航空图像的小波去噪

航空图像,除了含有一般数字图像的噪声之外,还有大气扰动产生的噪声,线阵CCD产生的积分条纹噪声等,所以去除噪声对于航空图像来说尤为重要.本文采用二维离散小波sym4阈值降噪的方法对图像进行去噪,实验中将原始航空拍摄图像加入了σ=15的高斯白噪声,对含噪图像进行二维离散小波变换分解成不同分辨率子图像,并对各子图像进行阈值化处理,处理后图像又进行了小波逆变换,从而获得了降噪后的航空图像.含噪图像的PSNR(峰值信噪比)为27.53,去噪后PSNR为29.14.该方法有效降低了噪声,又保持了图像的细节,与传统的滤波降噪相比,降噪效果有较大改善.由实验结果证明了这是一种有效的航空图像降噪手段.     

线阵CCD光谱采集系统的自适应滤波降噪

为了便于对微型线阵CCD光谱采集系统采集的光谱数据进行分析,需要对光谱数据采集过程中出现的噪声进行降噪处理,以提高光谱数据的信噪比。首先,根据线阵CCD参数指标,设计了一种硬件降温结构,并用它对线阵CCD进行降温去噪。接着,根据递归最小二乘自适应滤波算法对采集好的水样品光谱数据进行去噪处理,然后和未去噪的水样品数据对比。实验表明,硬件电路降温去噪能够衰减线阵CCD上的暗电流噪声,使用递归最小二乘自适应滤波方法能够有效消减光谱采集系统中光谱数据的噪声。     

基于线阵CCD的全景成像系统设计

全景成像技术在机器人、计算机视觉和虚拟现实领域有着重要的应用。提出了一种基于线阵CCD(charge coupled device)相机360°扫描的全景图像获取方法,探讨了该系统的硬件接口和软件程序设计。采用线阵CCD相机获取图像,简化了全景图像的拼接过程;应用CameraLink接口技术进行数据传输,提高了系统的抗干扰性和实时性。     

基于小波变换的磁共振图像去噪方法研究

小波变换用于图像去噪的思想20世纪90年代就已经提出,然而前人所提出的这种方法对于磁共振图像去噪的效果并不理想.磁共振图像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘变得模糊.针对以上问题,提出了基于小波变换的图像去噪新方法.此去噪方法与经典的小波去噪方法不同,该方法不依赖图像大小来判断门限,不需方差信息.采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力也得到增强.     

小波包分析在图像消噪中的应用研究

小波包分析是在小波分析的理论基础上,可为信号提供更加精细的分析方法.因此根据图像特点、图像噪声特点,研究采用小波包分析对图像进行消噪处理的方法.实验表明,这种方法在图像消噪处理中是有效可行的.     

基于小波分析粘胶长丝测径系统数据处理研究

本文提出一种利用小波平滑去噪，改善粘胶长丝衍射图像处理精度的方法。采用可调焦镜头和面阵CCD构成的摄像系统，拍摄粘胶长丝衍射图样。选择恰当的小波分析函数，对衍射图样轴线上的灰度数据实现消噪及平滑处理，结合曲线拟合技术，确定衍射暗条纹的中心位置，提高了中心定位精度。基于该方法设计出粘胶长丝直径检测系统，测量精度达到0．2μm。     

基于线阵CCD的织物图像采集系统

介绍了线阵CCD传感特性和CCD驱动时序.设计了一个新颖的基于数字信号处理器DSP的线阵CCD驱动电路、CCD输出模拟信号采集和串行USB接口为一体的CCD织物图像传感及其数据采集系统.给出了该系统硬件原理图,分析了系统工作原理.该系统硬件线路简单可靠、性价比高,并配有与上位机通信的USB接口,能高速实时地将织物图像信息传送至上位PC计算机.     

发动机装药内表面疵病检测中的图像滤波方法

导弹发动机内表面自动检测系统属智能检测技术的应用研究,是应用计算机图像处理技术,实现高精度、高效率的自动无损检测。图像滤波的目的是为了去除图像中的噪声,为下一步的自动检测作准备。基于小波分析理论,构造一种既能降低图像噪声,又能够保持图像细节信息的小波去噪算法,在采用小波变换方法对图像进行滤波的同时选择基于小波分解系数阈值量化的方法进行去噪。实验结果表明该方法优于中值和均值滤波方法,因为该方法可将高频部分的空间细化,低频部分的频率细分,并能实现对图像的自适应分析,噪声去除率可达到97%。     

基于协同小波分析的声纳图像去噪研究

将基于协同小波去噪的方式运用于水下声纳图像的去噪处理中,并将去噪效果与几种传统的图像去噪算法进行了效果比较。实验结果证明,该算法在很好地去除声纳图像中的高斯白噪声、提高信噪比的同时,在图像的边缘特性及轮廓保留上也具有较大的优势。     

基于平稳小波的维纳滤波射线图像去噪算法研究

将维纳滤波的原理应用到基于平稳小波的X射线图像去噪过程,研究了一种基于平稳小波的X射线图像维纳滤波去噪方法.实验证明:该方法不仅能有效消除Gibbs现象,而且能够在有效滤除噪声的同时,很好地保持X射线图像的细节部分信息.     

鱼眼图像及图像拼接在旅游网络推广中的应用

本文结合旅游项目网络推广的实际需求,以两鱼眼图像为例,介绍一种基于鱼眼图像的方法,实现360°全景图像技术在旅游网络推广领域的应用。该方法包括图像采集、图像校正、图像拼接、图像融合及图像的网络播放等主要环节。     

折反射全景成像系统分析与设计

针对当前全景成像技术在各个领域应用日益广泛的趋势，对当前全景成像系统技术的研究现状进行了总结归纳，分别就抛物面形、双曲面形、水平场景无畸变反射面进行了分析，比较了各自的优缺点，并在此基础上对基于球面的折反射全景成像系统进行了理论和性能分析，并给出了空间景像立体恢复数学模型。结果表明：基于球面的折反射全景成像系统可较好地实现全景观测，同其他几种折反射面相比，具有场景畸变小、造价低、设计制作简单等优点。     

外部全景仿真的汽车模拟运行平台设计与实现

针对当今汽车展示中由于场地空间有限等诸多因素的限制无法有效、逼真地对车辆行驶过程中的外部动态全景进行展示的问题,结合当前市场需求与技术发展的实际状况,以汽车模型为基础,基于车辆行驶外部状态与全景的运行模拟,设计了一种实用的汽车模拟运行平台,并利用相对运动的思想与半实物仿真技术,通过车辆(模型)、车辆姿态控制、道路姿态控制、效果景物控制4个机械子系统,以及电子控制系统,构成了实时控制与功能模块控制两种工作模式,实现了平台的协同工作。最后,对实际仿真效果进行了实验测试。研究结果表明:该系统可对车辆行驶时的外部全景进行仿真模拟,并能够仿真出汽车的多种运行状态,是一种具有较高使用价值的汽车模拟运行平台。     

基于BEMD与双树复小波-局部Wiener滤波的毫米波图像去噪

为了有效地去除毫米波图像中含有的噪声,提高目标识别的精度,提出一种将二维经验模式分解(BEMD,Bidimensional Empirical Mode Decomposition)与基于双树复小波变换(DTCWT)的加窗局部Wiener滤波相结合的图像去噪算法。首先,对毫米波图像进行BEMD分解,得到不同特征尺度的本征模函数(IMF,Intrinsic Mode Function)子图像集;其次,利用双树复小波变换对中高频IMF子图像进行多尺度、多方向分解,并结合带有椭圆方向窗的局部Wiener滤波算法对各个高频方向子带进行去噪;最后通过DTCWT逆变换重构得到去噪后的IMF,并与残差图像相加进行BEMD重构。实验结果表明,该融合算法与单独的BEMD,DTCWT-Wiener滤波及离散小波变换-Wiener滤波算法相比,去噪后图像的视觉效果更好,提取的目标的边缘及细节特征更清晰,因而峰值信噪比最高。     

光纤面板透光图像暗影缺陷全景检测

通过对暗影定义、图像处理方法的分析以及相关理论的研究,利用图像自动采集系统采集有重叠部分的光纤面板透光图像,拼接出透光图像全景图,并利用暗影缺陷自动检测软件对全景图进行检测,检测出光纤面板透光图像所有暗影缺陷。利用图像拼接技术实现了对光纤面板缺陷的检测。     

基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪

在图像处理中，去除图像中所含噪声而不使其边缘模糊是一个难题。考虑到小波变换在时域和频域均具有良好的局部特性，加之其多分辨率、去相关性等特点，本文提出了一种基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪方法。该方法将与噪声和边缘相关的小波系数和与同性区域相关的小波系数区别对待。在每个分辨层次，图像的边缘由梯度的幅度来进行估计（梯度的幅度由小波参数导出），且与噪声和边缘有关的梯度的幅度分布由Rayleigh概率模型化。基于此模型，得到该层的收缩函数。为充分利用尺度间相关性，各层的收缩函数被合并起来，进一步保持图像边缘。对与同性区域相关的小波系数，则采用一个基于Bayesian估计的自适应阈值进行处理。实验结果表明，与已有方法相比，该方法不仅可获得较清晰的图像边缘，而且降噪性能优良。     

CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪

针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。     

SLM彩色显微图像的亚像素边缘检测方法

微操作技术的迅速崛起迫切要求显微图像处理技术的发展。在HSI彩色模型的基础上,根据SLM视觉系统的彩色显微图像特点,基于小波变换提出了一种适用于SLM彩色显微图像的边缘检测方法。根据三次样条拟合曲线的一阶导数零点,获取精确的亚像素边缘。试验证明,该方法适用于各放大倍率下的SLM彩色显微图像,能较好地滤除噪声,检测出完整的亚像素边缘。给出了利用该算法处理噪声仿真图像和真实SLM彩色显微图像的试验结果。     

基于灰度值的非对称等离子体弧形貌的三维重建

等离子体加工技术在处理各类难加工材料的成形与制备方面备受关注,其温度特性是影响加工质量的决定性因素。针对现有温度特性研究大多在弧径向对称的假设前提下间隔采样测量完成的问题,提出了一种基于灰度值的非对称等离子体弧形貌三维重建方法。首先,基于自行设计的图像采集系统,给出了CCD空间布置方案,同步获取了360°方向上加工过程中的等离子体弧数字图像;然后,对采集图像进行了灰度化、直方图均衡化、滤波去噪以及灰度等值线提取等预处理,以获得良好的视觉场和测量效果;最后,取内六层灰度等值线进行了基于立体匹配和插值重构的数值模拟,建立了与温度场存在相关性的等离子体弧形貌三维模型。研究结果定性地描述了等离子体弧温度场的分布情况,实现了等离子体弧形貌的非接触测量,得到了加工过程中等离子体弧的真实形貌。