基于图像处理的激光中心实时滤波算法

为了提高激光线结构光在复杂3D曲面测量系统中激光中心的计算精度,提出基于图像处理的激光中心快速滤波算法,对激光亮带的搜索和亮带区域的平滑滤波同时进行,以消除传统图像边缘检测算法和整帧图像平滑处理计算数据量大的缺点.同时还提出排除虚反射光的激光中心线平滑滤波算法.对同一像素多次重复测量实验表明示值稳定性达0.16个像素,算法在精度和速度上满足实用要求.     

自适应型中心加权的中值滤波器

针对低噪声污染的图像提出了一种改进型中值滤波算法.该算法是一种自适应型中心加权的高效中值滤波算法.通过粗略地检测图像中的冲击噪声污染率,来自适应地调整中心像素的权值.从而控制新的滤波器对不同污染程度的噪声图像进行不同程度的平滑,即对轻度污染的图像进行轻度的平滑,而对污染比较严重的图像进行重度的平滑.实验结果表明.新的滤波算法优于传统的中值滤波器及其他一些典型的改进型中值滤波器.     

基于多尺度分析的足迹图像滤波方法

根据足迹图像的特点,给出一种基于多尺度形态学足迹图像滤波算法。首先将噪声图像中不同尺度的亮特征和暗特征提取出来并分别保存在形态学开闭塔中,然后根据不同尺度噪声的多少给予不同的权重进行噪声平滑处理,最后通过对形态学开闭塔进行重构得到滤波图像。实验数据表明:在足迹图像滤波中本文给出的方法要优于文中提到的其他方法。     

基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法

为了实现对无人机遥感图像去噪处理时兼顾滤波和边缘保持效果,提出了一种基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法——梯度倒数自适应开关均中值滤波。首先计算出模板内中心像素点与邻近像素点的梯度导数;然后选取局部梯度变化阈值,并定义标志数组来标记各像素点是否超过梯度变换阈值。最后,如果当前滤波像素点超过梯度阈值,则采用提出的自适应开关均中值滤波;否则采用梯度倒数加权平滑方法处理。该方法结合了图像的梯度信息,利用图像的连通性和相关性原理以及自适应开关均中值滤波算法去噪的优点,在去除高斯噪声和脉冲噪声同时可以很好地保持图像的边缘和细节信息。实验结果表明:与传统梯度倒数加权平滑方法相比,算法滤波后图像的平均梯度提升3. 16%,MSE下降了约5%,可以有效提升滤波后无人机遥感图像质量,应用价值明显。     

基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法

在分析了指纹图像的纹理特征之后,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法．该方法首先求取指纹脊线方向,然后沿该方向上选择均值滤波平滑邻域, 最后采用均值滤波对指纹图像进行平滑处理．该方法可以有效地平滑指纹图像中的噪声,降低强噪声对后续处理的影响,从而有效地提高了指纹细节特征提取算法的准确性．     

纯转动喇曼激光雷达带通滤波参数的优化研究

带通滤波技术是纯转动喇曼激光雷达系统的关键单元技术,由非优化的带通滤波参数将直接导致系统探测灵敏度的降低、温度探测精度的恶化等严重后果．作者引入模拟退火算法对中心滤波波长、滤波波长间隔及滤波带宽等带通滤波参数进行了优化计算,可获得温度探测灵敏度比已有报道高3～5倍的效果．     

基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法

基于暗原色先验模型去雾方法,提出混合滤波快速图像去雾算法.该算法在暗原色先验模型的基础上,对雾图的暗原色图像进行最大值滤波,继而求出透射率矩阵;利用最小值滤波估算透射率矩阵的下限值作为透射率的补偿值,再使用指导滤波修复透射率矩阵;利用小波变换方法对去雾后的图像进行滤波和平滑处理,有效改善了去雾图像的视觉效果.本算法有效解决了由于图像边缘估值失真导致的重建后去雾图像存在景深边缘处白色晕块和斑状奇异点的问题,以及带雾图像不同景深、景深边缘透射率的误差修复问题.     

含平滑处理的图像分割算法比较

图像理解的基础是图像语义分割。通过引入块形状复杂度并结合欧拉数,构建了过分割块合并的图模型图像分割算法(GM)。按照先图像平滑再图像分割的思路,把双向滤波、保边平滑、总变差结构提取平滑和滚动引导滤波等4种平滑算法与阈值分割、主动轮廓、粒子群优化算法和GM等4种分割算法相组合,形成16套先平滑再分割的两阶段图像分割算法。通过实验进行分割比较,并根据校正兰德指数(CRI)和杰卡德指数(JI)进行量化分析。实验结果表明:总变差结构提取平滑与GM相结合取得的分割结果最佳。t检验显示,平滑预处理能够显著提高GM算法的分割效果。     

基于图像分割的噪声方差估计

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法。第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差。第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果。在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差。     

一种基于分数阶Fourier变换的光斑图像抑噪方法

在激光光斑中心定位系统中,光斑图像噪声直接影响中心定位的精度。为了保证光斑重心的测量精度,抑制光斑图像噪声,针对信号和噪声有很强的时频静合特性,通过分数阶Fourier变换（FRFT）分析了含噪声激光光斑图像在分数阶Fourier域的幅度特征,在一维信号分数阶滤波系统参数估计的基础上,利用多阶段的滤波结构滤除激光光斑图像中的高斯噪声。仿真结果表明,该算法能较好地在强噪声背景下将光斑图像恢复出来,抑噪后的光斑基本能满足激光光斑中心定位系统的预处理要求。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法.采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理.采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数.仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法.     

矢量中值滤波在林业TM影像处理中的应用

介绍了改进的矢量中值滤波法算法,并使用该算法对广东省九曲水林场TM图像数据进行滤波消噪处理O 以图像基本统计信息、典型地类分类精度和平滑指数FI为评价指标将矢量中值滤泼的处理结果与传统的滤波算法(均值滤泼、中值滤泼、统计滤泼、自适应滤波和高斯滤波)进行了对比分O析结果表明,对林区TM图像而言,矢量中值滤波器具有出色的平滑去噪能力,并且保持了很好的分类精度,可以替代传统的滤波方O 法。     

多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配

立体匹配是视觉导航、三维重建的信息基础.为了降低光照失真对匹配代价计算的影响,消除引导滤波平滑图像时产生的光晕,提出了一种多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配算法.设计了融合颜色特征、梯度信息及梯度角度的匹配代价计算算法,对左右视图进行匹配代价计算;然后进行显著性处理,计算显著图的梯度信息,得到图像的局部平均梯度;遍历全图得到全局局部平均梯度作为边缘判断条件,自适应调整引导滤波的正则化参数.实验结果表明,算法有效改善了边缘轮廓及平滑区域的视差,降低了误匹配率.     

挤出吹塑中型坯壁厚的在线智能检测技术

采用激光扫描加图像处理的方法以实现在线测量:用一束激光从某一角度入射到型坯壁上,反射回来的光线由2部分组成,一部分是从型坯外表面反射的,另一部分是从型坯内表面反射的,这2部分光线之间是平行的,并存在一定的间隔.重新推导出该间隔与型坯壁厚之间的计算公式.用CCD摄像机接收从型坯反射回来的光线形成2个光斑图像.通过数字图像处理测取2个光斑之间的距离.即应用图像预处理、平滑滤波、图像二值化、边缘提取、图像分割、边缘曲线的跟踪和连接、尺寸标定来获取光斑中心坐标及光斑中心之间的距离.通过该计算式即可求出型坯的壁厚.实验研究表明,此检测方法所需硬件简单,计算量小,实施容易.它的实现可提高吹塑制品的质量,降低原料消耗.     

单一图像多滤波联合快速去雾算法

提出一种多滤波联合单一图像快速去雾算法。首先基于大气散射光特性,计算雾天图像最小通道图,给出大气耗射函数初估计;利用双边滤波保边缘的平滑特性,对雾天图像灰度图进行平滑增强处理;再以此滤波图作为引导图,对大气散射图进行引导滤波,生成准确的能体现深度变化的大气散射图。为了正确估计全球大气光,采用循环四分图形法求解雾天图像最小通道图中最亮像素;在此基础上生成视觉上较真实的清晰无雾图像。比较实验表明算法去雾效果更完整、视见度更高、速度更快。     

一种基于曲线波的改进自交叉双边滤波方法

针对图像中的高斯型随机噪声去除问题,提出一种改进的自交叉双边滤波算法.带噪图像首先通过预滤波器得到预降噪图像,令其作为参考图像计算灰度测度权重,再在原始带噪图像上运用交叉双边滤波得到最终去噪结果.预滤波器采用曲线波阈值去噪,并以图像子块间相似度代替原始双边滤波器中的单点像素间相似度计算灰度测度权重.仿真实验结果表明,该算法能很好地克服双边滤波和曲线波阈值去噪算法在噪声去除和伪像抑制方面的内在缺陷,进一步提高图像峰值信噪比(PSNR).     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法

分析了传统梯度倒数加权和中值滤波算法的特点,根据图像的相关性和连通性原理,利用邻域窗口中像素间的梯度信息,对像素进行平滑处理前先对该像素是否为噪声点进行判断,提出了一种基于梯度倒数加权和中值滤波的图像平滑改进算法。实验表明,改进算法较原算法能够更好地去除椒盐和随机噪声,同时较好地保持了图像的细节信息,处理过程的运算复杂度与原算法相当。     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高, 利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题, 提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度. 改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、 时间复杂度为O(1)的中值滤波器, 对云雾均匀的输入图像, 用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果. 通过计算机编码并采用无参考的客观图像质量评价方法比较算法改进前后的去雾图像效果, 定量分析与实验结果表明, 当原始图像云雾分布较均匀时, 用中值滤波算法时间复杂度低, 相比引导滤波更易实现, 既能节约去雾时间, 又能实现图像平滑处理.