基于竞选算法的灰度图像匹配研究

针对灰度图像匹配算法普遍计算量大、速度较慢的问题,将灰度图像匹配问题转化成全局优化问题,然后利用竞选算法求全局最优解,以达到优化匹配性能的目的。图像匹配实验证明:在保证匹配精度的条件下,基于竞选算法的灰度相关匹配算法匹配速度大幅提高。     

基于模糊颜色提取的彩色图像分割

为了对彩色图像进行有效分割,提出了一种基于模糊颜色提取的新型彩色图像分割算法,这种算法可以有效的进行区域分割.首先,提出了一种模糊颜色提取方法,然后介绍了该算法,算法经过迭代可以选择典型的种子颜色来提取颜色分量,最后应用区域生长法可以确保所需区域的完整连通性.区别于现有的图像分割方法,本方法是将相同的像素分成几个模糊集,分割成功率提高10%左右.实验结果表明该算法可以合理分割出所需区域,避免冗余,并且具有较好的噪声抑制力和鲁棒性.     

基于Snake算法的深度图像人体目标跟踪

基于彩色图像的人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对目标进行跟踪时,受到光照变化、复杂背景、物体遮挡等因素的影响.针对此问题本文利用Kinect采集深度图像进行人体目标跟踪.首先在深度图像中通过用户索引检测出人体目标,可方便地去除图像中复杂背景的干扰.然后利用基于角点的自动初始化方法得到人体的轮廓信息,再结合Snake算法实现人体目标跟踪.最后将该算法与基于深度图像的Camshift算法进行对比分析.结果表明,在室内应用Snake算法不受灯光和复杂背景等因素的影响,能对人体目标进行实时跟踪,且比Camshift算法具有更强的抗干扰能力,跟踪更准确.     

基于小波变换的图像增强算法

根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,对图像小波变换得到不同分辨率下表征图像低频及高频信息的小波系数,对小波系数单支重构,对各分辨率下低频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像低频轮廓;对各分辨率下高频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像边缘。实验结果表明:算法具有很高的灵活度,既可以实现对图像轮廓的增强,也可以实现对图像边缘的增强。     

基于最大阈值的改进EZW图像压缩技术研究

研究了基于最大阈值的EZW图像压缩方法,从最大阈值角度出发改进了零树嵌入式编码EZW的算法,先判断重要子带,再进行带中操作,从而提高了工作效率。并结合传统EZW以及去高频图像压缩技术,进行MATLAB编程实验对比,结果表明:去高频图像压缩技术、传统EZW和改进后的EZW,这3种算法都能有效压缩图像,但是在三层小波分解下,改进的EZW算法明显优于其它两种算法。     

Polar码在图像传输中的性能研究

文中研究Polar码在图像传输系统中的应用,讨论Polar码的译码迭代次数、码长、码率等因素对恢复图像的影响,并与等同条件下的低密度奇偶校验码（Iow Density Parity Check Code,LDPC）在图像传输中的性能进行比较.数值仿真表明：随着Polar码译码迭代次数增加、码长增长和码率减小,图像传输的误块率（Block Error Rate,BER）减小,峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）增大.同时在码长为2 048,码率为0.5时,Polar码在图像传输中的性能比LDPC码的性能有明显地提高,在输入信噪比为3 dB时,Polar码的误块率有102增强,PSNR值有4倍的提高.     

基于稀疏表示分类算法的复合绝缘子憎水性检测方法

复合绝缘子表面憎水性的检测是判断其防污闪性能的主要手段之一.本文引入稀疏表示分类算法实现了对复合绝缘子憎水性图像的检测分类.运用最小一范数方法计算稀疏表示系数,通过计算最小残差图像来搜索与测试图像最匹配的训练样本图像,从而准确识别出检测试样的憎水性HC等级.该算法避开了一般模式识别算法中较复杂的特征提取环节,为复合绝缘子憎水性图像识别检测提供了新的思路.实验结果表明,该方法能有效地应用于复合绝缘子憎水性图像的分级.     

基于FPGA和DSP的图像实时采集处理系统设计

针对高分辨率图像的实时播放、存储,提出了一种基于FPGA和DSP架构的图像实时采集处理方案.本方案以两片TI DM368系列DSP为核心处理器,采用H.264编解码方式进行图像的编解码,以EP2C35系列FPGA芯片作为协处理器进行图像的采集、颜色空间的转换及编解码后图像的传输.该方案能够对红外、可见光两路视频图像进行处理,运行可靠稳定,接口易更改,经过简单修改实现多种格式视频码流的采集处理.     

矩孔夫琅禾费衍射的解析解和数值解

通过对衍射屏透光函数进行二维傅里叶变换和离散型快速傅里叶变换,分别得到矩孔夫琅禾费衍射的光强分布的解析表达式和数值结果。然后借助Matlab软件强大的作图功能实现了两种情况下光强分布的可视化仿真,具体分析了衍射图像随矩形孔径大小的变化情况。最后通过将数值解和解析解直接比较,指出提高数值解图像分辨率保证结果有效可靠的关键性因素是对输入信号进行适当的补零。     

基于改进k-均值聚类的纸币冠字号图像分割算法

针对传统彩色图像分割方法的局限性,提出了基于HSI色彩空间和改进K-均值聚类的图像分割方法,通过将彩色图像分解成三个相互独立的H、S、I分量,利用各个分量特点及其直方图确定聚类类别和初始聚类中心,在高饱和度区和低饱和度区分别聚类,并将聚类结果合并取交集,从而分割出目标区域.将该方法用于纸币冠字号码图像分割,经仿真验证,结果不受噪声和局部边缘变化的影响,分割效果得到明显提升,为后续冠字号准确识别提供了良好的基础.