一种改进的图像清晰度评价函数

提出了一种基于Prewitt模板的图像清晰度评价函数的改进方法,并给出了实验结果和分析．设计了包括最低阈值、最高阈值与图像清晰度评价函数的归一化的一种改进算法,使得改进的图像清晰度评价函数与原Prewitt评价函数相比较,有很大提高．经过实验结果表明,该算法不仅具有单峰性强、无偏性好、灵敏度高等特点,而且还具有很好的抗噪声性能．     

基于清晰度评价的水下退化图像盲复原

针对水下图像信噪比低、图像模糊的特点,开发了一种基于图像清晰度评价的水下图像盲复原算法.在分析水下图像特点的基础上,选取带参数的点扩展函数,结合Lucy-Richardson算法对图像进行复原并获得随参数变化的系列复原图像,进而以最高清晰度为评价指标,确定最优复原效果和参数,获得最高清晰度复原图像.实验证明,该算法获得了比较理想的复原效果.     

基于提升小波变换的图像清晰度评价算法

针对图像采集系统存在噪声的情况,提出了一种新的基于提升小波变换的清晰度评价函数.该算法利用第二层提升小波分解得到的高、低频子带的能量值构造一种新的清晰度评价函数.比较分析了新提出的评价函数和经典的方差函数、拉普拉斯函数及另外一种基于小波变换评价函数的清晰度评价性能.大量的仿真实验和实际测试结果表明:新提出的清晰度评价算子不仅在保持最高灵敏度的同时具有最好的抗噪性能,而且计算复杂度低,评价结果更为准确、稳定、可靠.     

信息熵与文档图像的清晰度分析

]本文就文档图像清晰度进行了研究,针对文档图像的特点,提出了文档图像的清晰度检测算法,利用图像的信息熵,给出了文档图像的清晰度计算函数,对算法模型进行了测试,实验和应用结果表明,本文提出的算法可以有效评价文档图像的清晰度并具有一定的稳定性.     

不同物距下的自动聚焦方法研究

目前对不同物距情况下的自动聚焦问题研究较少,为此提出了解决这一问题的自动聚焦方法.首先分析了不同物距的多个物体之间的成像关系和在不同物距情况下的图像清晰度评价函数的性质,然后提出了一种图像中心窗口的方法和用作图像清晰度评价函数的二维加权DCT系数的方法,最后采用一种改进的搜索策略对图像进行自动聚焦.实验结果表明,该方法可有效地对不同物距的图像进行自动聚焦.     

一种具有抗噪声能力的图像清晰度评价函数

针对对焦过程中常用的图像清晰度评价函数对噪声敏感的问题,提出了一种新的清晰度评价函数.利用4方向Scharr算子进行梯度累加计算实现双区域对焦窗口的选择,以减小算法的计算量并提高检测结果的准确性;将对焦窗口进行二维经验模态分解,提取出包含较多图像细节的前2个尺度分量,用以加权计算能量梯度值,得到清晰度评价函数值;为了实...     

基于透射率模型和极值先验的杂散光消除方法

针对杂散光对空间光学系统的影响,结合实际研究中光机结构无法更改,且无法精确估计系统点扩散函数的情况,提出了一种基于透射率模型和遥感图像极值先验知识的消除遥感图像杂散光的新方法。该方法能够有效地消除杂散光对遥感图像的影响,提高图像对比度,使图像细节变清晰。实验中使用多个图像清晰度评价函数对图像的清晰度进行了计算。实验结果表明,采用此方法使图像清晰度提高了15%以上。     

基于图像分析的数码相机对焦技术研究

由于数码相机飞速发展和普及，而自动对焦技术是提高成像清晰度的重要手段，故越来越受到重视。本文研究了基于图像分析的对焦技术．针对单区域图像清晰度评价函数的不足，给出了一个五区域图像清晰度评价模型，并引入神经网络模型来实现该模型中权重的优化．目前，该模型已在相关产品中得到应用．实践表明，该模型具有较好的准确性和可靠性．     

光纤环绕制监测图像清晰度评价方法

针对光纤环绕制过程中,光纤绕制层数增加和视觉系统景深量限制导致的光纤环绕制图像成像不清晰的问题,根据绕制图像的纹理特征,建立了适于光纤环绕制图像清晰成像的视觉系统,并根据图像清晰与否在空域中表现出的边缘特征差异,采用空域中图像清晰度评价方法对多幅光纤环绕制图像进行分析,以函数的单峰性、无偏性并且无局部极点作为最优评价函数确定光纤环图像最清晰的成像位置.通过仿真验证了Brenner评价方法可以有效地确定光纤环绕制图像清晰成像的位置.     

基于图像分析的显微视觉自动调焦方法研究

定义了一种基于边缘灰度的显微图像清晰度评价函数,该函数采用改进的线性微分拉普拉斯算子和阈值滤波的方法以减少图像聚焦的误差.将该函数用于显微镜的自动调焦中,具体方法包括:对显微图像的噪声进行中值和同态滤波以提高显微图像的质量;通过带门限的帧差技术以区分背景与前景,同时,为减少噪声和图像前景变化的影响,在评价函数中引入了阈值参数.实验结果表明,该方法准确、稳定和可靠,精度较高.     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

彩色图像分割技术综述

介绍了彩色图像分割的定义,分析了彩色空间的分类及各类的特点,详细综述了彩色图像的分割技术。     

图像处理技术在纱线毛羽检测方面的应用

数字图像处理技术是一种可用于纱线检测的新型测试手段,通过计算机图像处理与分析可实现纱线外观的数字化表征和测试自动化。着重介绍了国内外数字图像处理技术在纱线毛羽方面的发展应用现状,并对基于数字图像处理技术的新型测试方法与传统的检测方法进行了比较和分析。与传统的方法相比,基于图像处理技术的纱线检测方法具有客观、快速、准确等优点,是纱线外观检测领域的一个重要发展方向。     

基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

自然图像上色研究综述

图像上色是指从灰度图像中恢复图像的色彩信息,一张灰度图像可以有多个合理的上色结果,具有多模态的不确定性.另外,在上色过程中经常会出现颜色溢出、颜色暗淡等问题.传统的上色方法耗时长且效果不佳.最近,深度学习技术的应用使图像上色取得了显著的进展.文章将自然灰度图像上色分为4类：基于涂鸦的图像上色、基于参考图像的图像上色、全自动图像上色和基于文本的图像上色,并对这4类自然图像上色的技术方法进行回顾与总结;然后,讨论分析了深度学习给上色带来的影响、目前使用的损失函数以及评价指标;最后,总结了图像上色中存在的问题和未来的研究发向,为后续图像上色的研究提供参考.     

SAR与可见光图像融合效果客观评价

合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合效果的客观评价指标可以对图像融合方法的效果进行客观、定量的分析。研究了SAR与可见光图像融合效果的客观评价指标,并对这些指标进行了分类。为了对融合效果给出简洁的评价,利用多种融合方法对多组SAR图像和可见光图像进行融合。以实验结果作为依据,对客观评价指标进行了筛选,并利用选取的指标对不同融合方法的效果进行分析和评价。实验结果表明了选取的客观评价指标的科学性和有效性。     

无参考的车牌自动识别图像质量评价方法

提出一种针对车牌识别算法要求的车牌图像质量综合评价方法。其中根据车牌识别算法的普遍要求,归纳出了四种车牌图像质量评价因子:亮度偏移、亮度分布一致性、对比度、清晰度。最后使用主成份分析方法将四种评价因子综合起来建立得到对车牌图像的总体质量评价标准。采用这个评价标准,可以在无参考的情况下对单张车牌图像给出质量评价,为降低系统误差提供量化的依据,从而到达为识别算法提供高质量的输入图像的目的。     

快速图像逻辑运算VC^＋＋算法

论述了图像的二值化及逻辑运算在数字图像处理中的重要作用，详细分析了二值化的改进算法及图像的六种逻辑运算的算法，提出的一种改进的图像逻辑运算算法，可以提高逻辑运算中二值化的速度，该算法有较高的实用价值。     

基于模糊熵评价和最优搜索的自动对焦算法

针对传统自动对焦算法不能实现最优对焦,以及易受清晰度评价函数局部峰值影响,从而导致重复性和稳定较差的问题,提出一种基于模糊熵的清晰度评价算法和全局最优拟合算法,应用于工业影像测量的自动对焦.该算法用模糊熵对图像清晰度进行评价,可降低噪声以及放大倍率和光照强度变化对自动对焦性能的影响,结合多尺度全局搜索和微尺寸曲线拟合搜索算法,避免局部峰值的干扰以实现最优对焦.该算法在环境变化的条件下,尤其是针对光照不稳定和变倍精度不够高的环境下,具有很高的聚焦精度,重复性和稳定性有显著提升,能够满足工业影像测量对自动对焦的要求.通过实际工业影像测量系统中的应用对比试验,该算法的有效性和优越性得到了验证.