基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法.该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值.因此,图像的边缘不再变模糊.实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法。该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值。因此,图像的边缘不再变模糊。实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘。     

边缘检测改进算法在路面破损检测中的应用

针对路面破损目前仍采用人工检测,很难对它进行客观和准确的评价问题,对图像边缘检测的各种算子做了总结和分析,介绍一种改进的Sobel算子——8模板Sobel算子,它能够检测8个方向的边缘,能较好地检测横向边缘和纵向边缘,但有时会产生伪边缘。最后使用8模板Sobel算子处理破损路面图像,并与其他算子比较,检测得到的边缘更清晰、连续,受噪声的干扰小。这样,实际得到的路面边缘图可以作为路面破损程度分析的一种依据。     

一种改进的直方图均衡算法

针对传统全局直方图均衡算法的不足,介绍一种简单、有效的图像增强算法。该方法通过对灰度变换进行修正,使映射后相邻两灰度间距加大,从而避免了不同灰度的像素均衡后被合并、图像过亮等现象。实验证明,改进方法可以减少图像信息的丢失,明显改善直方图处理偏暗图像的视觉效果。     

简评原子吸收光谱分析中的背景校正方法

本文简评了原子吸收光谱分析中的背景校正方法。井对新的背景校正方法——S-H法的基本原理作了简要地介绍。同时,对背景校正的误差及减小误差的措施亦作了一些粗浅的讨论。     

路面早期损坏的问题探讨

对公路路面造成致命危害的是更深层次的早期损坏,这种破损往往需要“开膛破肚”,对基层进行大修。本文对路面早期损坏的原因问题进行了探讨。     

适于路面破损图像处理的边缘检测方法

根据路面图像存在的背景不均、损坏比例低和损坏方向不规则的问题,提出了适于路面损坏图像处理的边缘检测方法.在传统边缘检测方法的基础上,引入了预处理和边缘增强.其中预处理包括背景校正、高斯平滑、灰度直方图变换,并提出有效灰度区间的概念;边缘增强则采用了数学形态学的膨胀运算和中值滤波.针对路面损坏图像实例,采用8方向Sobel算子和最大类间方差分割算法,按照上述流程进行边缘检测.结果表明,该方法能有效降低噪声对路面图像处理的影响并最大限度地保留图像中的损坏特征,而背景校正和基于有效灰度区间的灰度直方图变换则是该方法的关键.对经过预处理的边缘图像,最大类间方差法可取得理想的分割效果.     

高压地层微观模型系统中的背景校正

在微观地层模型显示系统中,地下图像存在摄像系统光轴不正、图像光照不均匀等问题,在后续的分割、提取界限等处理时,会因为背景不均匀而影响处理效果,因此需要进行背景校正。现利用曲面拟合和滤波的方法进行背景校正。对这两种方法做了详细的介绍,并给出实现的思路和方法,对两种方法做了分析和比较。曲面拟合可得到精确的背景校正模板,但是操作复杂,需要专业的熟悉曲面方程的人员来操作;滤波的方法不需要人工太多的干预,自动生成背景模板,可以对校正效果做人工比对,获得相对比较精确的校正背景模板,两者都能够满足实际应用需求。     

用于路面车辙检测的线结构光图像处理流程

分析了激光线结构光车辙检测原理,提出了适应沥青路面纹理特征和技术状况的线结构光图像处理流程,包括路面横断面曲线提取和车辙特征参数提取.其中路面横断面曲线提取由光心提取、光心连接和光心曲线平滑实现.基于高斯拟合的光心提取用于确定线结构光位置,光心连接用线性插值得到完整的路面横断面曲线,而光心曲线平滑则可削弱路表纹理及其他干扰因素的影响.车辙特征参数提取在获取横断面包络线的基础上实现,最大车辙深度和曲线填充面积均可作为车辙评价参数,而路面横断面曲线也可用于路面横向变形特征的描述.模拟车辙试验表明,线结构光检测可以精确测量车辙深度,提出的图像处理流程具备可行性.     

鱼眼视频图像畸变的实时校正方法

采用鱼眼图像的球面投影模型,提出一种基于鱼眼透镜球面投影的实时校正方法.该方法将鱼眼图像映射在5个图像平面上,解决了鱼眼视频图像畸变严重,观测视觉体验效果较差的问题;根据图像在计算机中的内存布局,对校正算法中的空间映射计算和内存存储空间进行了优化,提高了算法的执行效率,减少了算法的内存消耗.实验结果表明,该方法能显著改善鱼眼图像的显示效果,对单帧图像的处理时间仅为18.37ms,能满足鱼眼视频图像实时校正的需要.     

亮色分离的饱和图像校正方法

针对图像饱和产生的偏色和细节丢失问题,提出了一种在YCbCr色彩空间进行的饱和图像校正方法。在校正时不仅考虑用邻域颜色去校正饱和像素,同时参考了该像素的不饱和通道信息。在单通道饱和像素校正中,设定校正点位于原饱和通道方向的延长线上,且为该线与邻域加权平均颜色组成的直线的最短距离点。由于校正是在YCbCr三维空间进行的,因此校正像素的亮度值被同时固定。在双通道饱和像素校正中,校正点颜色用邻域颜色相关性恢复,亮度值通过参考不饱和通道原始数值计算恢复。在3通道饱和像素校正时,对校正点颜色使用邻域恢复,而对亮度采用了梯度保持的方法。实验结果表明,该方法能更有效地校正RAW格式图像和处理后图像的颜色和亮度,并尽量保持不饱和区域的图像信息。     

考虑层厚的路面弯沉修正系数研究

路表弯沉实测值与计算值之间常常存在较大偏差，需以弯沉综合修正系数调整．现行沥青路面设计规范中，弯沉综合修正系数F缺乏对路面结构层厚度的考虑，且存在“反常现象”，即随着土基模量的增大，设计厚度也增大的现象．通过现场试验路的测试分析，提出了新的F计算式，以反映F随不同路面结构层厚的变化规律，适应不同层厚的路面结构．     

基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正

为解决列车客运票防伪和自动验票中的列车客运票图像倾斜校正的问题,提出了一种基于Hough变换的列车客运票图像倾斜校正方法.该方法根据现有倾角检测算法及列车客运票图像的特点,将列车客运票图像的前景与背景分离,在对图像前景进行水平轨迹线平滑的基础上提取文本行特征线,然后采用分级Hough变换的思想实现倾角的检测,最后用直线拟合的方法实现图像的校正.实验结果表明了所提出的算法的有效性和可靠性.     

Correction of Scanned Book Images

Because of the spine, a book cannot be set flat on a flat bed scanner. As a result, the image suffers from shape distortion, variable brightness, and blurred characters. This paper describes a method based on book shape analysis to address these problems. The algorithm utilizes the relation between the distance from a line segment on the book to the flat bed and its projected length. The correction process uses edge extraction, iterative boundary point computations, linear image transformation, and histogram modification. Experimental results show that the shape distortion and brightness variance problems are perfectly resolved by the method.     

基于历史信息的路面表观损坏图像识别

在路面表观损坏图像识别方法中,为了解决现有方法准确度与速度不高的问题,利用历史检测结果这一历史信息,提出一种基于历史信息的路面表观损坏图像识别方法。首先,搭建了面向历史信息应用的算法框架,引入利用历史信息创建损坏识别的初始约束条件的机制。其次,训练VGG-16网络用于提取损坏特征。最后,利用历史信息建立初始种群以及设计特征参数,从而改进遗传算法。实验结果表明,该方法相较不运用历史信息的识别方法,能在不降低识别准确度的前提下显著提升识别速度,最快可较不运用历史信息的算法提升141.71倍速度。     

基于单应的大倾角图像的几何纠正

针对手持相机获得的图像倾角较大,并且摄取的前后图像之间存在旋转,提出了一种基于计算机视觉中单应原理的几何纠正方法.绕同一摄像中心拍摄的两幅图像之间不存在视差,两图像平面的单应关系H,可以通过它们各自的摄影矩阵P,经过分解后重新组合得到.该方法经试验论证简单、有效.