基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法

针对Kinect传感器获取的深度图像中存在大量噪声以及深度信息缺失导致的空洞问题,提出一种基于时空域数据融合的深度图像修复算法。首先,对配准后的深度图像利用卡尔曼滤波使跳变深度值趋于平稳,并采用阈值分割法得到待修复区域;其次,计算待修复边界所有像素点的时空域置信度,对时空域置信度最大的像素点计算其时域和空域深度数据,并根据时空域置信度为时空数据分配权值进行数据融合,实现像素点的修复;最后,待修复边界改变,迭代执行上一步直至图像修复完成。实验结果表明:与传统修复算法相比,基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法的深度图峰值信噪比更高、均方根误差更小,图像质量更好。     

基于JNDD边界划分的立体视频深度编码

针对编码后的深度图中边界区域失真导致的虚拟视图质量下降的问题,利用基于恰可察觉深度差异(JNDD)的边界提取方法,将深度图划分为尖锐的边界区域和平滑的非边界区域,并对划分后的区域分配不同的量化参数值进行深度编码.实验结果表明:本文提出的方法能够很好地保留深度图的边缘信息,有效地减轻虚拟视图绘制的失真;同时,绘制的虚拟视图能够保持较高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性测量参数(SSIM)值.     

一种基于WMF-ACA的深度图像修复算法

针对RGBD相机由于硬件条件的限制,所获取的深度图像往往存在空洞与噪声的问题,提出一种彩色图像引导的深度图像空洞填补方法.对深度图像边缘区域采用基于局部直方图的加权模式滤波器(WMF)进行处理,在有效保留深度图边缘与细节的前提下,消除图像噪声.对深度图像非边缘区域采用一种异步元胞自动机(ACA)模型算法,根据邻域和迭代规则对深度图空洞进行填补,快速、准确地完成任务.在立体匹配数据集Middlebury上测试所提算法实现性能,实验结果表明:该算法的结构相似性(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)更高,能够准确地填补深度图空洞,同时保持深度图边缘清晰.     

一种改进的SIFT图像检测与特征匹配算法

提出了一种改进的SIFT图像特征检测与匹配算法.以包含像素信息的深度图为基础,通过相应的映射关系,将深度图变成二维图像,再依据深度图每个网格顶点处的局部微分性质确定二维图像上的灰度值,得到二维灰度特征图像;利用SIFT算法对特征图像进行特征点的检测;然后将K近邻算法和双向特征匹配算法相结合,使得匹配得到的结果更加准确,误匹配对更少,并把匹配结果还原到深度图上;最后采用随机抽样一致性RANSAC算法对误匹配点对进行剔除,实现2幅图像的配准.实验结果验证了这种改进算法的鲁棒性和有效性.     

基于反馈的立体匹配算法

针对因传统的置信度传播( BP:Belief Propagation)算法生成的深度图并非十分精确而导致深度图的绘制及立体重现存在的失真问题,提出一种基于反馈的立体匹配算法,使生成的深度图进一步优化.该算法首先通过BP算法生成深度图,然后由左视点图像与深度数据绘制右视点图像,将绘制出的右视点图像与真实右视点图像进行比较...     

基于ITK实现Canny边缘Level Set图像分割方法

根据医学图像的特点,在医学图像分割与配准算法研发平台ITK基础上,结合了Canny边缘检测和Level Set方法实现了对医学图像的分割。实验结果中,边界的平滑性得到了保持,医学图像中常见的解剖结构和拓扑结构得到了很好的处理,同时也提高了算法的鲁棒性。     

Kinect深度图像快速修复算法

深度提取是基于“纹理+深度”自由立体视频系统的关键技术,而立体视频实际应用系统需要高效快速的深度图提取.提出一种针对Kinect提取深度图的快速修复算法.首先,对Kinect提取的彩色纹理图和深度图进行对齐裁剪,并采用背景填充算法对裁剪后的深度图进行初步修复;然后,对初步修复后的深度图进行基于颜色匹配的快速修复,得到质量较好的可用深度图.实验结果表明,本算法能有效修复原始深度图中由于遮挡而引起的空洞,获取的深度图整体平滑度好、边缘清晰;在普通PC机上达到25~30 帧/s的处理帧率,实现了深度图的实时提取.     

强化边缘的单目图像深度估计

为解决目前单目图像深度估计过程中物体边界处深度跳变不明显导致的遮挡难以判别、边界处深度估计准确度较低的问题,提出了一种强化边缘的单目图像深度估计方法.采用深度估计网络输出最初预测的深度图,同时采用深度补偿网络输出应补偿深度的预测值,通过融合两组网络的输出实现对最初预测的深度图中物体边界轮廓处深度值的补偿.此外,通过设计...     

输电线红外图像超分辨率复原方法

针对因相机抖动而影响输电线红外图像超分辨率复原效果的问题,提出结合SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征配准信息对低分辨率的输电线红外图像进行超分辨率复原.以4个相邻图像帧为例,首先选定一帧作为参考帧,将其他3帧与该帧图像进行SIFT特征配准,配准过程为特征点检测与初配准、RANSAC (Random Sample Consensus)去除误配准点和图像重采样.然后,对参考帧与图像重采样后的3帧图像进行超分辨率复原.实验结果表明,该算法与传统的超分辨率复原算法相比,重影率下降41％,具有更好的超分辨率复原效果.     

基于非局部稀疏表示的立体图像的超分辨率重建

针对在立体图像的超分辨率重建过程中,需要分别对低分辨率的彩图和同场景的深度图进行超分辨率重建的问题,提出了一种基于联合稀疏表示的立体图像的超分辨率重建方法.该方法在非局部中心稀疏表示重建方法的基础上,利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过构造联合特征图像块来学习彩色和深度图像的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的联合编码增量作为正则项,利用迭代优化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估,并与不同算法进行了比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,本文提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.     

基于FPGA的瓶盖边缘在线视频检测装置的设计

设计并实现了一个采用OV7670视频模块,以FPGA作为控制单元的瓶盖边缘在线视频检测装置。运用Verilog语言编程,该装置实现了外接VGA显示器菜单式参数设置,完成了实时视频图像的Roberts边缘检测,提高了图像处理速度。通过改进检测算法,有效地抑制了噪声,获得了清晰、连贯的边缘图像。该设计改善了工作环境,避免了对人体的损害。     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果, 需先对图像进行优化检测和识别, 提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法. 首先, 通过对原始医学超声图像进行自动标注, 构建医学超声图像灰度分布矩阵, 利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割; 其次, 构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型, 提取多尺度图像边缘特征; 再次, 构建深度残差网络结构, 采用深度残差学习算法进行超声图像的底层图像信息融合; 最后, 对融合后的边缘图像数据进行多尺度边缘检测. 实验结果表明, 该算法的图像分割精度高, 特征提取准确率达80%以上, 图像边界中间断区检测效果较好, 边缘点查全性较高, 算法检测耗时短、收敛性强.     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

基于小波变换及融合技术的图像边缘提取

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统边缘检测是基于图像整体的边缘检测.小波变换使基于图像分解的边缘检测成为可能,利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测.常规融合方法是将高频边缘和低频边缘进行简单叠加,由于高频、低频边缘是通过不同方法提取的,二者之间的相似度、吻合度存在差异,简单叠加不能够有效融合高频、低频边缘图像特征,本文算法采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合.实验表明,该算法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测和去噪功能.     

基于DSP嵌入式实时图像处理系统的设计与实现

设计一个基于通用高速数字处理器TMS320C6416的视频图像信号实时处理系统,硬件电路以DSP为核心,主要包括视频信号采集电路、视频信号转换电路、单片机控制电路及逻辑控制电路等部分;软件设计包括对采集模块的设置与启动、中断的响应、采集与处理后的图像数据在存储器之间的搬移及对数据进行实时处理等部分。最后在所构建的图像处理系统上验证了边缘检测算法并给出了实验结果。     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

基于数字图像的混凝土桥梁裂缝检测技术

应用visual C++6.0语言编制程序,研究了基于数字图像的桥梁裂缝检测方法,深入分析评价了图像灰度化、棋盘格角点求解像素率、滤波除噪、边缘检测等图像处理算法,实现了基于视频(或图像)的桥梁裂缝宽度计算和软件系统,并用15幅桥梁裂缝图像验证了其裂缝检测精度.结果表明:本文提出的裂缝识别方法能较好地用于钢筋混凝土桥梁和B类预应力混凝土桥梁的裂缝检测,当裂缝宽度大于0.3 mm时,图像计算出的裂缝宽度值与实测值非常接近,相对误差在6％以内;当裂缝宽度为0.2～0.3mm时,相对误差在10％以内.     

基于Clifford代数的多光谱图像边缘检测

为了充分利用多光谱图像不同图层之间的关联性,采用Clifford代数描述多光谱图像.在Clifford代数空间中,定义了多光谱图像的Clifford微分与Clifford梯度.在此基础上,提出了一种新的多光谱图像边缘检测与融合算法.该算法首先计算出各像素点的Clifford梯度,进而得到Clifford梯度范数;然后以此为依据,判断像素点是否为边界点,从而得到多幅边缘检测图像;最后,将这些图像融合,便可得到最终的边缘图像.与基于最大熵的多光谱图像边缘检测算法的比较结果表明,算法由于利用了多光谱图像不同图层之间的关联性,因而可以更好地保留边缘信息,获得更完整的边缘检测效果.     

基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

基于边缘检测与分裂合并的多区域分割研究

为了使多区域分割后的图像边缘更加清晰，提出了一种将边缘检测与分裂合并法相结合的多区域网像分割方法，其基本思想是用边缘检测算子与分裂合并法分别对同一幅图像进行分割，然后应用信息融合技术将经过上述处理后的两幅图像融合，得到新的图像，在进行图像融合时，采用了像素级和特征级两种融合方法．实验结果表明，该算法可将图像明显地分割成多个区域，且边缘清晰，分割效果令人满意．