激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对激光主动成像图像特点,分析了双数复值小波变换的优点和Canny算子存在的不足,提出了一种基于双数复值小波变换和Canny算子相结合的边缘检测算法.首先对激光主动成像图像进行双数复值小波变换得到小波系数序列,再对小波系数进行滤波,最后运用Canny三条检测规则逐层检测图像边缘.通过对实际激光主动图像进行边缘检测实验,结合视觉效果和可匹配性指标,可以看出本文的算法具有图像边缘细节保护好、检测结果可匹配性强等优点.     

一种级联的激光主动成像图像融合降噪算法

针对激光主动成像图像混合噪声的特点,提出了一种投票中值滤波和整数提升小波级联的融合降噪算法。首先对激光图像进行噪声像素点检测,区分噪声点与非噪声点;而后采用投票中值滤波对噪声点进行处理,抑制脉冲噪声;然后采用整数提升小波变换对图像进行Bayes自适应阈值去噪,抑制散斑噪声;最后通过逆变换得到去噪图像。通过实验比对结果表明,该方法在具有良好的去噪、边缘保持性能的同时,还具有较为理想的实时性。     

激光主动成像图像边缘检测算法

针对激光主动成像图像特点,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用投票中值滤波和提升小波级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值自适应梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算。仿真实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出图像边缘,并且实时性较好,更具实用性。     

改进Hausdorff距离和量子遗传算法在激光制导中的应用

为了在激光成像制导中提高目标识别的精度和实时性,并在遮挡条件下进行有效识别,采用基于改进Hausdorff距离和量子遗传算法的激光图像匹配算法,选择图像的局部边缘特征为特征空间,针对传统Hausdorff算法及几种改进Hausdorff距离存在的问题,提出了一种新的改进Haussdorff距离作为相似性度量;在搜索策略上,选择量子遗传算法进行并行搜索,为防止种群过早收敛,提出了种群灾变策略,并应用动态的量子旋转角调节收敛的速度和方向。通过理论分析和实验验证,取得了不同参量条件下的目标识别对比数据。结果表明,该算法可以消除激光图像中局部遮挡、噪声以及出格点等因素影响,鲁棒性好、匹配精度高、计算速度快。