采用像素配对的自适应对比增强灰度化法

对比了像素间高斯随机配对、伪随机数距离配对及不同固定距离配对对灰度化效果的影响,对Grundland脱色法进行改进,同时自适应地得到更适合给定彩色图像的对比度增强系数增强灰度图像.实验表明:不同的像素配对方法适合不同主题特色的彩色图像,在改进的脱色法中采用自适应对比度增强系数,可使更多的图像种类获得更加突出的灰度化效果.     

RGB空间应用灰度无关图降噪的彩色图像阴影抑制

灰度无关图具有对光照不敏感的特性,因而,彩色图像中相应位置上的阴影将不会出现在灰度无关图中。在研究RGB颜色空间中阴影与灰度无关图逻辑关系的基础上,应用灰度无关图消除光照度与阴影引起的噪声,达到对彩色图像中存在的阴影区域进行抑制及降噪后重构的目的。基于标准测试图像的试验结果表明,重构图像可以有效且实时地抑制彩色图像中的阴影。     

基于小波变换的红外目标图像多尺度边缘提取

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础.传统的空域微分算子等方法在对背景相对复杂的红外图像不能有效的提取目标边沿.针对红外目标-景间对比度小,边缘模糊的特点,提出了基于小波变换的多尺度边缘提取方法.实验结果验证了,该算法具有良好的检测效果.     

基于纹理特征的回转窑熟料烧结状态分类

采用灰度共生矩阵方法,利用Fisher系数提取出最佳分类位置算子和纹理特征参数,通过对实际回转窑窑头熟料图像分析,发现位置算子为(5,-5)即距离为5、方向为45°下的灰度共生矩阵对应的和平均、逆差距、差异熵、对比度、差方差和熵这6个参数具有较好的区分度,其表面纹理特征能客观地反映其烧结程度,并通过基于C4.5算法实现了过烧、欠烧和正常烧结3种不同状态下的熟料纹理分类,其精度达到了95.65%.同时结合实际工况对熟料纹理进行了分析,给出了各自的变化特点.     

基于机器视觉的物料袋图像深度信息的提取

建立机器视觉的几何测量模型,设计实验装置并进行标定。得到输出深度图像中灰度值与物体实际深度之间的反比例关系式。实现物料袋深度信息的提取,很好地反应出物料袋的表面形貌,并对所得结果的误差进行分析。     

无损检测焊缝图像的缺陷分割算法研究

模糊C-均值聚类（FCM）算法现在已广泛的应用于地质形态分析、语音识别、图象处理及空间导航系统等领域。尤其在灰度图象中,由于其固有的模糊性,把模糊理论应用于灰度图象的处理中,能取得一定的效果。无损检测中采集到的图象为灰度图象,其中灰度信息是最基本的信息,也是最简单的图象信息,本文利用一维灰度信息,采用模糊C-均值聚类算法,结合直方图数据,设定FCM算法初始聚类数目及初始的聚类中心,实现对焊缝图象的缺陷分割。     

一种基于纹理和颜色的图像检索方法

为了减少构造灰度共生矩阵的计算量,应用Roberts算子对图像进行边缘检测,构造边缘图像的灰度共生矩阵.该方法克服了构造灰度共生矩阵的计算量过大的缺点,引入了色度矩描述的颜色特征,使检索结果更加符合人的视觉特点,并可以通过调整纹理和颜色特征的加权值来满足不同的检索需要.     

基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索

结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中.     

直方图均衡化在数字图像处理中的应用

详细阐述了灰度直方图均衡化将原始图像密集的灰度分布变成在全部灰度范围内的均匀分布,从而拉大图像的对比度并在视觉上达到明显增强的效果,使一些原本不易观察到的细节能变得清晰可辨。     

采用部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别

提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%.