图像调焦算法研究及FPGA实现

利用图像处理方法进行自动调焦的关键是提取图像清晰度特征,并建立其评价算法.本文研究了灰度值线性变换、灰度直方图均衡、中值滤波及同态滤波等预处理方法和基于功率谱的清晰度评价函数,并与其它的评价方法进行了比较分析.研究表明,中值滤波和灰度值线性变换相结合的预处理方法,具有效果好、计算量少等优点;基于功率谱的清晰度评价函数比其它的评价方法具有更好的调焦性能和更明确的物理意义.根据基于功率谱的图像调焦算法的特点,设计了图像处理模块的结构框架和算法流程,提出了流水线作业结构、"乒乓"操作模式、双蝶形处理器复用、基-2 FFT算法的FPGA实现方案,提高了图像自动调焦的计算和响应速度.     

快速虹膜图像眼睑分割方法

虹膜图像中通常包含了干扰因素的眼睑,为了消除影响识别效果的这种干扰因素,保证较高的识别率,提出一种分段检测算法.先进行圆弧分段拟合和圆弧参数的动态聚类,对聚类所得的圆弧再次拟合,完成上下眼睑的分割.实验表明,与Hough变换和Daugman圆探测法相比,在同等条件下,在速度和精度上具有一定的优势.最后的编码识别实验表明,这种处理方法提高了虹膜识别的模式分类能力和识别的可靠性.     

一种新颖的虹膜图像预处理方法

本文提出了一种新颖的虹膜图像预处理方法,该方法打破了传统的定位思想,并且将噪声检测的过程由空间域转到频域来完成.首先,在原始图像上填充瞳孔内的光斑;其次,将人眼图像展开成矩形,在矩形图像上以点线检测代替传统的圆检测确定虹膜的内外边界,并进行归一化;最后在归一化后的虹膜图像上利用2D-Galbor滤波器的方向选择性检测眼毛和眼睑,标记干扰区域.实验证明,该方法可以解决内边界不是理想圆造成的瞳孔遗留或纹理损失问题,而且显著降低了虹膜定位时间,提高了虹膜识别的准确性.     

一种快速有效的虹膜图像预处理方法

为解决虹膜识别中的虹膜定位时间较长、虹膜内边界变形、眼睑和睫毛普遍存在的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理方法,该方法对虹膜图像采用数学形态学算子对图像进行处理,合理有效地减少了边缘图像中非虹膜的边缘点;然后对图像直方图采用双直线拟合直方图求取检测眼睑和睫毛的阈值。对中科院自动化所CASIA-IrisV3虹膜数据库的实验结果显示,提出的虹膜图像预处理方法准确快速,能合理有效去除眼睑和睫毛。     

基于多策略的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合,在小波变换基础上提出了一种多策略的融合方法.图像小波变换后的低频分量采用基于清晰度的方法,清晰度评价函数选用八邻域拉普拉斯算子和;而高频分量采用基于空间频率的方法,并且只计算与高频方向相一致的空间频率,减小了计算量.融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了基于三个方向(水平、垂直和对角)的空间频率和通用的主观与客观相结合的新方法.实验结果表明,本文方法得到的融合图像效果最好,优于文中的其它算法,同时本文使用的评价方法也是适用和有效的.     

基于线不变矩和封闭性的遥感图像港口识别

针对遥感图像中的港口目标识别问题,本文提出了一种基于海岸线不变线矩特征与港口海岸线封闭特征结合的识别算法。首先采用边界寻找和阈值分割的方法进行海陆分割和海岸线的提取,然后通过封闭性检测确定港口区域和属于港口区域部分的海岸线,将封闭度和线不变矩特征组成的特征谱作为识别港口的依据,最终实现了对港口的识别。实验结果表明,该算法能够准确地识别遥感图像中的港口目标。     

基于图像清晰度评价的摄像头辅助调焦系统

提出一种新的图像清晰度(包括锐度和对比度)评价函数,对比传统的图像清晰度评价算法,新算法速度最快且准确,以及和功率谱算法一样优良的灵敏度,适合各种实时自动对焦系统.本文使用一系列不同程度的离焦图片演示了所有算法的性能。同时将新算法应用于一种实际的摄像头模块辅助调焦系统中,系统把采集的每帧图像实时显示在屏幕上,用新算法评价图像的清晰度,从而指导作业员对摄像头模块进行调焦。实践表明该摄像头辅助调焦系统在批量生产摄像头模块时对提高生产效率和稳定质量方面有很大作用。     

小波分析在图像处理中的应用

本文介绍小波分析在图像处理中的应用,有多尺度边缘检测、图像识别、图像分割.边缘检测包括可去除多余边缘的一般灰度图像实例,彩色肿瘤图像的边缘提取,汉字放大.图像识别中,对于汉字或字母的识别,是将二维图像信号降维后再进行小波分解,通过计算各层次的分形维数形成特征向量从而可以进行识别;仿射变换后的汉字或其它图像可用多尺度小波的仿射不变函数进行对比识别.最后介绍了两种图像分割算法,首先利用基于能量分析的方法将纹理部分和平滑部分先分开,然后再利用基于奇异性分进行细分,得到最终分割的结果.     

结合复小波域和空间总变分的无参考图像清晰度评价

目的针对频域和空域相结合的清晰度评价方法耗时太长、与主观评价一致性不高等问题,提出结合复小波域和空间总变分的感知清晰度评价方法。方法采用低通滤波的方法将原始图像再模糊,得到其参考图像;在复小波域上采用局部相位一致性计算原始图像和参考图像的清晰度图,在空间域上采用总变分计算原始图像和参考图像的清晰度图;分别将原始图像以及参考图像各自的2幅清晰度图进行几何加权平均,得到2幅整体的感知清晰度图;计算2幅感知清晰度图的相似性,得到原始图像的感知清晰度值。结果在LIVE数据库上的SROCC值达到0.9476,CC值达到0.9483,一幅测试图所耗时间为6.003 s。结论实验证明文中算法的评价性能较优,相较同样结合频域和空域的评价方法计算复杂度降低,耗时较少,更加符合人眼视觉主观感知清晰度。     

一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法

针对眼睑边缘结构复杂、干扰因素多,定位速度慢的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法.首先,通过大窗口平滑滤波、特定方向边缘点检测以及高阈值边缘点筛选等算法处理虹膜图像,以有效去除睫毛、眼部纹理等屋脊状边缘的干扰,快速检测出单层眼睑及双层眼睑的外边缘点集合.然后,对检测到的眼睑边缘点进行曲线拟合,获得完整的眼睑边缘曲线,完成第一次定位.最后,根据双层眼睑的内外层边缘近似平行、而且在内层眼睑边缘处出现灰度跳变这一特点,以第一次定位所得拟合曲线为模版,平行下移搜索灰度跳变位置,完成对双层眼睑的二次定位.实验表明,本文算法在保证定位准确率的基础上,定位速度得到有效提高.