一种基于低秩分析的火焰识别算法

提出了一种低秩分析的火焰识别算法。对输入的图像序列进行预处理,阈值分割提取可疑火焰区域,并将目标区域的图像数据作为列向量构成观察矩阵;采用增广拉格朗日乘子法求解低秩矩阵,并对该低秩矩阵进行奇异值分解,以奇异值的平方计算各自的贡献率,以累计贡献率大于给定阈值来确定奇异值的个数,将其定义为矩阵的新秩。统计显示火焰样本矩阵的秩远高于白炽灯等干扰物的样本矩阵的秩。实验结果表明,所提算法在识别火焰的同时,能有效排除白炽灯等红外热源的影响。     

一种基于小波变换的多尺度铅笔画生成算法

近年来,非真实感绘制技术(non-photorealistic rendering,即NPR)在娱乐视频、医学等方面都有广泛的应用。现存的许多自然图像铅笔画生成算法,效果都不太理想,存在如铅笔画边缘线条粗重或者层次不够突出、缺少细节等一系列问题。在分析了传统的铅笔画生成算法的基础上,提出了一种改进的自然图像的铅笔画生成算法。该算法仿照艺术家手工绘制铅笔画的过程,使用小波变换的多尺度方法生成铅笔线条轮廓图,使得到的线条轮廓图保留了更多的细节信息且边缘线条不会十分粗重;再利用直方图匹配的方法得到与艺术家手工绘制铅笔画相同的色调,并使用一个优化将色调与铅笔画的纹理图结合从而得到色调纹理图;最后将线条轮廓图与色调纹理图合并得到效果良好的铅笔画。通过将该算法应用在各类图像上,发现由该算法得到的铅笔画效果与现存铅笔画生成算法相比,不仅保留了更多的细节,而且更加接近艺术家手工绘制的铅笔画。     

基于改进匹配区域的虚拟化图像修复算法

本文对图像修复领域中的Criminal算法及其存在的问题进行了介绍,提出了对匹配区域与匹配块的改进方法。对邻域相关性模块中存在的优先级问题进行了改动,并在修复过程中,根据领域信息使样本快能自动调整大小,以适应不同结构不同纹理的图像。在模块相似性计算中融入颜色直方图,提高匹配的准确性。经过实践表明,改进后的纹理合成算法比Criminisi算法有更好的修复效果,更符合人物视觉系统的特征。     

试析图像处理的盲道识别算法

此文中提出的盲道识别算法基于图像处理。根据所采集到的盲道的图像,结合直线检测的算法,再综合利用阈值分割以及彩色连续性空间分割和纹理分割,来分析各种各样的盲道的特征,从而区分正常的人行道与盲道。实践证明这种计算方法可以有效地分割出大多数的盲道图像,同时可以检测出图片中的盲道行逆方向以及忙到所在区域。也可以自主选择适用于实时导盲系统的最快且最有效的分割方法。     

基于纹理复杂度与DCT变换的彩色图像数字水印

利用共生矩阵模型对图像复杂度进行了分析,结合人类视觉系统,提出一种基于纹理复杂度的数字水印算法。该算法将彩色宿主图像从RGB空间转换到YUV空间,提取Y分量,并且根据宿主图像的纹理平均复杂度度量对宿主图像进行纹理区域划分;对水印图像进行二值化处理并且进行Arnold置乱;对宿主图像进行DCT变换,利用Watson视觉模型控制水印嵌入强度。实验表明,该算法取得较好的效果,并且对水印攻击具有较好的鲁棒性。     

一种全变分二范数有限差分小波域超声成像测井修正算法

针对超声成像测井中由于各种不确定因素而导致测井图像中出现带状异常区域的现象,通过分析目前修复异常区域所采用的常规方法,尤其是小波域修复方法的不足,提出一种能够有效解决该类问题的全变分二范数有限差分小波域超声测井图像修正算法。首先,设计了基于图像基于相邻行相关值与绝对误差值相结合的"链条"异常区域自动识别算法,实现对异常区域的准确定位。随后针对全变分小波域图像修复过程中出现的"分片常数"效应的影响,设计了一种全变分二范数有限差分小波域修复算法来有效消除该影响。通过实际测井资料处理结果与标准测井图像进行的效果比对证明,所提算法进一步提升了针对"链条"异常区域的修复效果,为后期图像资料中该类状况的修复提供了有效的解决方案。     

低照度室内烟雾的计算机视觉检测方法

为实现低照度室内火灾的早期预警,提出一种计算机视觉检测方法。通过摄像头获取图像,采用自适应中值滤波对图像进行去噪,采用直方图均衡化进行增强,并采用基于改进学习率的混合高斯模型提取烟雾区域,对所提取烟雾的纹理特征、运动方向特征以及面积特征进行融合,采用基于支持向量机的识别算法对烟雾与干扰物进行分类检测。实验结果表明,该算法可以有效区分烟雾与干扰物,有较高的识别率与鲁棒性。     

基于PCM和纹理特征的铁路绝缘子污秽程度异常检测

为了有效的检测接触网中污秽程度较高的绝缘子,提出一种基于纹理特征和可能性均值聚类的异常检测方法,为绝缘子清洗工作的开展,提供必要的参考和前提。首先利用最大类间方差法对图像进行分割得到绝缘子的盘面区域,然后使用灰度共生矩阵计算出纹理空间的特征向量,进而使用主成分分析算法对特征向量进行融合与降维,最后通过可能性均值聚类算法实现接触网绝缘子污秽程度的异常检测。实验表明,该方法能有效的检测出污秽程度异常的接触网绝缘子。     

提升小波和模糊聚类在图像数字水印中的应用

将提升小波变换与模糊聚类相结合,提出一种基于变换域的自适应盲水印算法。算法利用提升小波变换得到图像的低频子图,结合人类视觉特征进行模糊C均值聚类,进一步划分出最适合水印嵌入的纹理区域,并嵌入经过混沌映射加密的水印。对比攻击实验表明该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能有效抵抗多种类型的攻击。     

多车道复杂环境下前方车辆检测算法

为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法。基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像。利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理。然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设。最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设。实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标。