃效应等问题,设计了基于非下采样轮廓波变换耦合对比度特征的遥感图像融合算法。引入HSV(hue,saturation,value)色彩模型,提取出多光谱(MS)图像的V因子。借助非下采样轮廓波变换(NSCT),计算出V因子与全色(PAN)图像的不同系数。随后,利用傅里叶变换来求取图像的显著性因子,并将其与图像的区域能量特征相结合,形成低频系数融合规则,实现低频信息的融合。通过利用图像的标准差信息对图像的对比度特征进行度量,并将其与图像的平均梯度信息相结合,形成高频系数融合规则,实现高频信息的融合。最后,通过逆NSCT对其进行重构,以更新V因子。将更新后的V因子,联合MS图像的H因子和S因子,通过逆HSV色彩模型进行重构,得到融合结果。通过实验发现,较当前遥感图像融合技术而言,所提算法的融合图像具备更高的光谱相关系数值以及信息熵值。     

基于差分进化算法的多模态医学图像融合

针对现有多模态医学图像融合方法间的优点不易综合的问题,提出一种基于差分进化算法的多模态医学图像融合.分别利用ISH和小波变换方法产生初始图像,利用差分进化算法来优化由图像定量评价指标构成的目标函数,从而获取视觉效果较好,清晰度较好和信息量丰富的融合图像.实验结果和评价参数表明,提算法在平均梯度、熵等表示细节信息和融合质量的等定量指标上比基于小波变换和ISH变换图像融合算法提高了30％和2.5％以上,有效地结合基于小波变换和ISH变换两种不同融合方法的优点.     

基于非局部空间约束的可靠性核FCM算法的图像分割

针对图像易受到噪声破坏的现象,导致传统的模糊C均值(fuzzy c-means, FCM)算法分割效果差的问题,提出基于非局部空间约束的可靠性核FCM算法,旨在有效的去除噪声干扰和保留图像细节。首先在FCM的目标函数中引入了一个非局部空间约束项,并在此基础上利用一个正则化参数来增强图像细节保留的能力;其次引入一个不确定性的聚类模型,以降低噪声点和边缘点的影响;最后使用高斯核距离代替欧氏距离,进一步提高算法对噪声的鲁棒性。利用含噪声的合成图像、自然图像和遥感图像进行实验,结果表明所提算法的抗噪性能较好,同时也能保留更多的图像细节。其中,对于被高斯噪声和椒盐噪声破坏的灰度图像,所提算法的平均精度分别为99.92%和99.97%,提高了4.02%和1.47%。     

多特征融合与卡尔曼预测的车辆跟踪算法

为了解决道路中背景光照变化和部分遮挡条件下单特征跟踪失败的问题,提出了一种基于多特征融合与卡尔曼预测的车辆跟踪算法。多特征融合包括：跟踪车辆的颜色、边缘、纹理,使用颜色直方图描述颜色分布情况,使用具有旋转不变性的局部二值模式(LBP)描述纹理分布特征,使用改进的Canny算子计算边缘分布信息,建立特征融合函数,利用平均峰值相关能量构造本次跟踪的最佳特征描述。在车辆跟踪过程中相邻两帧之间的特征匹配大于设定阈值时,判定有遮挡,跟踪中断,使用卡尔曼滤波预测当前位置,最后通过不同的实验证明了算法的有效性。     

顾及图像分割信息的半全局立体匹配算法研究

针对传统半全局立体匹配算法(SGM)在高分辨率图像弱纹理以及视差不连续区域的误匹配问题,提出了一种顾及图像分割信息的SGM算法。该算法在代价计算阶段,首先根据图像分割信息自适应调整匹配窗口大小,采用不同状态信息的改进Census变换计算初始代价,解决传统算法对Census变换窗口中心像素依赖的同时减少了匹配时间;在代价聚合阶段,将图像分割信息与传统SGM算法的全局能量函数进行有机结合,提高算法在弱纹理以及深度不连续区域的匹配效果;最后通过左右一致性检测和子像素细化得到优化后的视差图。所提算法利用Middlebury平台标准数据进行验证,实验结果表明,平均误匹配率为4.54%,与传统SGM算法和一些改进算法相比,该算法能够在影像弱纹理和视差不连续区域获得更高匹配正确率。     

自适应加权的多特征融合ECT图像重建算法

为了解决电容层析成像(electrical cpacitance tomography, ECT)图像重建中电容值与介电常数这一非线性病态问题,提出一种自适应加权的多特征融合(adaptive weighted multi-feature fusion, AWMF) ECT图像重建算法,利用网络模型拟合电容张量和介电常数的非线性映射关系。首先,在网络模型中采用密集卷积网络(DenseNet),不仅缓解梯度消失现象,还融合不同通道的特征信息;添加挤压激励网络(squeeze excitation network, SENet)自适应调整特征通道的权重,用以提取不同通道的关键特征,提高重建图像的精度。其次,构建树形聚合结构（tree aggregation structure network, TASN）网络模块,扩大感受野并提取丰富的多尺度特征信息,消除普通卷积所带来的伪影现象。在COMSOL5.3软件上建模仿真后,通过MATLAB2014a对图像进行重建。实验结果表明,重建图像误差系数降低至0.0256,相关系数提高至0.9717,与传统算法和CNN算法相比,具有更高的图像重建质量。     

结合DRLSE模型的自适应医学图像分割算法

最近提出的距离正则化的水平集演化新模型采用高斯滤波去除图像噪声,存在使图像边缘变模糊和仍然不能实现自适应分割的问题.为了解决这些问题,采用正则化的P-M方程滤波,实现在去除噪声的同时保护图像边缘信息.并且通过初始曲线内外梯度模值的信息改变曲线单位法向量的方向,从而使曲线自适应地向内或者向外演化.最后,用改进的算法准确地...     

一种基于指纹图像特征的图像分割算法

良好的指纹分割算法能够有效的提高特征提取精度和减少后续处理时间,在指纹识别系统的预处理过程中具有重要的作用。在分析了灰度均值计算方法和噪声对方差的影响之后,提出了一种基于指纹图像特征的图像分割算法。通过实验证明,这种方法对含有噪声的指纹图像的分割是有效的,且对不同类型的指纹图像有较高的适应性。     

基于Fisher准则函数的二维阈值图像分割算法

文章针对图像分割中小目标物体识别困难和抗噪声性能差的问题，引入模式识别中的Fisher评价函数作为图像分割准则函数，基于Fisher准则函数提出二维阈值分割新技术，结合二维直方图抗噪声性能强和Fisher准则函数受目标和背景比例影响小的特点，对图像进行分割。实验结果表明，方法具有较好的识别能力和较强的抗噪声性能。     

基于非下采样 Contourlet 变换耦合特征选择 机制的可见光与红外图像融合算法

为了克服当下较多可见光与红外图像融合方法因忽略了光谱特征而导致融合图像存在光谱扭曲、目标内容显著度较差等不足,提出了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)耦合特征选择机制的图像融合算法。首先,通过NSCT对可见光与红外图像计算,分离出其不同图像系数。然后,利用信息熵函数,度量图像所含信息量的丰富度,以形成低频系数的融合系数,得到富含红外目标等丰富信息的融合低频系数。采用像素点的邻点信息,度量图像的清晰度特征,并引入均值函数,度量图像的光谱特征,再联合图像的清晰度特征,构造特征选择机制,从图像中选择理想的高频系数融合函数,获取兼顾细节特征和光谱特征的融合高频系数。最后,通过实验结果发现,较现有的融合算法而言,所提算法拥有更好的融合质量,更好地保持了图像的光谱特征,且目标内容显著。     

端口能量及其在风电系统暂态稳定分析中的应用

大规模风电接入后,研究计及风电的能量函数法有助于提高稳定评估的计算速度,并为稳定控制提供灵敏度信息。在结构保留能量函数的启发下,提出端口能量的概念,证明了采用端口能量的系统总能量是系统的能量函数;证明了端口能量的能量聚集效应;分析了采用端口能量计算对象系统的暂态能量给暂态稳定评估带来误差的原因;基于端口能量,提出了包含风电的暂态稳定能量函数分析方法。不同场景下的临界切除时间对比分析验证了所提能量函数法的有效性。在精度方面,各个场景下所提能量函数法比时域仿真法保守0~0.02s,在速度方面,所提能量函数法比基于时域仿真的二分法和逐步法快3~26倍。     

VSC-HVDC风电并网的自抗扰无源控制策略

针对风电并网的轻型高压直流(VSC-HVDC)输电系统的变流器具有非线性强耦合的特点,单一的控制策略难以满足并网的需求。首先将VSC-HVDC的换流站模型等效成一个具有耗散性质的无源系统,采用端口受控耗散哈密顿系统(PCHD)模型,设计了一种基于互联与阻尼配置的无源控制器来追踪参考电流,同时,为增强系统的鲁棒性,采用自抗扰控制来确定相应的外环电流参考值,最终实现风电的可靠并网。仿真结果表明了自抗扰无源控制为基于VSC-HVDC的风电并网控制提供了一种新的解决方案。