采用梯度滤波方法的夜间车辆检测

研究视觉交通监控的夜间车辆检测问题,提出一种基于视频图像处理提取夜间交通车辆完整轮廓的方法.通过梯度滤波消除路面反光的干扰,然后对经过预处理的相邻视频帧图像实行三帧差分分割运动区域,最后设计级联形态学滤波器对获得的车辆轮廓进行规整.多段典型的夜间交通视频测试结果表明,方法能有效地消除路面反光和环境光照的干扰,准确地提取夜间交通车辆的完整轮廓.     

一种光照条件自判断的夜间灰度图像增强算法

借鉴双直方图均衡(BBHE)和图像分割的思想,对夜间灰度图像进行光照条件自判断的增强研究,对光照条件较好、光照条件较差和光照条件较差但存在少数极亮区域的图像分别采用不同的方法进行增强处理.实验结果表明:所提算法可以突出夜间灰度图像暗处的细节,增大图像的对比度,并有效解决增强后图像整体亮度过高的问题,具有较强的普适性.     

一种用于夜间图像增强的算法

为了提高夜间图像的清晰度,文中提出了一种适用于此类图像增强的新算法,其特点为： １） 将对比度增强算法与直方图均衡算法级联,使得图中的局部信息与全局信息在增强时都能被利用; ２） 经对各种函数的实际处理效果进行比较,提出了一个适合夜间图像增强的对比度变换函数。实践证明新方法在处理夜间图像时能得到比较理想的结果     

夜间车道线原图像的预处理研究

夜间环境下车道线的准确检测是基于视觉的汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间正常工作的前提和基础。夜间环境下含有车道线的原始图像具有平均灰度值较低和车道标识线与路面的对比度较低的特点,这使得传统日间环境下应用良好的算法难以适用。针对此,提出一种夜间车道线图像的预处理方法。首先,采用改进的局部直方图均衡化的算法对夜间环境下车道线原图像进行对比度增强处理;然后利用±45°Sobel算子对图像边缘增强;最后采用可变窗口和Otsu算法融合的方法来实现图像的二值化。     

基于Python的夜间图像增强方法研究

数字图像广泛应用于生活娱乐、医学、交通等领域,由于光照不均匀和光照强度不够等自然环境、拍摄技术和设备的限制,有些获取的夜间图像对比度低、色彩偏暗、细节缺失严重,且含有大量噪声,影响图像的辨识度和质量,极大的影响了视觉体验.针对该问题,本文分析了基于Retinex和去雾理论的夜间图像增强算法,提高夜间图像的亮度和对比度,提升图像的可视化效果;运用Python语言实现了MSRCR、MSRCP以及基于去雾理论的增强算法.研究结果表明,对夜间图像进行增强处理后,能极大地提高图像的可视化效果.     

基于红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强

图像增强技术可以有效提高图像的整体或局部特性增加图像有用信息,改善图像的视觉效果.夜间图像增强是图像处理领域中的关键技术,使用图像增强可以提高夜间环境图像的信息量.对于单一传感器采集的夜间可见光图像,传统算法通过提高图像的饱和度和对比度进行图像增强,处理后的夜间图像易出现边缘锐化或图像伪影的现象.相比于单一传感器的夜间图像增强,红外和可见光图像融合技术可以大幅度的提高图像信息有效率.利用红外和可见光图像的成像特点将两者进行融合,有效地提高夜间复杂环境下图像的信息量,从而达到夜间图像增强的效果.实验证明使用红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强方法优于传统算法,有效抑制边缘锐化、图像伪影和图像过度增强的问题,同时提高了夜间环境下图像的主客观质量.     

煤矿视频监控系统图像锐化增强的程序设计及实例

从目前煤矿工业电视监控系统的现状出发，提出了利用图像锐化增强技术增强煤矿工业电视图像质量，并通过C语言编程应用实现了对井下静止视频图像的锐化增强处理，从而使工业电视图像变得较为清晰。     

平滑滤波技术在煤矿监控中的设计与实例

从煤矿工业电视监控系统的现状出发,提出了利用图像平滑滤波增强技术增强煤矿工业电视图像质量,并通过C语言编程应用实现了对井下静止视频图像的平滑滤波增强处理,从而使工业电视图像变得较为清晰.     

浅析视频图像稳定重建

在影像检验鉴定中,对视频图像的技术处理直接影响着检验鉴定的结果。该文针对在视频图像技术处理过程中,如何进行图像的稳定重建,结合实际案例,从关键帧的选取、直方图增强、超分辨率重建三个角度论述了进行图像稳定重建的技术方法。     

基于DSP+ARM的双核结构数字视频监控系统设计

数字视频监控系统以其直观、方便和信息内容丰富的特点而被广泛应用,笔者采用DSP+ARM双核结构,选用TMS320DM642为图像采集处理,AT91RM9200为实时控制,DSP通过CCD摄像头对特定的区域采集视频图像,并由视频解码芯片进行视频解码,处理后的数字视频信号由DSP通过视频运动检测算法进行图像处理,异常情况时则立刻由DSP向ARM施加中断信号,并将识别处理后的结果全部发送过去.ARM对DSP图像采集进行实时控制,并配合DSP将图像处理的结果显示出来,在恰当的时机触发外部控制器,从而实现一定的对外控制功能.实验验证：该系统稳定性、可靠性、灵活性都得到了增强.     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

基于对比度分辨率补偿的自适应底层视频挖掘夜视系统

在暗视觉环境下,常规视频采集设备采集的视频图像由于对比度低,人眼很难分辨清图像中的信息,给监控、刑侦、检测等工作带来了很大的困难.利用视频采集卡及其SDK软件开发包和人类对比度分辨率补偿算法,对暗视觉环境下的视频采集进行实时自适应底层视频挖掘,使常规的视频采集设备具有夜视的功能,提高其夜间监控的能力.通过本系统来弥补常...     

视频图像综合处理系统的设计与实现

本文针对各种恶劣环境下采集的视频图像,设计了一种高效的视频图像综合处理系统。该系统能实现对实时图像和已录回放图像的各种处理,包括图像的去雾、去噪等模糊图像清晰化处理功能。系统稳定可靠、操作方便,具有通用标准接口,可灵活应用到视频系统的前端、后端进行图像处理,能够可广泛应用于交通监控、银行监控等室内外各种环境。     

基于FPGA的Camera Link接口技术转换实现

为了提高视频图像传输的实时性、有效性,设计了一款基于FPGA的Camera Link接口转换技术实现系统.系统前端通过模拟摄像机完成对视频图像的采集,采用FPGA完成对视频数据的处理,用Camera link接口完成对视频图像的高速传输,最终实现了对视频的实时传输,同时也提高视频图像的有效性.     

基于YUV色彩空间的Retinex夜间图像增强算法

通常夜间拍摄图像容易出现细节分辨不清的情况。为了改善夜间拍摄图像的质量,提出一种基于YUV色彩空间的Retinex图像增强算法和色度自适应校正方法。首先将图像从RGB色彩空间转换到YUV色彩空间;其次对明亮度分量Y采用多尺度Retinex算法增强,并利用增强后的Y分量对色度分量U、V进行自适应校正;最后将图像转换到RGB色彩空间输出,使图像在细节信息得到增强的同时颜色得到较好的保持。通过与其他Retinex算法比较,实验结果表明该算法在颜色保持和细节增强方面能够达到很好的效果。     

基于BJND和JNDD的立体视频深度感知增强技术综述

人类视觉系统是一个具有多种视觉特性的复杂处理系统,视觉感知是人眼多种视觉特性共同作用的结果。立体视频图像因视差和深度的存在有着与平面图像不同的视觉感受,且深度感与视差有着紧密的关系。恰可察觉差别(Just Noticeable Difference,JND)或者称为恰可察觉失真(Just Noticeable Distortion,JND)是一种基于视觉心理学和生理学的视觉特性,双目恰可察觉差别(Binocular JND,BJND)和恰可察觉深度差别(Just Noticeable Depth Difference,JNDD)影响人们对立体视频的用户体验。在阐述JND基础上,综述人类视觉感知立体视频的BJND、JNDD模型及国内外研究现状,分析视差图质量和深度图信息对立体视频感知影响,提出了基于JNDD的深度图处理方法,寻求人眼对立体视频深度感知增强技术,建立基于BJND和JNDD的立体视频图像质量客观评价方法,为立体视频图像处理及应用提供指导。     

红外视频监控图像增强算法的比较研究

提出基于Retinex理论的McCann99结合自适应直方图均衡化的算法,并与同态滤波、MSR及McCann99的算法进行了比较．红外视频监控图像的计算机处理实验结果显示该算法可以增强图像的亮度和对比度,有效改善图像质量．     

一种基于VC＋＋视频图像实时采集方法

在数字图像处理技术的图像测量系统中，必须解决的问题就是图像采集，利用VFw技术来实现图像的实时采集，可以提高视频捕获的灵活性，减少了对视频设备的依赖性，为视频图像的处理和分析带来了非常大的便利。本文利用VFW中的的AVICap窗口类来采集图像，详细介绍了视频图像采集程序的方法，解决了数字图像采集及处理技术在图像测量中的应用问题。     

基于数字信号处理技术的红外夜视行车图像的处理

主动式车载红外夜视系统通常可以用来解决夜间司机视距不足的问题,降低夜间行车的交通事故发生率。然而,该类通过捕捉物体反射的红外光形成的夜视图像在某些实际环境的影响下会变得质量很差,司机不仅无法从图像中获得更好的视距,还可能因为图像问题造成误判而发生交通事故。基于图像增强算法,针对数字信号处理技术(DSP)芯片采集的车载红外夜视数字图像的增强进行了研究并实现,所使用的方法可供相关人士参考。     

基于水下机器人的海底视频图像拼接技术探讨

运用水下机器人(ROV、AUV)配备的高清数码相机拍摄深海底的视频图像(视频、照片)有其自身的特点，如获取难度较高、覆盖面积小、光照不均匀、特征点少、数据量大等。为了获取整体大范围的海底影像，使海洋科研人员更直观、全面地认识海底微地形地貌，对其底质状况进行分析，以更详细地了解海洋底栖生物的生态环境，需要对这些拍摄的海底视频图像进行拼接处理。本文提出一种基于水下机器人的视频图像拼接流程和处理方法，首先对水下机器人拍摄的海底视频数据进行关键帧提取，得到带时间戳的序列图像；然后导入姿态数据中的偏航角对序列图像进行方位角恢复；最后基于定位数据批量地对经过方位角处理后的序列图像进行拼接和融合匀色，最终获得拍摄范围内的海底全景拼接图像。基于本文提出的图像拼接方法，对某科考航次中获取的视频图像进行拼接处理实验，取得了较好的拼接效果，验证了本文提出的方法的可行性。