云纹干涉条纹图像自动识别的研究

本文为得到正确的能被计算机自动识别的云纹干涉条纹,首先对图像作滤波、二值化、细化等处理。尽管滤波可以有效地消除图像中的噪声,但当图像中本身就存在很大的噪声,滤波也不能完全消除这些噪声的影响。因此在细化后的细化图像中局部可能会存在分叉以及两条或几条条纹在空域上连在一起。在本文中提出了对条纹跟踪进行控制的方法来达到条纹提取的目的。最后对跟踪到的曲线进行多项式拟合来消除噪声的影响。处理结果表明采取以上的对云纹干涉条纹图像进行处理的步骤所得到的图像可以很好的被计算机自动识别,并且图像中的数据更加有效、准确。     

基于OPENCV的手势识别的实现与应用

本文主要对静态手势识别的技术存在的各种方法进行了相应的分析与探讨,而在这个基础之上实现与设计了一套先进的静态手势识别系统。而该系统主要分为手势的分类、图像的预处理、分类器的设计与样本的训练以及特征的提取四个模块。而该系用在运行时,首先从文件夹中读取图像部分,其次在经过图像的预处理模块得到手势的轮廓图像以及二值图像,最后在对轮廓图像与二值图像这两幅图对手势进行相应的特征提取,并且采用贝叶斯分类器对这个手势进行分类识别。     

交警手势的图像处理与识别

提出了一种基于交警手势识别的交通灯控制方法.该方法首先对彩色摄影机采集的交警手势图像进行预处理,包括彩色图像平滑、彩色图像增强;其次利用边缘检测和图像分割方法对目标图像进行分割,由于图像受噪声干扰严重,采用Sobel算子消除噪声;再次将分割得到的目标轮廓进行表示与描述,为图像的识别作好准备;最后结合图像的轮廓特征对图像进行识别,采用了模糊模式识别方法.试验结果表明,该方法能够实现对交警手势准确的识别.     

高噪声散斑条纹图像滤波技术的比较

在高噪声散斑条纹图中含有大量的噪声,这些噪声极大的影响了图像的质量.条纹图像处理之前一般的要进行图像预处理,通常选用滤波的方法来去除散斑噪声.笔者介绍了目前常用的滤波方法:均值滤波、中值滤波、频域低通滤波和同态滤波等,利用MATLAB编程实现了这些滤波方法,通过比较对散斑图的滤波效果,以及比较通过这些滤波方法滤波后的图像的方差,平滑指数等各项数字指标,总结了各方法的特点.     

基于引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,本文方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

一种复杂背景下的手部图像分割方法

提出了一种复杂背景下的手部图像分割方法。首先,在YUV颜色空间建立了YUV肤色模型,再利用摄像机对背景持续观测一段时间,建立背景的统计模型,然后将两种模型结合,对当前手图像进行分割,最后对分割后的图像进行形态学滤波、空洞填充与中值滤波等处理得到最终分割的手势。实验结果表明,此种方法算法简单,分割效果好,非常适用于复杂背景的手势分割与识别。     

基于混合中值滤波的图像去噪处理

本文结合线性滤波技术和非线性滤波技术,对受高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声影响的图像采用局部均值再取中值的滤波方法进行去噪处理。实验结果表明,该方法较好地实现了图像中混合噪声的滤除和图像细节的保留,显著提高了图像的清晰度、可懂度和信噪比。     

基于车载毫米波雷达动态手势识别网络

基于Transformer提出一种车载毫米波雷达手势识别方法，可用于车内人员进行人机交互.毫米波雷达信号不受车内光照变化影响，同时能够保证乘客隐私.首先，毫米波雷达采样信号经过二维傅里叶变换和滤波获得距离—多普勒（RDM）和距离—角度图(RAM)；然后，将连续多帧RDM和RAM经过三维卷积网络后进行特征融合与拼接得到特征向量，利用Transformer模块进行位置和序列编码；最后通过全连接层获得手势概率分布向量.采集了基于实际路况和多种干扰环境下的雷达数据制作了手势识别分类的数据集，实验结果表明该方法可以有效的检测与识别多种典型手势，识别准确率可以达到97.14%以上.     

基于高光谱影像的SG滤波算法的研究

高光谱遥感是当前遥感技术发展前沿,已经被成功应用于农业、水利、交通等许多领域.高光谱遥感影像中不仅存在空间域噪声而且存在光谱域噪声,传统的图像滤波只能对图像空间域噪声进行处理,而不能去除光谱域噪声.为了改变这种状况,本文提出了一种Savitzky-Golay(SG)滤波改进算法,诊断光谱域噪声.本文主要以航空高光谱遥感数据为研究对象,基于最小二乘的SG滤波求取反射率光谱的二阶导数,然后对影像进行噪声去除,该方法在保证有效去除光谱域噪声的同时,保留高光谱图像的大部分的细微特征.与其他不同的光谱域噪声滤波方法进行对比,实验证明本文的滤波方法是一种较为有效的手段.     

基于定位与识别系统图像处理技术的实现

为了提高定位与识别系统中定位和识别的正确率,可以根据图像的应用特点采用不同的图像处理技术进行预处理.本文分别对图像二值化、图像锐化、图像滤波这三种图像处理技术突出待定位和识别区域、增强定位和识别图像的边缘信息和去除图像中的噪声的方法进行了对比分析,并给出了基于Laplace算子对二值化图像进行梯度锐化的方法,实验结果表明该方法有效地提高了定位和识别正确率.     

一种遥感影像混合噪声二阶去除方法

遥感影像去噪对于影像后续的使用和研究具有重要意义。高斯噪声与椒盐噪声是影像中常见的噪声,目前的去噪算法对于这类混合噪声普遍存在去噪效果不佳、去噪后影像边缘模糊等缺点。针对以上问题,本文提出了一种遥感影像混合噪声二阶去除方法。该方法第一阶段是在DnCNN网络框架的基础上引入扩张卷积来增加网络的感受野,便于在遥感影像中提取更多的特征信息;同时在深卷积层后引入DropoutLayer层构建降噪模型,以防止网络出现过拟合,简化训练难度,然后使用该模型对影像进行初步降噪。为进一步提高初步降噪结果的影像质量,有效去除混合噪声中的椒盐噪声,保留更多的影像边缘细节及纹理特征,该方法第二阶段是在自适应中值滤波的基础上采用最近邻域像素加权中值替换原滤波窗口中值,对初步降噪结果进行二次处理,得到遥感影像混合噪声最终去噪结果。为验证算法的可行性和有效性,本文进行了遥感影像去噪实验及去噪影像边缘检测实验。分析实验结果,无论从主观视觉还是客观评价指标上进行对比,本文提出的方法对于遥感影像混合噪声去噪效果优于传统去噪方法,并且能够较好的保留影像边缘细节及纹理特征,获得更清晰的影像结果。     

全方位加权自适应形态滤波的井下电视套损图像去噪算法

在传统的数学形态学滤波基础上,引入全方位形态学结构元素,通过自适应形态学运算的加权组合,提出了一种全方位加权自适应组合形态滤波,对低光照条件下获取的井下电视套损图像进行滤波处理.实验表明,针对噪声主要为高斯白噪声的井下电视套损图像,通过与传统开闭和闭开形态学滤波以及中值滤波对比分析,该方法有效地去除了井下电视套损检测图像的噪声,改善了图像的视觉效果,从而提高了后期图像数字化定量解释的精确度.     

基于高阶累积量的文本图像去噪算法

根据高斯噪声三阶以上累积量为零,从而可以将其有效抑制的特点,提出了一种基于高阶累计量的文本图像去噪方法.与平滑滤波和中值滤波2种经典算法相比,高阶累积量的使用不仅提高了文本图像去噪效果,而且能够较好地保留图像的边缘和细节信息,保证了原有文字的完整性.实验表明,提出的去噪算法对于去除文本图像的加性高斯噪声较为理想.     

一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法

常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失,导致图像模糊不清.为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和邻域噪声评价的图像去噪算法.该算法通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过邻域脉冲噪声评价法检测出脉冲噪声点,使图像处理仅处理噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了图像的细节特征.实验结果表明,这种新算法较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能,具有一定的应用价值.     

一种Bayer图像的插值与去噪方法

为了改善彩色图像还原效果,降低硬件设计复杂性,分析了彩色插值对脉冲噪声的影响,以及彩色插值与去噪先后顺序对图像质量造成的影响,提出一种基于5×5窗口的先去噪后插值的彩色图像还原方法。采用阈值检测噪点的中值滤波算法去除Bayer图像的脉冲噪声,后采用基于梯度的插值算法完成彩色插值。仿真结果表明,该方法还原的图像性能指标优于传统方法,可以有效去除脉冲噪声,同时较好的保留图像细节,且算法复杂度不高,实时性好,易于硬件实现。     

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究

本文提出了一种基于贝叶斯最大后验概率估计（Bayesian MAP）的图像去噪方法。通过 Matlab软件仿真,对均值滤波、中值滤波、小波阈值去噪和本文提出的图像去噪方法进行分析比较。实验表明：本文提出的方法根据图像和噪声的特点,在小波变换之后,对其中的高频系数进行贝叶斯最大后验概率估计,比其他几种图像去噪方法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。     

基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。