X射线线阵探测器校正与滤波

针对X射线线阵探测器像素响应不均而造成X射线图像产生竖条纹,以及由探测器本身和外界产生噪声干扰的问题,提出了一种新型的校正与滤波模型,解决了传统校正方法因忽略噪声影响而使得校正完成后数据波动较大的问题。结合X射线特性及X射线线阵探测器的成像原理,分析了像素响应不均时的输出特性及噪声,建立了改进的两点校正算法与基于偏微分方程的半隐式差分滤波模型。实验证明,分辨率为19 216的X射线线阵探测器在经过该模型校正后,有效地解决了像素响应不均的问题,抑制了噪声的影响,在位深为16 bit的情况下,平均均方误差低于五个灰度级,提高了X射线图像检测的质量。     

一种基于相位信息的图像对称性检测方法

本文介绍一种新的检测图像对称性的方法。它使用原始图像的相位信息,而不使用图像梯度信息。由于相位信息的稳定性和重要性,该方法具有很强的鲁棒性,不受图像亮度、对比度和旋转的影响。它能检测镜像对称性,旋转对称性和曲线对称性,不需要图像分割等任何预处理。实验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

几类广义Pexider方程的解

讨论了Pexider可加函数方程、Pexider指数函数方程、Pexider对数函数方程、Pexider幂函数方程的一般形式,给出了这些方程的通解.     

综合特征一致性模型在图像特征检测中的应用

精确检测图像特征是进行图像匹配和识别的关键。针对传统的空域特征检测算子得到的特征对图像的亮度和对比度敏感的缺陷,研究了改进的综合特征一致性模型,并将其应用在图像特征检测中。实验结果表明该算法对图像亮度和对比度具有不变性,并且具有较好的抗噪性能和通用性,符合人类视觉系统特性。     

基于相位一致性的织物起球图像分割

纺织品起球客观评级是纺织品性能测试数字化的重要组成部分.毛球分割是纺织品起球客观评级中的关键步骤,分割结果直接影响评级的精度.目前方法大多利用图像的灰度信息,易受图像亮度和对比度变化以及光照不均匀等因素影响.针对这些问题,研究了基于相位一致性检测的分割算法.该算法基于Log Ga-bor滤波器计算相位一致性,对检测结果进行加权阈值分割.实验结果表明,该方法能获得令人满意的分割结果,提高了织物起球客观评级系统的实用性.     

基于相位信息的对称性检测算法

提出一种基于相位信息的对称性检测新方法,将对称性检测问题转化为频域中的相位分析.文中的可行性分析、PSD的定义及其合理性证明为该算法奠定了理论基础.实验证明：该算法可直接应用于原始图像,不需要图像的任何先验知识,不需分割等任何预处理;具有旋转、亮度和对比度不变性;可以同时检测镜像对称、旋转对称、曲线对称等多种对称性.     

基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割

提出一种自然彩色图像分割方法,即利用相位一致性模型检测图像边缘,获得图像主要几何结构;并将代表区域分布的边界线作为潜在的区域模型,自动获得种子点进行区域生长实现最后分割.实验结果表明,该方法有效地克服了单一使用边缘检测和区域生长进行图像分割的缺陷.所得分割结果与人类视觉系统判断基本一致.     

基于相位信息与边缘投影的车体定位新算法

提出一种基于相位信息与边缘投影的车体定位新算法,先将RGB颜色模型与HSV颜色模型相结合,利用相位一致性检测出汽车图像中的车体边缘,再通过投影处理得到候选车体区域,然后对候选区域进行判别,最终得到车体的精确位置.实验结果表明,该算法鲁棒性强,受图像亮度、对比度和阴影的影响小,而且适用于包含多部车辆的图像,定位准确率高于其他常用算法.     

基于分水岭和模糊 C 均值聚类的图像分割方法

针对分水岭算法对微弱边缘和噪声非常敏感、容易导致过分割现象的问题,提出综合运用分水岭算法和基于区域的模糊 C 均值聚类的图像分割方法.与单独使用分水岭方法相比,该方法不仅利用区域的灰度信息,而且考虑了区域间的空间信息.实验结果表明,本方法能有效地对图像进行分割,克服了分水岭算法的过分割问题.     

改进型虚拟线式视频车辆检测算法

在智能交通系统中,虚拟线式视频车辆检测算法广泛应用于交通流检测。虚拟线式视频车辆检测算法仅利用像素的亮度信息,受阴影和图像噪声的影响较大,在某些情况下认假率和拒真率比较高。为此提出一种改进型算法,采用两级检测方式,兼用了像素的亮度信息和色度信息。第一级处理利用亮度信息进行检测,第二级处理利用色度信息进行检测,根据色度信息修改亮度阈值。实验结果表明,改进型算法可有效克服阴影和图像噪声的影响,平均认假率为0.71%,平均拒真率为0.81%,与原算法相比均有明显降低,并且满足实时性要求。