一种车把手外观视频图像暗纹检测算法

工业生产自动是现代工厂生产发展的必然趋势,精准、高效的智能化生产方式必然会取代繁重、出错率高的手工劳动。本文提出了一种新的产品外观暗纹检测算法。通过噪声滤除、像素二值化、状态判断、区域划分等图像预处理操作,综合右下、左下两种检测模式对物品暗纹特征进行提取判断。实验结果表明,本文所述的检测算法在实际应用中有效,可广泛应用于工厂产品外观检测系统。     

粒子群优化的深海图像暗边缘检测优化算法

为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明：改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。     

实时采集多幅图像叠加平均去噪的研究与实现

本文针对降低医用图像噪声、提高图像清晰度这一问题进行了研究与分析,并在此基础上设计了医用透视图像数字化处理系统.介绍了本系统的图像采集、图像储存的设计与实现,其中详细分析了抓图、多幅图像叠加平均去噪,并给出了各功能模块的算法设计思想、流程图、仿真结果.     

利用通道间相关性的CFA图像盲取证

数码相机大多采用单传感器通过颜色滤波阵列（color filter array, CFA）插值获取彩色图像. 为此, 利用通道间CFA 插值引入的频谱相关性鉴别图像真实性. 分析插值图像与自然图像的频谱差异,基于绿-红分量频谱差的高频区域提取取证特征;对待鉴定图像重新插值,根据重插值前后的取证特征变化检测图像篡改. 实验结果表明,该方法可以定位图像篡改且对JPEG 压缩有较强的鲁棒性.     

SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

针对目前SAR图像斑点噪声滤波算法在噪声去除和边缘保持方面同时性上的不足,该文基于SAR图像噪声识别和边缘检测,提出适用于同质区域和边缘区域的自适应SAR图像去噪滤波方法. 该方法根据SAR图像斑点噪声、边缘位置、边缘方向信息,动态改变滤波器模板的尺寸和形状,实现SAR图像斑点噪声去除,同时保持图像边缘和纹理信息与细微结构. 以2010年8月15日北极地区RADARSAT-2 SAR HH图像为例,将本文的方法与典型空域滤波法进行对比分析,定量分析结果表明所提方法的可行有效.     

基于隐蔽通道的带宽算法的研究

介绍对隐蔽通道分析的原因及方法,重点阐明共享资源矩阵分析法的原理,并举例说明这个分析方法的优越性.     

基于Matlab的数字图像典型去噪算法

针对数字图像处理中的典型去噪算法,利用Matlab进行分析处理,并从主观和客观2个角度对数字图像的去噪效果进行分析.在分析过程中可以看出,针对不同类型的噪声需要相应的滤波去噪算法才能取得较好的效果.     

一种基于2DPCA训练的形状先验提取方法

面向噪声图像分割问题提出了一种基于二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)训练的形状先验提取方法. 首先对无噪声形状进行训练,得到一组标准正交投影方向并张成2DPCA空间. 将噪声图像投影到该空间,并在张成的空间中应用最小二乘法找到跟该投影点距离最近的点. 该点的原象未必是原来的训练形状,而可能是它们的线性组合. 最后在原来的空间中找到该原象,重构出先验形状.实验结果表明利用所得形状先验对含噪声以及含遮挡和缺失内容的图像分割具有明显效果.     

基于小波的图像去斑点噪声方法的研究

根据超声图像斑点噪声统计模型的特性,通过对超声图像进行连续小波变换、分形插值小波变换等变换方法以及小波分析的软阈值滤波方法,提出了结合小波软阈值与中值滤波去噪的方法,在不同尺度对信号小波系数进行处理,达到降噪目的.     

基于归一化图像的小波域水印算法

提出了一种基于小波变换的抗几何攻击数字图像盲水印算法.首先本算法以基于矩的图像归一化技术和不变质心理论为基础,获得嵌入水印的兴趣区域.其次,将得到的兴趣区域分成4块,分别对其进行小波变换后将其中3个低频子带嵌入水印,而将另一个低频子带计算量化步长.然后,将水印利用量化调制方式自适应地嵌入到小波域的低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对几何攻击和常规信号处理都具有较好的稳健性.     

基于FPGA的图像边缘检测算法设计

通过研究Sobel原理和算法,在FPGA内部用流水线的方式来实现数据的具体提取、计算和存储,最终实现了对任意Bmp格式图像的边缘检测图像的计算和提取,并显示出来,证实Sobel算法有比较好的边缘检测效果,而且采用流水线的技术,可以有效提高数据计算的效率,实现了一个时钟周期就输出一个像素图像的导数值。     

基于小波和Curvelet变换联合去噪的含噪盲源分离

独立分量分析(ICA)是一种仅依据信号间的统计独立的性质,对多路观测到的信号进行盲源分离的方法.现有的独立分量分析算法大都假设在无噪声情况或噪声很小可以忽略不计的情况,而在强噪声背景下,这些算法都无法获得理想的分离效果.在含噪信号盲源分离一般模型的基础上,提出了一种小波和Curvelet变换联合去噪的含噪信号盲分离算法.通过对高斯噪声背景下的混合图像的仿真研究,表明该方法能有效的提高图像的信噪比,减轻了噪声对经典ICA算法分离性能的影响,很好的实现了含噪混合图像的分离.     

基于小波变换的图像融合算法研究

针对可见光和红外热像仪各自的成像特性,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法,将配准完成的电视图像和红外图像分别进行小波分解,得到低频图像和高频图像。采用不同的规则分别对低频图像和高频图像进行融合,并进行小波逆变换,得到最终的融合图像。最后采用实验验证了算法的有效性,结果表明,该算法明显优于传统小波变换算法。     

基于改进GA和OTSU的图像分割算法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一项关键技术.文章利用改进遗传算法与改进OSTU算法相结合对二维图像分割进行了全局优化,使算法在保持群体多样性的同时加快收敛速度,提高算法全局收敛的稳定性,实现了图像的自动最佳阈值的分割.     

基于去相关NLMS算法的自适应回波抵消

在NLMS算法的基础上,从语音信号相关性的角度出发,提出了一种去相关NLMS算法(DC-NLMS).该算法收敛速度快,稳态失调小,计算量与NLMS算法相当,克服了APA算法收敛速度快但计算量大的缺陷.计算机仿真结果表明,DC-NLMS算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于NLMS算法、APA算法以及文献[7]中的算法.     

基于通道特征聚合的行人重识别算法

在基于深度学习的行人重识别算法中,通道特征易被忽视而导致模型表达能力降低。为此,以ResNeSt50为骨干网络,借鉴SENet通道注意力特点在残差块末尾接入SE block,增强网络对通道特征的提取能力;针对ReLU函数因缺少控制因子而限制不同通道特征图对激活值的准确响应问题,引入一个动态学习因子来丰富通道特征权重信息,以形成新的加权激活函数Weighted ReLU(WReLU);基于分组卷积特征图局部而设计新的激活函数Leaky Weighted ReLU(LWReLU),有效提高不同位置的深度特征表达能力;在Split-Attention和SE block中应用LWReLU,改善Split-Attention对各组特征图的权重学习能力;利用circle loss改进损失函数,优化目标收敛过程,从而提高模型精度。实验结果表明：在CUHK03-NP、Market1501和DukeMTMC-ReID数据集上,所提方法的Rank-1比原骨干网络分别提高了19.08%、0.98%、2.02%,且其m AP比原骨干网络分别提高了17.13%、2.11%、2.56%。     

基于多维损失函数优化FSRNet的气象观测图像超分辨率重构算法

【目的】传统FSRNet生成的超分辨率图像存在伪影、模糊等情况,作为志愿气象观测的试点省份,河南省气象局招募了大批志愿观测站,以期解决部分气象观测图像存在较低的分辨率的问题。【方法】首先引入热图损失、目标注意力损失和对抗性损失构成多维损失函数,对FSRNet进行模块优化,使用转置卷积放大低分辨率的图像。其次对模型进行分步训练,先对低分辨率观测图像进行粗略SR网络训练,再使剩余网络融入训练。【结果】多维损失训练的引入,降低了算法复杂度,提升了粗略SR网络的性能,解决了SR网络训练时调参困难等相关问题,提高了超分辨率气象观测图像的质量。【结论】试验结果证明,本方法在气象领域观测图像的优化相比于其他算法效果更佳,可以生成质量更高、细节更加清晰的目标观测图像。     

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。