CCD成像器件的不均匀性测试

从理论上分析了CCD暗电流和响应率不均匀性产生的原因,指出了在一定条件下可通过定标的方法减小CCD不均匀性对测量结果的影响．给出了测量CCD暗电流的方法及利用光点注入法测量CCD响应率不均匀性的方法,并通过实验系统验证了这种方法是可行的．     

基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。     

光锥耦合对ICCD响应不均匀性的影响分析

为提高光锥耦合ICCD成像系统的光响应均匀性,对光锥耦合过程造成光响应不均匀性的机理进行了分析,并用微观图解的方法清晰剖析不均匀性的产生机理. 从CCD光敏元、光锥纤维、像增强器光纤面板输出面的微观结构出发,通过实测图像合成,模拟再现了不均匀性的产生过程,分析了其主要因素,阐明了不均匀度的严重性,提出了通过减小光锥光纤直径改善ICCD的响应不均匀性的解决方案.     

利用计算机视觉检测家蚕微粒子病的改进研究

在家蚕微粒子病显微图像自动识别图像分割问题中，首先应从显微图像中将微粒子从复杂背景中提取出来．由于显微图像对比度差、光照不均匀及噪音等因素的影响，采用传统的阈值分割方法和边缘检测方法不能顾及到图像局部的实际有用的目标信息，因此很难准确提取微粒子孢子区域．利用数学形态学的方法根据微粒子图像的形状特征来检测微粒子区域，实现微粒子和背景的分割，取得了较好的效果．运用基于遗传算法的BP网络进行了识别和分类，结果证明此方法是有效的．     

基于彩色图像不变矩的交通标志特征提取方法

本文提出了一种利用RGB颜色差分矩阵对Hu不变矩进行加权的新方法．并将该方法和Hu不变矩投影变换快速算法相结合,对彩色交通标志的特征值进行提取．实验表明,该方法可以在Hu不变矩不受目标图像大小、位置、旋转等因素影响的基础上,进一步减小光照条件及天气因素对彩色目标图像的影响,快速、准确地提取出目标特征值,为目标识别提供依据．     

一种高精度CCD测试系统的非均匀性校正方法

针对高精度光电耦合器件(CCD)测试系统中像素的非均匀性给测试结果带来较大误差的问题,根据引起图像像素非均匀性噪声的特性,建立了对应的图像模型.采用自适应阈值分割算法将图像二值化分离出有效使用像素,并提出了一种采用两点线性方法对非均匀性像素进行校正的算法.仿真实验采用高速面阵CCD采集由激光器发射的圆形光斑图像,并通过计算图像光斑的中心坐标进行了验证.结果表明,该算法能够将图像的复杂背景与光斑分离,可校正其像素的非均匀性,稳定光斑的像素灰度值.在相同条件下连续采集图像,图像光斑的中心坐标稳定.     

激光-线阵CCD技术的热轧机辊形检测系统

应用激光—线阵CCD成像技术，提出了一种高速、高精度热轧机辊形检测方法，阐述了激光—线阵CCD工作原理及CCD视频信号图像处理技术，介绍了激光—线阵CCD热轧机辊形检测系统。采用新的自适应快速边缘聚焦法。有效地降低了噪音对成像质量的影响，提高了处理数据的速度，使图像得到有效增强，成功地解决了除噪、边缘检测和特征信息提取等关键技术，并通过实验进行了验证。     

不同光照条件下数字CCD相机响应不均匀性研究

从理论上分析了数字CCD相机光电响应不均匀性的原因,通过建立数字CCD相机响应不均匀性测试系统和三维模型,推导出了数字CCD相机响应不均匀性的计算公式,对数字CCD相机的响应不均匀性进行测量与分析,给出了测试系统的结构框图和部分测试结果.     

图像采集系统的线性CCD驱动电路设计

文章介绍基于高速线性CCD器件的图像采集系统的构成及其应用。通过对CCD图像传感器TCD1209D驱动时序及数模转换芯片AD9224的转换时序的分析,结合图像采集系统硬件功能要求,设计用于图像采集的高速线性CCD驱动电路,并采用单片复杂可编程逻辑器件(CPLD)进行了实现;测试表明驱动时序产生电路满足目标图像采集系统的应用需要。     

基于视觉注意机制的小目标预检测特性

针对一种使用了离散非线性采样的视觉注意机制模型，对其应用在小目标预检测上的检测概率进行了研究和分析．在一定的假设条件下，从理论上推导出了模型中影响小目标预检测概率的各个因素，包括目标大小、目标所在采样节点的大小、输入图像信噪比和目标均匀性参数等．由于采用了非线性的采样模型，注视点的转移将带来不同图像区域空间分辨率的变化，从而不能获得总的检测概率与上述各参数的有意义的关系，通过实验分析了这些因素在小目标预检测中对检测概率的具体影响．     

基于小波变换和SUSAN算子的灰度图像边缘检测算法

根据小波变换的多分辨率特性和SUSAN算子良好的抗噪和检测能力提出了一种灰度图像的边缘检测算法。首先对待检测的灰度图像进行小波多尺度分解,得到高低频信息;然后对高频细节信息进行SUSAN算子的处理得到图像的边缘信息。实验结果证明,该方法效果良好,具有很强的实用性。     

基于直方图调整的传统民族图案特征分析

利用计算机图形图像技术对中国传统民族艺术图案的特征进行了数值分析。利用直方图均衡化和灰度值五值化方法将原始灰度图像进行灰度分布调整,形成具有更加清晰灰度差异的新灰度图像;利用图像分析与处理中的几何不变矩方法,计算新灰度图像的12个几何不变矩,作为其特征向量;利用聚类分析中的k一均值聚类方法对其进行分类。通过具体算例,可以看出该方法原理简单、实现容易,得到了较好的分析结果,为传统民族艺术图案的计算机分析与处理提供了参考。     

可逆式JPEG 数据隐藏

针对数字化图像文档因随着数字相机像素质量的提升而变大,使其在网络传输过程中耗费更多传输时间的问题,提出了一种结合JPEG (Joint Picture Experts Group)数据压缩的可逆式隐藏技术,运用该技术可缩短影像传输的时间并且在影像传输的同时可传达隐藏的秘密数据.实验结果证明,文中所提技术可成功实现具有压缩的可逆式数据隐藏.     

基于去噪的熵算子边界检测法

图像的熵用来刻划图像的平滑性或均匀性 在图像的局部窗口中计算时 ,如果窗口中存在边界 ,则窗口中的图像不均匀 ,其灰度变化急剧 ,计算出的熵小 ;反之熵大 设定熵的阈值 ,即可判断是否存在边界 由于熵算子对噪声很敏感 ,直接用它进行边界检测 ,效果很差 文中针对这一缺陷 ,提出将熵算子与去噪相结合的边界检测法 ,如果计算出的熵大于阈值 ,要判断是噪声的出现所引起 ,还是边界的出现所引起 ,这样 ,边检测边界边去噪声 用该方法对信噪比较低的图像进行实验 ,得到了满意的效果     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

使用置乱技术和DCT变换的小波域数字水印

本文提出了一种基于小波域的数字水印方案.在嵌入图像之前,对水印进行置乱处理,对图像的小波系数使用离散余弦变换.实验证明,这种方法对常规图像处理有很好的鲁棒性.     

使用置乱技术和DCT变换的小波域数字水印

本文提出了一种基于小波域的数字水印方案。在嵌入图像之前，对水印进行置乱处理，对图像的小波系数使用离散余弦变换。实验证明，这种方法对常规图像处理有很好的鲁棒性。     

基于多分辨率和互信息的图像配准方法研究

用互信息进行图像配准可使配准的精度达到亚像素级,但该方法因计算量很大致使配准速度较慢.为了提高图像配准速度,并进一步提高配准的精度,首先运用多分辨率的方法将两幅待配准图像分别分解成n个不同分辨率的子图像,然后利用互信息先将分辨率最低的图像进行粗配准,并将此配准的结果作为下一个分辨率较高的图像配准的基础,继续这个过程直至最高分辨率图像被配准,即运用由粗到精的配准策略减小计算量,从而提高配准速度.用Visual C++6.0编程实现该配准方法,实验结果表明在图像配准过程中将多分辨率和互信息结合起来使用,配准速度得到很大的提高,并且由于多分辨率的使用有利于避免局部最大值,使得配准精度也有了一定程度的提高.     

基于红外线列扫描成像原理的数据处理新方法

根据红外线列扫描成像特点,引入流水控制方式,提出了一种图像数据处理新方法——按列处理方法,以减少系统总的运算时间,提高其实时性能。给出了该方法在DSP数字处理机上的程序实现结果。     

一种运动背景下目标快速定位方法

针对运动背景下目标检测算法计算量大,难以实现实时跟踪的问题,提出了一种目标快速定位方法.该方法采用图像配准补偿背景运动量,由多帧图像差分消除背景图像获得目标图像,通过自适应阈值对目标图像二值化,用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终定位目标区域.试验结果表明该方法能在2-6 ms内准确定位平移运动背景下的目标.