红外与可见光复合寻的制导中的快速图像配准方法

对现有多传感器图像配准方法在红外与可见光复合寻的制导应用中存在的计算量大等不足,提出了一种基于部分Hausdorff距离的快速方法和一种两集合相似度的定义,从而实现了有效减小误匹配特征点对的红外与可见光图像快速配准方法.此算法通过分别提取两幅图像边缘上显著特征点,再根据提出的快速方法和两集合相似度定义,粗略估计出图像间的旋转角度、平移量;然后依据此估计值,缩小特征点匹配时匹配特征点搜索范围,求得一致特征点对;最后用最小二乘法求解最优变换参数.实验结果表明了该方法的有效性、快速性.     

双阈值法在文字轮廓提取中的应用

在图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法区分了阶梯型边界和跳跃型边界,从而提取了阶梯型边界．上述算法中需选择峰值阈值,将小波变换系数较小的点滤掉,但是一幅图像中边缘的奇异性并不均匀,对变换后的整幅图像取固定阈值时,那么微弱边缘将会随着因灰度不均匀、噪声等一并被滤除．针对这一问题,在上述算法中用双阈值法代替固定阈值,在文字图像轮廓提取中取得了较好的效果．     

长壁综采工作面采煤机定位定姿技术研究

分析了现有的采煤机支架传感定位技术、轨道里程计定位技术、自主定位技术的研究现状及其存在的问题;提出了以采区绝对坐标为参考坐标,采煤机在开采煤层内绝对定位的研究内容;探讨了采煤机定位技术在长壁综采工作面自动化中的作用。     

结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测

目的边缘检测是有效利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。高分辨率遥感图像地物类型复杂,细节信息过于丰富,使得基于相位一致的边缘检测结果中存在过多的噪声与伪边缘。为此提出了一种结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测方法。方法根据相位一致原理,应用Log Gabor构造的2维相位一致模型,引入全变差去噪模型对基于相位一致的边缘强度图进行改进。结果借助有界变差空间对图像光滑性的约束,实现了高分辨率遥感图像噪声去除与伪边缘抑制,利用改进后的相位一致边缘强度图可有效检测高分辨率遥感图像的边缘。结论实验结果表明,与相位一致模型、Canny算法相比,该方法能消除了高分辨率遥感图像中同类地物内部细节特征形成的噪声,抑制相位一致边缘检测结果中的伪边缘,突出地物的真实边缘,并能正确地提取地物目标的整体轮廓信息,有助于后续地物目标的自动识别。     

消除图像伪轮廓的各向异性自适应滤波

摘要：目的：图像反差增强、重复量化、有损压缩等操作容易造成伪轮廓瑕疵,使原本平滑的区域呈现不真实的亮度和颜色跳变,损害图像质量。针对这一问题提出一种各向异性自适应滤波方法,用于消除伪轮廓．方法：首先检测图像中的边缘和平坦区,若边缘位于平坦区域则判定其为伪轮廓,得到一幅伪轮廓分布图．对伪轮廓上每一点计算两个特性：伪轮廓走向和分布密度,量化为8个方向和6种尺度,据此确定不同方向特性和不同尺度的滤波参数,选择相应的滤波器．为保护目标边缘不受损伤,在含有伪轮廓的图像中提取强度超过指定阈值的边缘,对其进行膨胀生成模板用以屏蔽滤波效果．结果：该方法能有效消除伪轮廓并保护真实边缘不受损伤。实验中采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）评估图像质量,结果表明,各向异性自适应滤波器特性优于其他方法．结论：消除伪轮廓的自适应图像滤波方法能消除因过度增强或不当量化造成的伪轮廓瑕疵,并保留真实边缘,提高图像的视觉质量.     

基于重要边缘点的时间序列异常模式检测算法

在分析边缘算子的思想和现有时间序列模式表示方法基础上,将边缘点方法和重要点方法相结合,提出了基于重要边缘点的时间序列模式表示算法。算法按各观测点的边缘化程度,提取重要的边缘点将时间序列分成多个子线段,通过分析直线段之间的相似性,发现异常的序列模式。从理论和实验两方面对算法进行了分析和验证,结果表明,算法复杂度较低,模式表示误差小,能够满足大规模时间序列数据模式表示的要求。     

基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位方法

针对已有车牌定位算法在分辨率高、背景复杂图像上存在准确率下降的问题,提出了一种基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位算法。该定位算法分为两个阶段：首先利用结合了Canny和Sobel算法的改进边缘检测算法提取图像的垂直边缘,并结合滤波、投影等方法进行车牌粗定位;然后提取候选区域的颜色纹理直方图,与训练好的分类器进行匹配,实现车牌的精确定位。实验表明,该方法对于背景复杂、光照不均等情况均有良好的鲁棒性,在白天和晚上都能取得较好的定位效果。     

基于Petri网的并发事件流程模型修复分析

目前,流程模型可以从大量的事件日志中挖掘出来,以重放大多数的日志.但是,少数偏离流程模型的日志亦是有效的,为了使事件日志与流程模型更加拟合,模型修复是一个很好的方法.提出了基于Petri网的并发事件流程模型修复分析方法.首先,找到事件日志与流程模型的最优对齐,筛选出用于修复的并发事件;其次,利用提出的重构子流程的修复方法,对筛选得到的并发事件进行重构;最后,根据算法嵌入到原始模型中以实现模型修复,并通过一个具体实例说明了该方法的合理有效性.修复后的模型可以完全重放给定的事件日志,并且能够避免因循环造成的多余行为的发生,同时也在最大程度上保留了原始模型的使用价值.     

数学形态学在数字图像处理中的应用研究

传统边缘检测算法由于对噪声敏感,难以准确提取图像边缘,导致图像处理效果不佳.基于传统数学形态学算法中结构算子的方向性和尺寸几何的基础上进行算法改进.针对抗噪型碰撞腐蚀形态学边缘检测算子结构元素特征,采用不同大小结构元素组合来提取边缘特征,有效保证了图像细节的同时去掉较大噪声点.根据结构元素的方向性,利用同向结构元素图像的匹配来检测各边缘信息,确保不同向边缘信息的完整度.通过比较文本改进算法与传统的边缘检测算法对图像边缘检测效果表明:本文提出的改进算子在处理较大图像边缘检测时具有更快的检测速度,且图像边缘光滑,细节清晰,具备了更强的抗噪性能.     

一种适应光照多变的夜间前景提取方法

夜间前景提取是智能监控的必要处理过程,也是新时代下店铺防盗的高效手段。提出了一种在强弱光多变下具有检测鲁棒性的动态目标自动提取算法。在亮度通道上利用直方图均衡技术根据设置参数自适应灰度增幅,结合Canny边缘图像进行差分处理,最后给出前景提取算法。实验结果表明:在强弱光不同光照环境下,该方法可以很好的削弱不同光照对前景提取带来的多噪声、过度曝光等影响,提高前景对比度,相比其他方法,显示效果清晰完整,并满足实时性要求。