基于Delphi扫描线技术的快速图像处理

传统的图像处理一般采用像素点赋值的方法，处理速度慢，对于大型图像几乎无能为力，而Delphi扫描线方法是对图像的每一行进行扫描，获得各像素的内存地址。这种内存操作比常规的像素点赋值效率高很多，从而可以大大提高大型位图图像的处理速度。     

一种计算图像暗通道的优化算法

图像的暗通道是由图像的分块区域中最低颜色分量值组成的图像通道。图像的暗通道在图像去雾、估算物体距离和计算图像中雾霾浓度等方面有着重要的作用。根据暗通道定义计算图像暗通道时,图像中的每一个像素点都需要被处理,算法比较耗时。针对这一缺点,进一步分析暗通道的原有计算方法,提出一种基于暗点优先膨胀的计算图像暗通道优化算法。实验结果表明,该优化算法只需要处理部分像素点就可以得到与原算法相同的结果,并在处理速度上比原算法提高了一个数量级。     

基于深度引导空洞填补的虚拟视点绘制方法

针对单视点绘制虚拟视点图像存在的空洞问题,提出一种基于深度引导空洞修复的虚拟视点绘制方法。核心思想是通过对多个映射像素点的深度信息和空间位置信息进行加权插值操作来实现细小的空洞填充,并且分区域对大型空洞填补。在像素点插值的过程中,该方法首先考虑映射像素点的可靠性,剔除不可靠的像素点,从而减少错误的映射像素点。在填补大型空洞中,继承基于样本图像修复算法的优点,并引入深度信息来辅助空洞填补,以较为准确的方式来修复图像。实验结果表明,无论是主观视觉效果,还是客观值都要比Criminisi算法要好。     

一种改进的多方位结构元素形态学和互信息量的图像分割算法

提出了一种改进的基于多结构元素形态学与互信息量相结合的图像分割算法。算法首先利用相邻像素差分运算标记出图像中存在梯度变化的像素点,然后对这些像素点进行多结构元素形态学运算,确定一个初始阈值;然后以互信息量为目标函数,在小范围内计算分割图像与原图像的互信息量,以确定最优阈值。通过对大量路面破损图像进行的实验表明,该改进算法所得到的分割图像目标边缘特征保持完好,具有很强的抗噪能力,且处理速度很快。     

LDA与LSD相结合的车道线分类检测算法

提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像素点。对远距离的像素点采用抛物线拟合,近距离的像素点采用直线拟合。同时,将检测到的车道线进行虚线实线的分类标记。最后结合视频序列的连续性对检测结果进行反向验证。实验结果证明,提出的方法对直道弯道检测均有很好的效果。算法的处理速度为每秒10帧左右,采用的测试视频的帧率为每秒15帧,基本满足实时性的要求。     

基于时空域滤波的弱小目标图像视觉传达设计

在实现弱小目标图像视觉传达时,背景噪声等因素会影响目标检测的结果,从而削减视觉传达效果.提出基于时空域滤波的弱小目标图像视觉传达设计方法,利用引导滤波对图像作平滑处理,提高弱小目标点的灰度级,再通过微偏分方程获取图像序列中目标点的背景基准线,完成图像时空域背景抑制;采用直方图均衡法计算灰度级像素点出现概率,为像素点赋予门限值,经过均衡化处理过程计算图像增强后的灰度值;确定目标位置质心点,使用随机样本表示概率分布,在测量过程中对粒子权值大小与样本方位调整,输出目标检测信息;提取目标特征,将视觉传达变换为目标前景与图像背景分割问题,引入粒子群算法得到最佳视觉传达设计效果.实验结果表明,所提方法的视觉传达效果好,且传达处理速度不受图像尺寸的限制.     

基于颜色和边缘方向的图像检索方法

提出了一种新的图像特征表示方法,首先提取图像的底层颜色信息获取颜色特征值 ,通过对图像中物体的边缘检测计算像素点的边缘方向角度值,并对颜色特征值和边缘方向 角度值进行量化。然后根据相邻像素点之间量化结果的数值分析,为每个像素点建立8维特 征向量。再以中心像素点与相邻像素点间不同的位置关系为基础,为每种位置关系赋予不同 的权重,根据像素点的特征向量计算出图像中每一个像素点的特征值。最后统计图像中具有 相同特征值的像素点个数,形成特征直方图,以此作为图像检索的依据。实验表明本文方法 能够有效描述图像的颜色分布和图像中物体的空间结构,更加细致地记录图像信息,进一步 增强图像之间的区分能力。与其他方法相比,本文方法检索效果更好。     

基于Doo Sabin 细分的图像插值

图像插值是放大低分辨率图像以适应目标显示屏幕的一种重要方法。保持图像的几何特征是保证放大图像质量的一个有效途径。基于Doo Sabin细分,提出了一种新的图像插值方法。该方法首先通过一次映射关系获取高分辨图像的部分数据;然后根据高分辨率图像中未知像素点的几何特征将它们分类;再根据Doo Sabin细分方法由已知像素点插值出所有未知像素点。未知像素点的值是与最相关的邻近像素点的加权均值,加权策略根据像素点间的相对位置由Doo Sabin细分推演获得。实验证明,与现有插值方法相比,基于Doo Sabin细分的图像插值能够更好地保持上采样图像的边缘的尖锐特性,减少锯齿现象,获取高质量的高分辨率图像。     

基于曲线拟合的金属磨粒识别

提出一种基于曲线拟合的方法,进行铁谱图像中金属磨粒的识别.在铁谱图像中选取一定数量的金属磨粒像素点,依据所选取像素点的颜色信息,通过曲线拟合的方法找出相似像素点的分布位置.算法的算法复杂度取决于选取像素点的个数(一般远少于图像像素点总数),计算速度较快,识别效率较高.     

改进的Mean Shift滤波在砂砾岩图像分割中的应用

砂砾岩图像成分颜色多样、色彩不均,要有效地进行分割,提取砾岩颗粒,图像预处理就显得尤为重要。MeanShift滤波相比传统的滤波算法具有更好的平滑特性,能很好地消除噪声和色彩不均对后续分割造成的影响,但运算速度较慢。针对该问题,提出利用高斯金字塔和像素点赋值方法改进Mean Shift滤波算法速度。采用改进后的Mean Shift滤波算法对砂砾岩图像进行预处理,然后进行分割,提取粒岩,取得了较好的效果。     

Optimized high speed pixel sorting and its application in watershed based image segmentation

Efficient sorting of image pixels based on their grayscale value is traditionally implemented using an algorithm based on distribution or counting sort methods. We show that an elegant alternative can be used which outperforms the traditional method both in terms of processing speed and main memory access. We discuss both theoretically analyzed and real-life performance results, and demonstrate the improvements that can be obtained when our algorithm is combined with a well-known watershed image segmentation method.     

一种用于中值滤波的改进均值划分算法

图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.     

基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方法研究

遥感影像的存储与查询是地理信息处理中重要的内容,在海量遥感影像的实时处理中发挥着重要作用。针对传统的遥感影像处理中存在单节点故障、扩展性低和处理效率低等问题,提出了一种基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方案。该方法首先采用均匀网格对遥感影像进行划分,并根据划分结果设计了一种基于网格ID和Hilbert曲线相结合的索引方案。然后,通过利用HBase的过滤机制设计了过滤列族,达到了在查询时筛选数据的目的。另外,采用MapReduce的并行处理方法对影像数据进行并行写入和查询。实验结果表明,与MySQL和MapFile相比,该方法可以有效地提高数据的写入和查询速度,且具有较好的可扩展性。     

基于正则化的多光谱图像二值化处理

为了进一步提升传统多光谱图像二值化处理方法的处理速度和抗噪性能,提出基于正则化的多光谱图像二值化处理方法。将正则化约束引入到多光谱图像去噪模型中,对现有的多光谱去噪模型进行改进。并利用正则化框架中的数据正则项对图像的噪声机制以及图像的先验信息进行建模,以实现多光谱图像去噪处理。根据去噪结果采用约束能量最小化方法获取多光谱图像的边缘信息,将最佳全局阈值法和局部阈值自适应方法在边缘信息的基础上相结合,实现对多光谱图像的二值化处理。仿真结果表明,所设计方法具有较强的抗噪能力和较快的处理速度,并且经处理后的图像分辨率较高,充分验证了上述方法的有效性。     

采用SRIO协议实现多DSP实时系统图像数据传输

针对高速实时图像处理系统数据量大、算法复杂度高等特点,从系统的处理性能、缓存容量、传输带宽三个要点考虑,设计了一种基于FPGA+4DSP架构的实时图像并行处理系统,使用SRIO互连技术取代传统EMIF方式实现DSP间、DSP与FPGA中间的数据传输。实验结果表明,系统传输带宽峰值为312.5 MB/s,这种新的嵌入式实时图像处理平台能够实时采集传输处理1k?1k@100 f/s高分辨率图像数据,并且具有可靠性高、通用性强、灵活性好的优点。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

基于游程编码的连通区域标记算法优化及应用

为提高空间液滴蒸发实验中图像实时反馈控制系统的鲁棒性,在液滴的边缘提取中采用了连通区域标记算法,并从两个方面对该算法进行了优化,从而在实时图像处理中获得较快的处理速度和较小的内存占用。一是在DSP实时图像处理中应用了游程编码来减少对象数量和存储所需空间;二是优化了Suzuki的连通区域标记算法,解决了该算法在一次扫描的赋值过程中可能会出现标记等价信息丢失的问题,通过改变对标记连接表的赋值,实现了只需要一次扫描就能获得完整的标记等价信息。实验结果表明,优化算法比传统算法运行速度更快并减少了内存占用。     

基于ADEU-Net分割网络的瞳孔精确分割方法

当前通过图像处理的方法来进行瞳孔分割,导致鲁棒性不高、分割精度低以及运算量大无法满足实时性要求的问题,为此提出一种基于深度学习的人眼瞳孔精确分割方法。该方法采用基于ADEU-Net的快速人眼语义分割网络来获取瞳孔区域,实现对瞳孔的精准分割;该网络创新性地提出膨胀卷积与普通卷积双线并行的方式,在扩大感受野的同时可提升局部精细化能力,并且引入了注意力机制,以充分提取语义特征。实验结果表明,该瞳孔分割方法通过端到端学习,PA相对于U-Net、传统图像处理算法分别提高了5、35个百分点;均交并比MIoU达到94%,明显高于U-Net、传统图像处理算法90%和57%,同时保证了83 frame/s的高分割速度。     

视觉目标的识别及跟踪技术的研究

结合应用的需要,通过对一些传统算法的修改优化,提出完整的视觉目标的识别算法。该算法利用图像处理方法,对外框和其中特征点进行计算。并在目标跟踪技术上,提出了一种基于可预测的搜索窗口的方法,实验证明,这加快了目标跟踪算法的处理速度,算法能提供优秀的跟踪检测并实时处理。     

基于图像处理技术的井下机车速度测定方法

针对传统的使用传感器测定井下机车速度存在的故障率及成本高的问题,提出了一种基于图像处理技术的新的测速方法。该方法通过对图像进行模板匹配求取模板质心坐标,利用模板质心坐标在前后连续两张图片中的变化求得模板在图像中的移动距离;将该移动距离通过比例系数转换为机车实际的行驶距离,再根据两张图像的时间差计算出机车速度。实验表明,该方法可实时确定机车速度,性能较可靠。