基于直线检测的运动模糊长度估算算法

理论上论证了匀速直线运动模糊图像的频谱图中存在等间隔的黑色条纹的现象。提出通过模板滤波直线检测方法识别频谱图中间亮区域的边界线,计算边界宽度。根据相邻黑色条纹间距与模糊长度的数量关系,最终估算出模糊长度的方法。对大量不同模糊程度的图像均基于MatLab7.0平台,进行了实验仿真。结果表明,与其他方法相比,所提算法能较准确的估算出模糊图像的模糊长度,为模糊图像复原打下基础。     

一种提高匀速直线运动参数辨识精度的方法

为找到一种基于匀速直线运动模糊的单帧图像,准确辨识成像点扩散函数中模糊参数的方法,对现有文献提出的倒谱、Radon变换、图像微分、图像自相关性以及检测函数等算法进行了仿真和比较.仿真结果表明,倒频谱算法能够更准确地辨识精度运动方向;像素相关性方法能够更准确地辨识模糊长度.对匀速直线运动模糊的单帧图像进行模糊参数辨识时,结合倒谱辨识运动方向和像素相关性辨识模糊长度的算法,能得到更高精度的辨识结果,利于更好地复原图像的质量.     

基于峰值信噪比评价的运动模糊方向与长度识别

对于任意运动模糊方向和长度的模糊图像复原的关键在于点扩展函数的准确性,点扩展函数的精度由模糊方向和长度决定．本文首先基于Hough变换在模糊图像频谱上对运动方向和长度进行初次识别,然后在以初次识别结果为中心的一个较小邻域内基于维纳滤波进行复原,得到一系列随模糊长度和方向变化的复原图像,以复原图像和模糊图像的峰值信噪比为评价指标,取最大信噪比值的图像为最佳复原图像,其对应长度和方向为最终识别值．仿真实验表明,本文识别结果精度非常高,复原效果较为理想,算法原理较为简单实用,模糊方向绝对误差不超过1°,模糊长度绝对误差不超过1像素．     

单像素人体轮廓提取方法研究

在步态识别中,常用轮廓信息来描述人体运动的细节,而单像素人体轮廓是决定步态识别精度的一个关键环节。提出了一种单像素人体轮廓提取方法。首先,使用灰度图像背景差法获取人体区域图像;然后利用数学形态学的方法对人体区域图像进行修复处理;最后,利用边缘像素邻域信息提取单像素的人体轮廓。仿真实验结果表明,提出的方法能够有效地提取不同步态图像的单像素人体轮廓。     

基于一阶微分的运动模糊参数估计

运动模糊图像是在图像摄取过程中,被摄景物与相机的相对运动产生的。在运动模糊图像恢复技术中,对运动模糊参数即模糊方向和模糊长度的估计是影响恢复结果的关键因素。本文对运动模糊图像进行一阶微分处理,提取和计算表现该运动特性的特殊像素坐标,得到模糊参数和点扩展函数（PSF）。用该方法得到的模糊参数比使用倒频谱方法得到的模糊参数有更高的精度和更广的测试范围。仿真结果显示,用该方法得到的PSF,应用维纳滤波对模拟的和真实的运动模糊图像进行恢复,得到了很好的恢复结果。     

基于二次傅里叶频谱的运动模糊方向精确检测

针对运动模糊图像的模糊方向检测问题,分析了运动模糊图像的频谱特性,提出基于二次傅里叶频谱的运动模糊方向检测方法.首先,对模糊图像做2次傅里叶变换得到二次傅里叶频谱;其次,对频谱各像素按灰度值大小做排序,取排序第100的像素灰度为阈值使频谱转换为二值图像;最后,过二值图像中心作不同斜率的直线,通过计算所有亮点到直线的距离确定运动模糊方向.实验数据显示,该方法检测运动模糊方向的精度高,且具有较强的抗噪声能力.     

运动模糊图像模糊参数辨识与逐行法恢复

在相机曝光时间内,相机与拍摄目标存在相对运动会造成图像运动模糊。针对运动模糊图像,在辨识运动模糊参数的基础上,提出了一种逐行法来恢复运动模糊图像。运动方向通过运动模糊图像的频谱和Radon变换得到,利用得到的运动方向将频谱图旋转至水平方向。对处理后频谱图上的像素按列累加到水平方向上得到其投影图,在投影图上搜索对应暗条纹的极小值点,通过一系列极小值点的间距计算运动模糊尺度。最后,采用逐行法来恢复运动模糊图像。实验结果表明:算法辨识的运动模糊参数精确,辨识模糊尺度的误差在一个像素以内;同时逐行法恢复图像效果优异,可获得细节清晰的图像。     

象棋机器人视觉识别算法研究

完成了象棋机器人的视觉识别算法研究,并进行了实验。对棋盘图像预处理,包括对棋盘图像颜色模型的研究、将彩色图像转换成灰度图像、利用均值滤波和中值滤波等方法对棋盘图像滤波、将灰度图像二值化等。利用图像分割算法进行了棋盘图像边缘提取等操作;利用改进的Hough变换对棋子的圆形和圆心进行定位,从而获得棋盘上的棋子位置,为棋子识别打下基础。针对象棋棋子图像特点提出了统计径向棋子像素的识别方法,首先利用数学形态学方法对棋盘图像进行细化处理,然后统计每个棋子的像素个数,从而实现棋子识别。实验结果表明,该方法能得到较好的识别率,而且对于任意角度的棋子像素值均具有保持不变的特点。该方法比较适合象棋机器人视觉系统。     

基于改进的模糊c均值聚类水凝胶图像分割

基于实验图像中目标与背景区域具有明显的色差和形状差异且其直方图有明显双峰的特性,提出一种改进的模糊c均值聚类和数学形态学相结合的算法,将目标图像有效地分割出来.首先依据像素邻域间的约束属性以及二维直方图对角线元素含有稳定图像信息的特点,在模糊c均值聚类算法基础上对聚类目标函数进行改进,并将二维直方图对角函数引入隶属度函数中,最终将目标区域有效地分割出来.实验结果表明:该方法具有识别精度高、计算量小、去噪能力强的特点.     

基于小波变换与形态学的机场跑道异物检测算法

机场跑道异物(foreign object debris,FOD)检测的精准性和效率直接决定了民航运输业的安全。为了提高机场跑道异物的定位精度,研究中提出基于小波变换与数学形态学相结合的机场跑道异物边缘检测质心定位算法。此算法先对采集到的机场跑道图像进行小波分解,高频部分利用小波变换的尺度边缘检测,并进行小波阈值去噪;低频部分利用数学形态学算子进行形态学边缘检测,然后对得到的高频和低频图像进行融合,并对异物边缘轮廓进行增强,最后利用质心定位法求解异物像素坐标。实验结果表明:小波变换与数学形态学相结合检测出的图像边缘具有较好的互补性,结合了小波变换在边缘精确定位和对噪声的抑制方面较好的性能,数学形态学在检测弱边缘和保留图像细节的优点,通过此算法提取的跑道异物边缘信息细腻且定位准确,能有效识别与机场跑道背景相似的异物并准确定位。     

基于混合像元分解的水体面积提取算法

为减小水体边界混合像元对水体面积提取精度的影响,提出基于混合像元分解的水体面积提取改进算法。以ALOS数据为例,利用混合像元线性分解模型获得各像元水体丰度,结合阈值法和数学形态学算法分别提取纯净水体像元和水体边界像元;通过分析水体边界像元的水体丰度构成,提出水体边界像元面积修正算法,实现水体面积修正。研究结果表明,与混合像元分解直接提取的水体面积相比,修正算法提取的水体面积精度最大提高6.7%,有效减小滩地水分对水体边界像元水体丰度计算的影响。     

一种有效的图像二值化方法

边界特征是图像的重要信息,阈值是区分图像像素点的主要依据。研究了图像的二值化方法,阐述了一种基于数学形态学的自适应二值化方法。实验表明,该方法能够较好地保留原图的边界特征信息,二值化效果好。     

用数学形态学识别核态沸腾中的汽化核心密度

运用数学形态学提出了一种识别核态沸腾中高热流密度下汽化核心密度的算法．分析了在核态沸腾中,当气泡成长时,由于气泡底部的微液层蒸发,使气泡底部壁面处的温度低于其周围的温度,致使在反映加热壁面温度分布的红外图像中,灰度明显低于其周围像素灰度的像素组成的像素团,即对应于沸腾过程中的汽化核心的位置．该方法避免了气泡合并对汽化核心密度识别造成的困难,可以从红外图像中识别出这些像素团,其数量等于汽化核心的数量,对不同热流密度下的汽化核心密度进行了计算．     

基于脉冲耦合神经网络的路面裂缝提取

考虑裂缝比路面背景更暗的特点,采用结合赋时矩阵的脉冲耦合神经网络模型,实现了路面图像分割和裂缝的粗提取;利用裂缝比杂质面积大的特点,提出一种基于数字形态学的连通区域提取算法,通过计算每个区域包含的像素数量,采用阈值方法剔除杂质,实现裂缝的精提取。研究结果表明:脉冲耦合神经网络裂缝粗提取方法的平均检测率和虚检率分别为92.43%和47.67%;综合方法平均检测率和虚检率分别为91.1%和7.68%,显著提高了路面裂缝检测的准确性。     

螺纹钢筋（棒材类）的精确计数方法

本文提出了用数学形态学的腐蚀，膨胀操作边界循环扫描收缩和消除伪象素点等算法对螺纹钢筋进行计数，经实验验让使用本文所提出的算法可获得１００％的精确计数。     

数学形态学的细化算法

对目标图象进行细化处理,提取其骨架,在目标检测、图象编码以及光学字符识别等计算机视觉、图象处理与模式识别领域都有着广泛的应用．在定义了数学形态学图象轮廓和骨架的基础上,提出了基于两组结构元素模板的数学形态学细化新算法,这两组结构元素模板分别用来去掉目标的西北、东北、东南、西南方向四个角上的点和北、东、南、西四个方向上的点．用该算法对实际的字符进行细化,获得了令人满意的结果．     

一种基于Gabor小波和颜色参数模型的阴影检测算法

本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

基于数学形态学的月海圆形撞击坑自动识别方法

撞击坑是月球表面最为常见的地质单元,是研究月球地质演化历史的重要对象,也是月球地质定年的基本依据,因此撞击坑识别具有重要意义.本文根据嫦娥一号采集的月球CCD图像,基于数学形态学方法对撞击坑进行自动识别提取研究.在CCD图像中,撞击坑边缘的灰度变化明显,梯度较大,由此可以计算获取撞击坑的边缘形态;一般情况下,依据图像灰度梯度突变,通过边缘检测得到的撞击坑边缘比较粗糙、不连续,而且有断口和小洞.根据数学形态学的基本思想——用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状,对识别出来的边缘作进一步处理,可得到较光滑、连续的撞击坑边缘弧,从而能方便地拟合出撞击坑边缘,并获得撞击坑的直径与位置.用数学形态学进行撞击坑识别与提取的主要步骤是：首先对CCD影像计算灰度的梯度,得到梯度图像,然后进行二值化,再使用数学形态学分离出边缘,最后用圆形对撞击坑进行拟合并计算出撞击坑的位置和直径.本文分别对月海和月陆地区进行撞击坑识别实验,结果表明,我们设计的算法能够识别的最小撞击坑直径为10个像素.其中月海区域撞击坑识别准确可靠;而月陆区域岩性差异大、地形起伏,造成CCD图像背景变化较大,其识别效果相对差一些,有待进一步改善.