基于计算机视觉的座舱仪表识别检测方法

在简要介绍座舱仪表及其常用识别检测方法的基础上,提出一种基于计算机视觉的座舱仪表识别检测的方法。阐述过程中的几个关键环节及所用到的图像处理算法。采用同态滤波和自适应中值滤波相结合的方法来改善图像效果,然后用改进的类间方差法(Otsu)获取仪表的二值图像。利用改进后交叉皮质视觉模型对仪表的边缘进行提取,并结合骨架来提取指针,最终通过最大梯度下降法得到指针的准确读数。实验结果表明:该方法可快速获取仪表指针读数,且能并行处理多个仪表。与传统的Hough变换、最小二乘法等相比,该算法在保证精度准度的基础上,大幅提高了处理运算的速率。     

SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法

为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量。此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析 SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升。     

基于明暗像素先验的随机游走图像去雾

针对雾霾天气下大气粒子的散射作用导致户外图像质量严重退化和暗通道对天空区域估计失效的问题,提出了一种单幅图像去雾算法。该算法从雾天图像模型出发,首先利用估计天空区域更加准确的明暗像素先验获取介质传输图粗估计,然后在随机游走模型的框架下,将粗估计的介质传输图作为先验约束传统随机游走能量模型,进一步优化介质传输图,得到最终的无雾图像。实验结果表明,该算法有效地在随机游走模型下结合了明暗像素先验对雾天图像估计的优缺点,证实了所提方法的可行性和有效性。     

基于视觉侧抑制机理的强鲁棒性图像分割方法

针对光照强度和图像退化的算法鲁棒性问题,提出一种基于视觉侧抑制机理的强鲁棒性图像分割新算法.该算法充分考虑到人眼视觉侧抑制机理“加强中心抑制周围”的特点,在范围一定的抑制野内,采用双高斯强度系数分布的减法非循环侧抑制网络模型描述神经元兴奋的变化量,与交叉视觉皮质模型相结合形成侧抑制-交叉视觉皮质模型.在此改进模型基础上,利用灰度级-邻域平均灰度级二维直方图将一维交叉熵推广至二维,进而构造出二维最小交叉熵分割判决准则以寻求最优阈值.研究结果表明:针对受噪图像,新算法的分割准则充分利用二维交叉熵增加了图像的局部空间信息,从而取得良好的抗噪结果;针对光照不均和模糊退化的图像,改进分割模型加入视觉侧抑制网络,使得新算法具有较强对比度和亮度适应性以及模糊补偿能力,能够获得精确的分割效果.     

基于并行映射卷积网络的超分辨率重建算法

针对基于卷积网络的超分辨率重建算法对不同场景下的图像存在复原质量不佳、细节信息丢失的问题,对卷积网络结构详细分析,结合重建模块和损失函数约束条件存在的问题,提出了基于并行映射卷积网络的超分辨率重建模型。该模型基于端到端的思想,构建并行映射网络及正则化约束条件,能对图像特征进行层次化自主提取,在高分辨率图像重建时极大地丰富图像特征的维数;并且将全变分正则化引入到重建模块,有效地克服了超分辨率的病态问题,从而获得鲁棒、丰富的图像信息,提升了重建图像的质量。实验结果表明,所提出的网络模型具有更优异的性能,其超分辨率算法在视觉评价和量化指标上取得了更好的重建效果。     

基于局部一致性的马尔可夫随机场去雾

为克服暗通道先验的适用局限性,同时增强一阶马尔可夫随机场对图像全局信息的约束能力,在颜色衰减先验的基础上,提出了一种局部一致马尔可夫随机场(Markov random fields, MRF)单幅图像去雾算法。首先,结合颜色衰减和暗通道两先验假设的特征，获取普适性更强的介质传输图粗估计,然后利用基于颜色特征的图像局部一致块代替MRF的二阶及其高阶能量项来构造代价函数,达到优化介质传输图和获取最终去雾图像的目的。实验结果表明,所提算法可以获取细节保持更好且鲁棒性更强的去雾效果。