灰度形态学在印刷品缺陷检测中的应用

本文提出了一种新的印刷品缺陷检测方法,此方法运用灰度形态学膨胀和腐蚀算法对标准模板图像进行预处理,能够解决待检测图像和标准模板图像匹配过程中出现的轮廓伪影问题,减少缺陷的误判.并在缺陷检测过程中,按照高精度图像检测要求,结合分层的快速检测方法,提高了缺陷检测的速度.大量的实验证明,该方法能够有效地减少轮廓伪影,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题.     

局部累积直方图在彩色图像检索中的应用

局部累积直方图通过对颜色空间进行相似色区间划分,在每个区间内应用累积直方图法对图像的颜色特征进行提取,使得根据颜色对图像的检索更加合理有效。本文通过在HSI空间对色调和饱和度进行合理划分,并对图像间色调、饱和度和亮度进行匹配、加权求和,给出了根据局部累积直方图计算图片间相似值的一种具体算法。实验证明,该算法实现简单,检索速度、查全率、准确率均高于一般累积直方图法。     

灰度投影在块匹配算法中的应用

运动参数估计在图像配准,电子稳像以及图像拼接中起着很重要的作用,其中块匹配算法是经常使用的一种方法。当平移较大的时候,块匹配算法仍然存在不足,因此本文提出了一种新的算法。首先利用灰度投影法得到相邻两幅图像的平移量,在此基础上再利用块匹配算法进行分块处理。实验说明了此方法的有效性,能够满足一般要求。     

基于二维灰度直方图最佳一维投影的图像分割方法

分析了图像二维灰度直方图上聚类集的形状特征,证明了其存在最佳一维投影.利用此最佳一维投影代替一维灰度直方图进行阈值分割,将会大大降低误判的概率.理论分析和实验表明,新方法比现有直接利用一维灰度直方图和直接利用二维灰度直方图进行阈值分割的方法均优越.     

基于灰度直方图的运动目标特征检测算法

为提高运动目标的检测效果和指导性，提出一种基于灰度直方图分析的运动目标特征检测算法。采用视觉成像技术进行运动目标图像采集和视觉特征分析，提取运动目标的动态视觉特征量。根据运动目标边缘差分变换和空间位置关系进行运动图像的特征分离，提取运动目标图像的边缘轮廓特征量。采用统计形状模型进行运动目标图像的二值化分离，构建运动目标图像的灰度直方图。根据灰度直方图中的统计信息进行目标特征检测和动态特征提取，实现运动目标图像的视觉检测和动态识别，有效提取运动目标的关键特征，实现目标特征检测。仿真结果表明，采用该方法进行运动目标图像的特征检测性能较好，对运动目标的动态识别能力较强。     

一种基于灰度直方图的交通检测系统

在中国由于行人和机动车混行的情况非常普遍,因此行人的检测和机动车一样也是交通检测的重要方面。然而国内外在行人与机动车混合交通流检测方面的研究却不多见。文章提出并阐述了一套基于视频的综合交通检测系统。该系统通过视频技术实时检测获得路段或路口上机动车、行人的综合交通数据。系统运用了实用性很强自适应背景差减法进行前景图像分割,并提出了基于灰度直方图的目标跟踪方法,在一定程度上解决了在人车混行中比较严重的遮挡问题。实验结果表明,系统在前景图像提取以及目标跟踪分类等环节都取得了令人满意的成果。     

基于灰度直方图的背景差目标检测算法

提出了一种基于灰度直方图的目标检测方法。背景差法和帧间差法是两种比较常用的目标检测方法。利用图像灰度直方图进行背景建模,然后提取视频序列中的一帧图像与背景模型进行对比分析,设定一个阈值来判断当前帧与背景模型之间的差异性,以此可以快速判断是否有目标出现。实验结果表明,此方法简单有效、计算复杂度低,能够快速地检测出视频序列中的目标。     

直方图反向投影多目标检测优化算法

针对目标检测中图像背景信息复杂以及反向投影方法目标颜色类型单一的问题,提出了一种改进的直方图反向投影目标检测优化算法．在建立多个目标模型弥补一般反向投影方法不能同时检测含有不同颜色信息目标这一不足的同时,通过对目标概率图像进行一系列优化处理以减小复杂背景对目标检测的干扰．实验结果表明,该算法在满足对视频图像实时处理要求的同时可准确检测目标位置,且检测效果及计算效率优于传统反向投影算法及其他方法．     

灰度投影积分极值法的矩形检测

现有的矩形识别方法存在检测速度慢、识别率低和精度不足等问题,不能满足现代工业在线检测发展的需求。为此,提出一种灰度投影积分极值法的矩形检测方法,把待检测图像沿0~π方向进行投影得到灰度投影积分(GPI)矩阵,求得GPI矩阵中极值点的位置,将其保存为新的矩阵GPIEV,并在GPIEV矩阵中搜索平行线重构矩形。实验结果表明,该方法具有较好的抗干扰能力,且运算速度快,能够满足实时处理的要求。     

保局投影在图像隐密检测中的应用

为解决图像隐密检测中图像特征维数过高导致的"维数灾难"问题,在保持图像特征内在低维结构的基础上降低特征向量的维数,方便构造更有效的分类器,提出了一种基于保局投影(locality preserving projections,LPP)降维的图像隐密检测算法,对待测图像进行小波变换形成图像特征后,利用LPP算法实现对图像高维特征的降维,得到图像特征集的低维流形.使用支持向量机(SVM)算法将降维后的特征映射到分类特征空间,实现对正常图像和隐密图像分类.实验结果表明,与不使用降维算法的检测方案相比,基于LPP降维的检测算法能够显著地提高检测的准确率.     

模糊灰关联在QAR故障数据检测中的应用

针对传统的灰色关联故障诊断算法无法解决大样本数据的问题,提出一种基于模糊分割灰关联的QAR（quick ac‐cess recorder）故障数据检测算法。鉴于QAR数据是数据结构复杂、维数高的时间序列数据,利用模糊分割将QAR数据分割成不重叠的子序列,从中提取出待检测故障序列,计算待检测序列与标准序列间的灰关联度,根据最大关联度原则进行故障模式识别并确定诊断结果。仿真结果表明,该算法的预测结果与实际情况基本一致,具有简单可靠、诊断精度高等优点。     

Application of projection pursuit learning to boundary detection and deblurring in images

Projection pursuit learning networks (PPLNs) have been used in many fields of research but have not been widely used in image processing. In this paper we demonstrate how this highly promising technique may be used to connect edges and produce continuous boundaries. We also propose the application of PPLN to deblurring a degraded image when little or no a priori information about the blur is available. The PPLN was successful at developing an inverse blur filter to enhance blurry images. Theory and background information on projection pursuit regression (PPR) and PPLN are also presented.     

放射投影直方图的构建及结构化公路AOI提取算法研究

为了缩小车辆识别AOI,降低对本车状态的要求和行驶方向上车辆识别的难度,提升车辆识别算法的鲁棒性,提出一种基于放射投影直方图的结构化公路车道线提取方法,建立了投影点选择评价模型及车道线区域角度划分模型。实验结果表明,本方法适用于直车道线和具有一定曲率的弯道线检测,对车辆的行驶方向要求较弱,不仅可抗车辆遮挡、较强日光照射下形成的阴影干扰,而且还可以抗车道线严重污损、长距离断线、减速带形成的强干扰。对强、暗光线有一定的适应能力,具有较强的抗干扰能力。     

在频谱直方图中应用DT-CWT的人脸检测技术

提出了一种利用双树-复小波变换（DT-CWT）构成频谱直方图并通过支持向量机（SVM）进行人脸检测的方法。在人脸图像的表示中,基于DT-CWT在不同尺度上具有的很好方向选择性,对原始图像滤波,并与其它滤波器卷积滤波后得到原始图像的不同频率特征一起构成频谱直方图,该直方图在图像的表示上具有很好的本质扩展性。通过支持向量机（SVM）对频谱直放图向量进行分类训练,得到了有效区分人脸与非人脸的分类函数。实验显示,DT-CWT具有与Gabor变换类似的性质,而且计算冗余度更小,计算速度更快。应用DT-CWT频谱直方图的人脸检测算法取得了令人满意的结果。     

基于灰度投影法的乐器板材纹理分析方法

在对乐器板材进行选择时,需要对其纹理进行判别,以便选择可发出优质音色的板材。通常对板材的选择是人工目测挑选的,这样大大降低了乐器制作的效率,对所选板材质量的优劣评价缺少科学理论依据。借助计算机图像处理的方法可自动对板材的规格进行判断。通过对板材纹理的分析,应用灰度投影算法与均值取值法相结合的方式,给出了一种可以自动对板材纹理间宽度进行计算的方法。实验证明,该方法可减小人工测量的误差,加快板材的选取过程,具有较好准确性与鲁棒性。     

基于改进梯度方向直方图的多尺度的行人检测

行人检测是计算机视觉中重要而有挑战的研究方向。为了提高识别精度,提出了一种更有效的特征提取方法,这个方法的特点是提取梯度方向直方图(HOG)特征时能够获得更多的梯度信息,从而更好地生成表征在更大范围内的图像中或者检测窗口中人体细节的特征描述算子;利用线性核函数(LINEAR)的支持向量机(SVM)和HOG训练得到的行人检测分类器,再采取多尺度检测技术和非极大值抑制能够精确定位行人在图像中的位置。实验结果表明,该行人检测系统检测精度较高。     

Measurement and calculation of crown projection area and crown volume of individual trees based on 3D laser-scanned point-cloud data

Forest inventory parameters such as crown projection area and crown volume are critical to the study of single-tree biomass and 3D green biomass. The objective of this study is to develop highly precise measurement and calculation methods for crown projection area and volume of single trees based on a terrestrial 3D laser scanning system. A total of 20 sample trees with different species (Pinus tabuliformis, Larix gmelinii, Betula platyphylla, Picea asperata, Fraxinus mandschurica) were selected, and 3D laser scanning system was used to capture the initial point-cloud data of all of the sample trees. A series of processing including point-cloud registration, denoising, and extraction was carried out to obtain the final point-cloud data of single trees. Finally, the proposed improved convex hull algorithms were used to calculate the crown projection area and crown volume of the single trees and compared with the results obtained by the traditional method and the geometrical simulation method. The results indicated that traditional measurement had significant fluctuation compared with the other two methods due to human-induced factors during measurement. The crown projection area (or crown volume) obtained by different methods was strongly correlated, especially for the geometric simulation and improved convex hull algorithms. With regard to the improved convex hull algorithms, the mean of absolute difference in the percentage of geometrical simulation-based results was 4.31% for crown projection area and 4.59% for crown volume, respectively. Meanwhile, the time consumed by the improved algorithms was significantly reduced, which took only 21% of the time required by the traditional measurement method, and 38% of the geometrical simulation method. Therefore, the proposed method can acquire the crown projection area and crown volume of a single tree effectively and quickly, which is of great significance for the application of 3D laser scanning technology in forestry practice.     

梯度方向直方图在语谱图映射中的应用

语谱图是显示时变频谱幅度特征的图形,基于梯度方向直方图建立语谱图之间的映射关系,找出它们对应的频率结构,为说话人规整及进一步的语音处理提供了途径。在提取特征参数之前,用梯度方向直方图描述语谱图中点的特征,进而实现两个说话人的语谱图在频率轴上的非线性映射,其实质是在频率点相似性的条件下,运用动态规划准则的最佳匹配问题。在TIDIGITS数据库上的实验表明,该方法在训练集与测试集不匹配时能明显降低系统的误识率。     

基于亮度直方图匹配的运动目标检测算法

提出了一种亮度直方图匹配的运动目标检测算法,采用相邻两帧各子块的直方图匹配程度检测运动目标,通过自适应的最大阈值方差法来选取阈值,在HSV色度空间下检测阴影,用形态学方法进行后处理,得到准确的运动目标;实验结果表明该方法是快速有效的。     

Comparison of three individual tree crown detection methods

Three image processing methods for single tree crown detection in high spatial resolution aerial images are presented and compared using the same image material and reference data. The first method uses templates to find the tree crowns. The other two methods uses region growing. One of them is supported by fuzzy rules while the other uses an image produced by Brownian motion. All three methods detect around 80%, or more, of the visible sunlit trees in two pine Pinus Sylvestris L.) and two spruce stands Picea abies Karst.) in a boreal forest. For all methods, large tree crowns are easier to detect than small ones.