一种基于灰度投影的中国象棋棋盘角点检测算法

提出了一种中国象棋棋盘角点检测的算法． 首先采用LSD 算法检测出棋盘灰度图像中的大部分直线,然后通过使用基于灰度值区域的投影直方图和基于LSD 算法的直线交点检测两种方法,精确地检测出象棋棋盘的角 点．最后通过实验,验证了算法的有效性和实时性,对于棋盘的亮度变化、棋盘畸变和边缘模糊具有良好的适应性．     

一种基于SUSAN算子和相位相关实现图像配准的算法

提出了一种基于SUSAN算子检测角点,然后利用角点为中心的邻域的相位相关性实现图像配准的新算法,并在Matlab环境中模拟验证了该算法的有效性.实验表明,该算法配准精度高,对灰度变化和噪声具有鲁棒性.     

SUSAN角点检测算法改进

提出了一种改进的角点检测算法．本着好的算法不依赖于人为干涉的思想，在SUSAN算子基础上．通过对图像灰度值和对比度分析，提出灰度阈值t和比较函数C的快速自适应选取．针对SUSAN算法中对某些特殊型角点检测会失败的情况，构造一种针对SUSAN圆形模饭的二圆环模板，对一些与边缘点难以区分的角点进行检测．试验表明，改进的算法近一步提高了检测的准确性．     

运动目标最优角点选择算法*

针对传统角点提取算法应用于运动目标优质角点选取上,较难平衡检测精度和检测速率的问题,提出一种稳健的角点选择新算法。首先将图像分块,用子块在相邻帧间的灰度差对其进行聚类,并分割出运动区域块作为角点的搜索区域;然后引入邻域块重新构造Moravec算法的能量变化计算方法,并用之检测目标上的角点;最后对检测到的所有角点进行动态过滤,剔除掉质量低的角点,留下质量高的角点代表运动目标的局部显著特征。将本算法应用于目标跟踪系统进行测试,测试结果表明它有较好的稳健性,较强的的抗噪能力和较快的检测速度,且能保证跟踪的准确性,可以很好地满足交通场景中对行人检测实时性和可靠性的要求。     

自适应非最大抑制的Harris角点检测算法

 针对Harris角点检测中存在角点聚簇以及阈值选择困难的问题,通过分析Harris角点检测算法的实现原理,提出了自适应非最大抑制的Harris角点检测算法.该算法首先检测角点响应函数值为局部最大值的像素点,其次对所有局部最大值进行由大到小排序并且设置一个抑制半径,通过不断减小抑制半径提取角点,有效避免了Harris角点聚簇的现象,实现Harris角点在图像空间的均匀分布.同时,该算法能够解决阈值选择困难的难题,增强了算法的适应性.实验结果表明,该算法检测出的Harris角点在空间分布更加均匀合理,能够很好的适应图像拼接、运动估计等实际应用.     

一种自适应阈值的遥感影像角点检测算法

本文提出一种自适应阚值的遥感影像角点检测算法：采用8邻域点的扩展邻域计算灰度梯度;采用灰度梯度的概率分布函数确定自适应阚值;确定最大梯度方向,采用边缘方向追踪,结合自适应阚值判别角点。选取ASTER、TM、SPOT三种中高分辨率遥感图像数据,对算法进行试验。试验结果表明,该算法可以准确地提取有价值的特征角点,能有效抑制噪声点,针对不同数据具有很好的适应性,有较强的应用价值     

基于角点检测图像配准的一种新算法

提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法，其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法，通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息，然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系，并由此得到初配准参数，最后通过迭代过程以提高配准的精度。理论分析和实验结果表明，该算法对图像间的旋转角度没有限制，配准精度高而且计算量较小。     

基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系．并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法，成功地应用于图像拼接中．该算法将角点作为图像的特征点，并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选，有效地剔除了不匹配的角点，保证了匹配精度，同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算，大大提高了匹配速度．图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性．     

基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法

为进一步提高配准算法的鲁棒性、速度及自适应程度,提出了一种基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法.依据中心像素与其邻域像素灰度值差异计算分块图像对比度,自适应地确定其角点检测的阈值,并通过灰度相似性剔除伪角点;在构建的尺度空间中检测角点,解决了Harris算法需凭经验手动设定阈值,所提取的角点分布不均匀,对尺度敏感且含有伪角点的问题;采用斜率和距离约束剔除粗匹配后的部分误配准点对,再通过随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）进行精配准.实验结果表明,与4种同类配准算法相比,所提出的配准算法对于JPEG压缩、模糊、视角、光照及尺度变化图像都具有更好的鲁棒性,配准正确率更高,自适应性更强,且配准时间大幅减少.      

改进的基于灰度变化的角点检测算法

角点是图像目标的重要的局部特征,角点检测是低层次图像处理的一个重要方法。本文提出了一种改进的基于灰度变化的角点检测算法。灰度差阈值决定了SUSAN算子所能检测到的最小的对比度以及抗噪性能,本文采用自适应阈值方法代替传统的手工确定阈值法,并针对误检的问题,提出了相应的排除方法。实验结果表明该改进方法比传统方法具有更好的实时性和可靠性。     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

基于多方向互交叉模式算子与极坐标变换的鲁棒图像哈希算法

为了提高哈希序列对几何攻击的鲁棒性与正确识别率,设计了基于多方向互交叉模式算子与极坐标变换的鲁棒哈希算法。引入插值运算与Gaussian滤波器,完成图像的尺寸规范化与去噪处理,使其对于任意的可疑目标均可输出一个固定长度的哈希序列。基于极坐标变换(log-polar transform,LPT),对滤波规范图像实施处理,输出抗旋转攻击的二次图像。随后,利用多方向互交叉模式算子,从8个方向将二次图像变换为两个编码映射。将两个编码映射分割为非重叠子块,通过提取这些子块的直方图,将其视为纹理特征,作为第一个哈希序列。利用强度概率密度梯度代替强度梯度,对SURF (speeded up robust features)方法予以改进,充分提取图像中的稳定角点,形成角点图像;将角点图像分割为一系列的非重叠子块,通过计算每个子块所含的角点数量,将含有结构信息最丰富的子块予以标记,输出其在图像中对应的位置信息;并借助离散小波变换(discrete wave transform,DWT)来分解这些标记子块,获取每个子块对应的低频系数。联合位置信息与低频系数,形成结构特征,作为第二个哈希序列。设计加密机制,分别对两个哈希序列完成扩散,从而形成最终的哈希序列。通过计算源图像与可疑图像之间的l_2范数距离,将其与用户识别阈值的大小对比,对目标的真实性完成判别。试验数据显示:较已有的哈希生成机制而言,所提方法拥有更高的鲁棒性,对各类几何攻击均有更高的识别准确率。     

基于图像边缘保持的反距离加权插值算法

在数据可视化过程中运用一般的插值算法处理图像,边界效果通常比较模糊,也容易造成图像边缘信息的大量损失,导致图片整体增强效果欠佳。针对该问题,将图像边缘保持策略引入到反距离插值算法中,提出了基于图像边缘保持的自适应反距离加权插值算法(adaptive inverse distance weighted interpolation,AIDWI)。在图像边缘优化方向确定的基础上,利用反距离加权插值函数获取图像边缘区域像素间的关系,根据权值下降指数调节图像边缘的清晰度,设置平滑参数控制算法的平滑效应,达到图像整体增强效果的最佳状态。利用计算机进行图像增强仿真实验,通过基于图像能量谱的图像质量测度值和图像熵值对图像整体增强效果进行评估,结果表明经算法处理后的图像整体增强效果明显,算法在执行效率和提升图像熵值等方面均具有突出的优越性。     

基于改进边缘方向判定方法的图像插值算法

为了解决图像超分辨率重建过程中传统边缘插值方法边缘方向定位不准确,以及边缘区域只沿着边缘点一侧进行插值,而没有考虑边缘内外侧的问题,提出一种基于边缘二值化图像的边缘方向判定算法。该算法通过边缘像素点之间的相互关系来确定边缘方向,得到的结果更加可靠;并且加入方差来判定插值侧边,有选择性地对边缘一侧进行插值,考虑了边缘判定的特征。实验结果表明,与传统的边缘插值方法相比,两种改进获得了更好的图像重建效果。     

基于统计特性的路面图像光照不均匀校正算法

针对传统的灰度校正方法不能有效地校正全局光照不均匀的路面图像,提出基于统计特性的路面图像光照不均匀校正算法。算法根据路面图像自身的特点,以及正态分布特性,利用图像的均值和方差估计每个子块图像的背景灰度值,然后利用双线性插值的方法构造背景灰度矩阵,最后原图像减去背景灰度即可得到校正后的图像。仿真实验证实,该算法能有效地减少图像的光照不均匀,达到校正图像的目的。     

基于改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测

为提高二维EMD分解速度,改善从本征模函数(IMF)图像提取边缘的质量,提出了一种改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测算法.该算法首先通过邻域像素比较法得到图像极值点,利用改进的Delaunay三角剖分和三次样条插值函数进行曲面拟合,抑制了边界漏点问题,并用图像灰度均值改进了筛分停止准则,再对其分解得到的第一个IMF子图像进行小波多尺度分解提取图像边缘.通过仿真实验,结果表明该算法不仅能准确地提取图像边缘,还有效地抑制了噪声.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

改进的预估校正NURBS实时插补算法

现行的NURBS插补二阶预估公式不能保证插补过程中参数u的单调性,可能会出现插补方向反转,且其迭代过程在NURBS曲线尖角拐角处不一定收敛.为此,文中提出了一阶预估校正算法:采用一阶预估公式计算NURBS参数u的估计值,再迭代计算NURBS曲线的坐标点,直到满足插补精度为止.测试结果表明,文中算法可以保证插补过程中参数u的单调性,消除插补方向反转的现象,其速度精度与二阶预估公式相同,但迭代次数有所增加.     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

基于二维卷积的图像插值实时硬件实现

为了实时实现图像处理中的图像插值,提出了一种与具体插值算法无关的通用二维卷积器实现结构和一种使用两级缓存的图像数据存取结构。利用所提出的结构,设计了使用双三次插值的图像插值模块,在可编程逻辑门阵列上进行了实现。进行了图像实时放大的实验。实验结果表明:采用本结构,可以降低片上存储器的消耗,方便地实现比较复杂的插值,达到实时处理的目的。     

基于二维卷积的图像插值实时硬件实现

为了实时实现图像处理中的图像插值,提出一种与具体插值算法无关的通用二维卷积器实现结构和一种使用2级缓存的图像数据存取结构。利用所提出的结构,设计了使用双三次插值的图像插值模块,在可编程逻辑门阵列上进行了实现和图像实时放大的实验。实验结果表明:采用本结构,可以降低片上存储器的消耗,方便地实现比较复杂的插值,可达到实时处理的目的。