透射式GaAs（Cs,O）光电阴极发射电子横向能量的研究

制备了透射式ＧａＡｓ阴极组件,测量了ＧａＡｓ阴极激活过程中阴极光 敏度和发射电子平均横向能量随激活时间的变化,用扫描电镜观察ＧａＡｓ（Ｃｓ,Ｏ）阴极表面形貌,结果表明：ＧａＡｓ（Ｃｓ,Ｏ）阴极发射电子横向能量取决于ＧａＡｓ晶格温度、阴极表面形貌和电子在能带弯曲区的多次散射,与（Ｃｓ,Ｏ）激活层无关。     

一种改进的直方图均衡化图像增强方法

分析了直方图均衡化算法的基本原理,指出图像部分灰度级尤其是表征图像细节的灰度级被过度合并是导致处理后图像细节信息丢失而变得模糊的原因。针对此不足,提出了一种均衡化处理后增加图像灰度级的方法。首先在空间域或者频域中,提取出原图像的高频细节成分,然后将其与原图像直方图均衡化处理后的结果进行叠加,并且可以通过调整高频成分的权值系数获得细节得到不同程度增强后的图像。实验结果表明：与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像既增强了整体对比度,又保留了原图像更多的细节信息。     

一种视频监控图像条纹噪声去除算法

针对视频图像中图像传感器故障引起的等间距横纹噪声去除问题,提出了基于陷波滤波器的去除条纹噪声算法;首先将视频条纹图进行傅里叶变换,通过频域累积分布函数映射法构造自适应滤波器,用该滤波器对变换后的条纹图像进行滤波,最后用Laplacian算子进行锐化处理得到最终去噪声图像。实验结果表明,本算法适合用于去除有图像传感器故障引起的等间距横纹噪声。     

关于直方图双峰法的研究与改进

关于图形图像处理的问题一直是多年来研究的话题,在信息技术高速发展的今天,图像的处理已应用到社会的各个领域。图像分割就是为了某一特定目的,通过一定的方法把图像按照其特征分成各具特性的区域,提取出感兴趣目标的技术和过程,进而再对目标区域进行研究。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的关键课题,也是计算机处理视觉技术的首要的、关键的关键步骤。图像分割的应用非常广泛,几乎出现在关于图像处理的所有领域。因此,从20世纪60年代以来,图像分割一直都是图像研究技术的热点。     

基于CCD图像传感器的路径识别算法分析

随着汽车工业的发展,汽车智能化成为大势所趋。智能汽车(IV,Intelligent Vehicle)是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中地运用了计算机技术、人工智能与自动控制技术、现代传感器技术、信息与通信等技术,是典型的高新技术的综合体。文中以第六届全国大学生"飞思卡尔"杯智能汽车为背景,探讨了基于CCD图像传感器的图像跟踪算法。     

基于金字塔梯度直方图特征的红外人体检测算法

为了实现单张或离散红外图像集中的静态红外人体检测,提出了一种基于PHOG特征的人体分步检测方法。首先对红外图像采用基于亮度阈值与形态学处理方法相结合的方法进行两级分割定位到ROI的位置,利用候选区域的形状特征进行第一次分类排除形状异常目标,然后构建图像的PHOG特征,用SVM分类器对剩余候选区域进行分类检测。实验表明,该算法既弥补了分步检测算法运算量大的不足又保证了算法的性能,尤其在消除噪声干扰场合效果明显,是一种快速有效的人体检测算法。     

红外搜索跟踪系统中实时图像配准的研究和实现

为实现在红外探测器运动的条件下地面弱小目标的快速搜索与跟踪,提出了一种基于相位相关法配准和角点法配准相结合的红外图像配准方法实现对红外图像的运动补偿.根据相位相关法配准和角点法配准的特点,首先利用相位相关法对运动中的红外图像进行粗配准,然后利用相位相关法配准的结果作为角点法配准的先验信息实现图像的高精度配准.实验结果表明该算法能够在不降低配准精度的条件下,实时地为红外搜索跟踪系统提供红外图像的位移信息,有效地提高了红外搜索跟踪系统对弱小目标的检测率和检测精度.     

实时红外目标跟踪方法

针对红外图像的特点,提出一种实时目标跟踪方法。该方法采用局部二元模式(LBP)算子提取图像的多尺度LBP编码直方图作为图像特征向量,使用卡方统计度量模板图像和样本图像的相似度。结合Kalman滤波和多尺度模板更新机制,使得算法在目标尺寸大幅变化,目标部分遮挡、短暂消失等情况下仍能保持跟踪的正常稳定进行。针对该算法,设计了专用图像处理板卡,介绍该算法在图像处理板上的硬件实现方法,使目标跟踪满足50 Hz/s的实时处理要求。最后,使用两组实录红外序列图像进行了仿真实验,验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于量子克隆多宇宙算法的图像融合研究

针对量子化算法对图像融合的缺点,提出量子克隆多宇宙算法。首先对量子克隆、变异和选择变换获得新的量子群,然后将宇宙各自独立化并且内部为并行拓朴结构,采用量子旋转门更新量子宇宙个体,宇宙之间联合交叉,实现信息的交流,最后给出了图像融合流程。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地融合图像中的特征,是一种有效可行的图像处理算法。     

大尺寸空间角度检测系统的现场标定方法

为了实现大尺寸空间异面直线夹角检测系统的现场标定,提出了基于待测对象的现场标定方法。结合一个具体的工程实例介绍了系统的测量方法,针对系统内部机器视觉子模块的测量对象提出了适于现场快速实施的标定策略。分析了影响系统检测精度的各项误差源,给出了系统标定板的设计加工方案。研究了系统的框架设计和标定板布局的合理性。设计了标定环节的数字图像处理流程,并给出了各个步骤的处理结果。实验结果表明,在光照条件为355lx的情况下,采用所提出的标定方法使视觉检测系统的误差均值由0.065123°缩减为0.00219°,补偿效果满足要求,系统对于间隔7m的异面角度的标准测量不确定度为0.114°。