基于空域的光照不均匀图像的增强和校正

针对光照不均匀引起的图像质量欠佳的问题,提出采用空域同态滤波处理使得图像偏暗部分得到增强的新方法:利用多尺度高斯函数提取出光照分量,采用光照分量与灰度图像融合的方法,校正图像过亮部分和偏暗部分。对于真彩色图像,先将图像由RGB空间转换到HSV空间,然后对亮度分量进行同态滤波和校正处理,最后将处理后的图像由HSV空间转换回RGB空间。仿真实验结果表明,对于光照不均匀的图像,采用空域同态滤波方法,具有容易实现、速度快等优点,能够取得较满意的处理效果。     

基于改进同态滤波的光照补偿车牌定位

为了更有效地提高车牌定位准确率,文章对传统同态滤波器进行了改进,在提升光照补偿效果的同时,减少了滤波器的参数,提高了计算机的运行速度。将车辆图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,对HSV颜色模型进行3通道分离,保持色调分量不变,对饱和度分量进行拉伸,利用改进的同态滤波对亮度分量进行光照补偿;按蓝、黄车牌颜色对应的H、S、V值的范围进行阈值化,把得到的3幅二值图进行与操作,得到HSV空间下二值图,接着进行数学形态学除噪,再结合车牌的纹理特征定位出车牌区域。实验结果表明,该方法不仅能够快速、准确定位出车牌,而且对夜晚及光照不均的车辆图像也能有效地定位。     

基于改进多尺度Retinex的墙体开槽机器人目标检测与定位

近年来,随着人工成本的提高和人口红利的消失,建筑行业急需机器人代替人工。针对于墙体开槽机器人在复杂多变的光照条件下特征提取失败、错误提取等问题,提出了一种改进的多尺度Retinex算法进行图像预处理。在原始多尺度Retinex应用到图像亮度分量得到每个像素位置亮度增量的基础上,本文采用衰减函数抑制高亮区域的亮度值增量,然后将亮度值增量转化为RGB三通道的变化量。试验结果表明,该预处理算法能在多种光照条件下得到了颜色较一致的图像,且能显著抑制色偏现象,克服了在单尺度Retinex阶段容易造成图片的灰化以及在高亮条件下颜色失真的问题。使用基于该预处理算法的墙体开槽机器人目标检测与定位方法使得机器人在复杂多变的光照条件下依然能够实现准确的目标检测与精准定位,为墙体开槽机器人的开发奠定了试验基础。     

采用亮通道先验的低照度图像增强算法

针对低照度彩色图像亮度偏低、对比度差等问题,提出基于亮通道先验的低照度图像增强算法.首先,分析Retinex算法所存在的缺陷,提出了亮通道先验.然后,将原RGB彩色图像转换到HSV彩色空间,对亮度分量V使用亮通道先验和引导滤波估计光照分量和反射分量,并且采用自适应对数校正对光照分量进行提升.最后,将增强后的图像转换到RGB彩色空间.实验结果表明:该算法快速有效,能够很好地提升图像整体亮度和对比度,图像细节得到增强,克服了颜色失真和光晕等问题,增强后的彩色图像更为明亮、自然.     

基于小波和分块同态滤波的变光照图像增强方法

为提高变光照情境下图像质量,针对部分图像存在亮度不均、对比度低的问题,提出了基于小波与分块同态滤波的图像特征增强算法.首先将图像从原始色彩空间转换为H SV空间,以图像亮度分量V作为增强对象;然后利用小波变换代替分块同态滤波中的传统傅里叶变换对亮度分量分解,并对小波分解的子图像进行分块后进行高通滤波处理,对滤波后的图像...     

一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法

针对薄雾天气下的图像对比度较低,以及光照不均引起的颜色退化失真问题,提出了一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法。该方法将Frankle_McCann Retinex(FMR)算法与光照补偿算法系统地结合。首先利用FMR算法来提高图像对比度,再采用光照补偿方法,将彩色图像从RGB空间转换至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡处理;再转回RGB空间,以此提高图像亮度同时保留色彩真实性。实验表明,此方法比传统FMR算法能更有效去除色彩失真,改善退化细节,获得良好视觉效果。     

基于差分与对称性检测相结合的车标定位方法

提出了基于边缘颜色均值对的车牌定位算法,此方法充分利用车牌的底色与车牌字符颜色的固定搭配,在RGB颜色空间中求取相邻像素的RGB各分量的均值,然后转换到HSV颜色空间,如果出现符合颜色搭配的则认为是车牌可能在的区域．该方法既能保证尽可能多地提取出车牌区域像素,又极大地清除非车牌区域像素,使后续处理得到一定程度的简化．在此基础上利用车牌与车标的位置关系进行车头定位,并结合差分及对称性检测进行车标的精定位．     

基于稳态遗传算法和Retinex理论的彩色图像增强算法

针对现有彩色图像增强算法的问题,提出了一种基于稳态遗传算法和Retinex理论的彩色图像增强算法.该算法首先把彩色图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,然后利用双线性差值和高斯函数滤波来分离光照分量,采用Beta函数实现亮度增强,最后通过稳态遗传算法来估算Beta函数的最优参数以实现彩色图像增强.仿真结果表明,该算法的图像增强效果明显优于CIEH算法和CIEGA算法.     

基于光照分量提取的光照不均匀图像校正

针对光照不均匀的灰度图像,在频域采用多尺度高斯函数提取出光照分量,并对光照分量进行对数变换,再根据提取出的光照分量和变换后的光照分量对原始图像的灰度值进行幂次变换,从而实现光照不均匀灰度图像的校正。对于真彩色RGB图像,先将该图像从RGB空间转换到Lab空间,然后对L分量的灰度值进行幂次变换校正,最后将校正后的图像从Lab空间转换回RGB空间。Matlab仿真结果表明,频域提取光照分量比空域处理速度更快,幂次变换校正后的图像质量得到明显改善,与伽马函数校正相比,在客观评价标准和主观视觉效果两方面均能够取得更好的结果。     

基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法

针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。     

基于误用检测与异常行为检测的整合模型

针对入侵检测中普遍存在检测率低与误报过高的问题,采用基于多维-隐马尔可夫模型的检测方法和基于Apriori算法的误用检测技术相结合的入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)模型.新模型减少了单纯使用某种入侵检测技术时的漏报率和误报率,同时在异常检测模块中采用了隐马尔可夫与简单贝叶斯分...     

基于视频的人体运动肢体检测

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体,当视频中背景和人体姿态比较复杂时,帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集,并根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,用于对运动区域的边缘点集进一步处理,得到了人体运动肢体较为完整的轮廓.实验证明,该方法可以较好地解决背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓.     

入侵检测技术研究

入侵检测是一种重要的主动安全防御技术，近年来成为安全领域的研究热点．该介绍了入侵检测系统的发展历史及现状，阐述了入侵检测系统的分类和通用入侵检测框架，并详细讨论了各种入侵检测技术．最后讨论了入侵检测技术的发展方向．     

高精度数字测速及动态位置检测算法

为提高伺服系统的反馈精度,讨论了针对增量式光栅编码器的常用数字测速方法的测量精度.提出了基于32位浮点运算和改进的M/T法的高精度数字测速及动态位置检测算法.并以高性能32位浮点型DSP和大容量FPGA实现了算法的软硬件结构和功能.结果表明该算法可以充分发挥增量式光栅编码器的动态连续测量能力和高频时标信号的内插作用,在整个测速范围内获得很高的测速精度和精度一致性,提高位置反馈的动态测量分辨率.对提高速度和位置反馈精度,改善伺服控制系统性能具有实际意义.     

日层探测

文章介绍了日层探测的概况和研究日层的意义，以及日地空间在空间环境预报中的作用，从日层事件探测实例分析了目前日地空间监测的不足。     

基于空时分组码的差分检测与相干检测

对基于空时分组码的差分检测算法和相干检测算法进行了研究与对比.差分检测的鲁棒性很强,而且不需要精确的信道估计,与相干检测相比会存在性能丢失;相干检测可以取得很好的性能,但它需要知道可靠的相位和信道估计.仿真表明:当误码率(BER)相同时,相干检测的信噪比(SNR)要比差分检测的低;当误码率和星座图相同时,相干检测和差分检测的信噪比随发射天线和接收天线数量的增加而降低.     

一种多信道突发信号联合检测方法

针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题,为提高检测性能和处理实时性,提出了一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法.该方法依据初始能量检测的判决结果,对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法,并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数.理论分析和仿真结果表明,该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度.     

皮肤纹理检测技术

提出一种将基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测方法和Gabor小波变换相结合来进行皮肤纹理检测的方法.用边缘检测的方法将明显具有很多边缘的肤色区域剔除,对于没有明显纹理的皮肤区域用Gabor小波变换进行皮肤的纹理检测.仿真结果表明,所研究的方法正检率获得提高,误检率有所下降,是一种有效的皮肤纹理检测技术.     

Faster-RCNN的车型识别分析

车型识别是目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点之一。针对已有车辆检测方法缺乏识别车型能力的问题,提出了基于Faster-RCNN目标检测模型与ZF、VGG-16以及ResNet-101 3种卷积神经网络分别结合的策略,实验对比了该策略中的3种结合模型方案在BIT-Vehicle和CompCars2种大型车型数据库的车型识别能力。在BIT-Vehicle数据集上,基于Faster-RCNN与ResNet-101结合模型方案的车型识别率高与其余2种结合模型方案,其车型识别率高达91.3%;在迁移测试CompCars数据集上,3种结合模型方案均展现了很好的泛化能力。     

面向汽车领域的软文识别研究

针对面向汽车领域的软文识别问题,将软文识别分为顶贴识别、无关帖识别、广告帖识别和伪造帖识别4个子任务,并分别使用基于规则的方法和基于机器学习的方法对4类软文进行识别。基于规则的方法综合考虑汽车领域专业信息、极性词信息、作者级别信息等因素;基于机器学习的方法结合网帖内容特征和作者信息特征,使用最大熵分类器进行模型训练。实验结果表明,对于领域特征明显、具有数值化反馈信息和明确标注数据的领域,适合使用机器学习的方法进行软文识别。