仿生偏振光检测系统的设计与实现

提出一种基于人眼视觉特性的红外图像增强算法。该算法采用符合人眼感知特性的LIP(Logarithmic Image Processing)模型, 并根据人眼视觉在图像变化区域比平滑区域敏感, 使用幂次变换方法对图像的高频和低频成分分别进行增强处理。实验结果表明: 所提算法相比传统算法能够有效增强图像细节信息,提高图像对比度, 明显改善红外图像的视觉效果。     

结合人眼视觉特性的红外图像增强新技术

红外图像具有边缘模糊和对比度较低的缺点,不适合人眼观察,所以要对其进行增强.但是现有的增强方法没有考虑人眼的视觉特性,视觉效果不好.提出基于小波的多分辨分析方法和Retinex图像增强算法相结合的红外图像增强方法,对红外图像不同的高频细节进行有针对性增强,同时用Retinex算法把人眼的视觉特性融入其中,能够使得增强的红外图像光照均匀,亮度适中,更适合人眼观察.算法既增强了图像的细节,又增强了图像的对比度,实验证明:该方法解决了红外图像低对比度和细节模糊的问题.     

基于多重分形的红外图像增强技术

红外图像边缘模糊,对比度较低,不适合人眼观察,应该对其进行增强.但是,以往的增强方法对噪声增强过度,使细节失真,且未考虑人眼的视觉特性,视觉效果不够好.提出用多重分形理论对红外图像进行分析,提取了红外图像的多重分形奇异指数和多重分形谱特征.分析得到了图像每个像素的分形特征数据,利用人眼的视觉敏感特征把图像的像素分为平滑区、纹理区和边缘区.人眼视觉空间频率特征对图像细节的边缘区域比较敏感,利用这一特性对图像加权增强.最后,进行了计算机仿真实验,实验结果表明:该方法能够突显人眼敏感的图像区域,解决红外图像边缘模糊的问题,使增强图像更适合人眼观察.     

基于人眼视觉灰阶特性的红外图像映射显示研究

基于红外图像灰度分布集中、对比度低的特点,结合人眼视觉特性,对人眼视觉特性的灰度特性进行了分析,寻求将有限的红外图像信息映射到最有利于人眼观察的灰度分布区域,提出了红外图像灰度级映射显示的方法.采用本文方法处理后的图像质量的主观评价结果表明,方法得到了符合人眼视觉特性的显示最佳灰度范围.     

基于人眼视觉特性的红外图像增强技术研究

基于红外图像灰度分布集中、对比度低的特点,结合人眼视觉特性,提出了基于人眼视觉特性的非线性变换方法.基于人眼灰度分辨能力随灰度变化的线性关系,推导了人眼的可分辨率灰度函数和基于人眼视觉的非线性变换函数,建立了人眼的非线性变换模型,实现了将有限的红外图像信息映射到有利于人眼观察的灰度分布区域.实验结果表明,该方法处理的图像反差适中、纹理明晰、细节部分对比明显,有效解决了红外图像低对比度和细节模糊的问题.     

非致冷红外枪瞄实时图像增强算法研究

针对提高红外枪瞄图像增强的实时性提出了一种算法,用连续帧累加平均抑制噪声,用灰度直方图的非线性拉伸增强灰度对比度.这种算法综合考虑了图像特点和人眼的视觉特性,易于在硬件上实现,而目标增强效果不变.最后用图像质量评估模型评估增强后的图像清晰度,说明该方法适于中远距离红外枪瞄图像使用.     

基于视觉对比度分辨率的红外图像增强算法

针对传统红外图像增强方法存在增强后目标边缘模糊及背景噪声过增强的缺陷,结合人眼视觉特性,提出了基于视觉对比度分辨率的非线性变换算法。该算法根据人类视觉在不同背景灰度下分辨目标的能力不同,自适应调整灰度变换曲线,使目标映射到人眼分辨的敏感区域,同时使背景噪声映射到人眼分辨的不敏感区域。经测试表明:提出的算法与传统算法相比更易突出红外图像目标的细节信息及其边缘轮廓,峰值信噪比提高近1倍,对比度增益提高近0.5倍。     

基于视觉感知特性的红外图像质量评价方法

根据红外成像特点,设计了一种基于视觉感知特性的红外图像质量评价算法。该算法结合人眼视觉和红外图像的结构信息对图像的失真程度进行描述,通过提取图像的边缘特征、对比度特征,然后利用视觉显著模型对特征进行差异融合,从而实现对红外失真图像的质量评测。实现结果表明,本文方法可对失真红外图像进行有效评价,与传统方法相较,此评价指标与人眼主观感知更一致。     

基于HVS的红外图像增强技术研究

依据人眼视觉系统(human visual system,HVS)特性并结合红外图像的特点,针对不同的背景像素统计量对红外图像直方图均衡化的影响进行了分析和研究,提出了一种基于HVS的红外图像增强技术.理论分析和实验结果证明,提出的增强技术与传统的直方图均衡化增强方法相比,增强后的红外图像细节清晰,对比明显,目标信息易被人眼视觉观察,具有很好的实际应用价值.     

基于人眼频率特性的分形增强算法

提出了一种基于人眼频率特性的分形增强算法,通过计算分形维和人眼感知频率范围选择需要增强的图像细节,依据人眼灰度分辨特性对图像细节进行增强。首先,将人眼频率特性和分形维数相结合对图像进行增强。在频率域范围内计算出人眼感知的图像空间频率,通过频域滤波得到人眼敏感的图像区域,并结合分形维数的理论值对图像进行增强。其中,计算像素点的分形维数是用改进后的计算方法,即采用了5×5的模板和欧式距离。另外,提出了一种基于人眼灰度分辨特性的图像增强新方法。在不同的灰度范围内,人眼对灰度的分辨能力不同,利用这一特性对红外图像进行增强,使得人眼敏感的细节部位更加突出,相比于传统的增强算法图像更适合人眼的观察。     

基于视觉与标注相关信息的图像聚类算法

算法首先按视觉相关程度对标注字进行打分,标注字的分值体现了语义一致图像的视觉连贯程度.利用图像语义类别固有的语言描述性,从图像标注中抽取具有明显视觉连贯性的标注字作为图像的语义类别,减少了数据库设计者繁琐的手工编目工作.按标注字信息对图像进行语义分类,提高了图像聚类的语义一致性.对4500幅Corel标注图像的聚类结果证实了算法的有效性.     

一种新的基于图像增强的融合算法

针对一般融合算法在图像预处理上存在的不足,将图像融合引入图像预处理中,使待融合图像不仅得到增强,且不损失其他信息,为下一步图像融合奠定良好的基础,在此基础上对图像进行融合,其标准差、平均梯度、熵等图像评价指标都优于直接对图像进行融合,达到预期效果.     

数字图像拼接方法研究进展

数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频通过配准和融合获得单幅宽视场图像或者动态全景图.数字图像拼接方法主要包括图像配准算法和图像融合算法.根据待拼接图像和拼接图像的特点,介绍图像拼接的4种基本类型,说明图像拼接的研究意义,概述近年来图像拼接方法的研究状况,最后分析图像拼接方法的研究动向.     

基于IMG红外图像的编码破解与格式转换

红外热像仪常见的图像格式为IMG,其编码规则有别于通常意义下的IMG图像,经研究发现:图像文件中保存每个像素点信息的数据(本文中称其为像素值)是随着该点的实际温度值单调递增的:利用神经网络得出像素点的实际温度与像素值间的函数关系,仿真误差低于0. 0001;据此构造温度值与灰度色彩的非线性关系,本文最后根据BMP图的编码规则,将红外热图转换成Windows下通用的图像格式,从而突破了热像仪器配套软件的禁锢,又可以得到图像最原始的温度信息,为进一步的红外图像处理打下了基础。     

光机装校阶段红外与可见光图像配准技术研究

针对在光机装校阶段,分析光学件和金工件的设计、加工和装配的累积误差对图像配准精度的影响。首先,分析在光机装校时采取主观评价方法评价图像配准质量的原因;其次,具体分析物镜的焦距和畸变误差、光轴一致性误差和探测器安装面误差对图像配准精度的影响。通过分析误差产生的原因,提出在光机装校时的解决办法。     

一种基于鱼眼图像的全景展开算法

针对在全景图像拼接技术中有着广泛应用的鱼眼图像校正问题,这里选择分辨率为800×800大小的鱼眼图片进行实验,利用鱼眼镜头垂直拍摄生成全景图的方法,运用图像像素点矩阵的变换,像素点数量的不变性,拼接其子图像,进而取得了良好的效果,由此得出了一种简单而有效的全景图展开算法。实验证明,算法简单、计算量小、实时性高、获得了良好的校正效果,达到生成全景图像的目的。     

基于图像特征的多元平滑算法

基于图像特征的分析,本文提出了一种能够最大限度地保持图像细节、且同时滤除图像随机颗粒噪声与结构性噪声的多元平滑算法。该算法优于图像系统通常采用的均值与中值滤波方法,能够使用于实时热成像系统图像处理场合     

多光学传感器的图像拼接系统的设计

当要求的场景尺寸超出一个光学传感器的范围时,同时取得一个完整的场景就成为难点。针对这一问题,提出一套小型的视场拼接系统。采用多个光学传感器同时对场景进行采集,得到几幅互相有一定重叠的图像。然后进行图像配准和图像融合,实现无缝大视场的拼接。     

一种水下图像增强算法的实现和仿真

〗由于水下环境的特殊性和复杂性,使得水下图像的质量差、图像对比度低。文中给出了一种基于空间域的图像增强方法,该算法利用均值算法估计水下图像背景,从原水下图像衰减背景图像,再对衰减背景之后的图像进行改进的图像锐化处理。通过对算法仿真结果的分析可知,处理后的图像整体对比度明显提升,同时使得目标的边缘更加清晰。     

地基毫米波辐射图像模拟生成方法的研究

分析了照相机和地基毫米波辐射计的成像机理，讨论了光学图像的分割和识别方法，论述了地物表面温度亮温、视温、天线温度和天空温度之间的关系，并在此基础上提出了一种用可见光图像模拟生成毫米波辐射图像的方法，该方法用于制作地图匹配制导中的基准地图，图像模拟的结果表明，该方法完全可行。