光照不均图像的自适应加权均值算法

 在结合矩形框加权均值算法的基础上,提出一种对光照不均图像进行二值化处理的自适应加权均值算法。对流量计图像中每个像素点分别计算阈值,利用和值表及自适应计算调整参数t,可有效地避免光照不均的影响,减少程序计算量,增强阈值自适应能力,提高流量检测速度及图像二值化处理效果。结果显示,在C++环境下,分别运用自适应加权均值算法和传统的基于小波包及Niblack 算法,对所采集的同一幅流量计光照不均图像进行二值化处理,自适应加权均值算法用时1.6 ms,基于小波包及Niblack 算法用时9.3 ms,且自适应加权均值算法处理效果明显优于传统算法。     

基于滤波反投影的二值图像边缘检测新方法

利用基于滤波反投影（FBP）的CT图像重建算法中出现的“杯状效应”,对重建得到的CT值中的最小负值设置阈值因子来调整图像的整体归一化结果,从而得到一种新的边缘检测方法;同时给出一种改进的距离准则,以便针对不同的图像选择最优的阈值因子使得边缘检测的效果达到最佳。     

数字图像迭代均值滤波降噪算法

改进了图像处理的传统均值滤波算法,提出了迭代均值滤波算法。该方法从图像第1个像素开始,依次用邻域均值法处理每个像素。每处理1个像素立即更新该点灰度值,并用新灰度值参与后续像素的处理运算。图像实验结果表明,该算法能增强去噪效果,明显改善图像重构质量。     

一种基于FPGA非均匀光照图像分割方法

针对非均匀光照条件下图像的分割问题,提出一种基于FPGA的实时图像分割方法。得到了一种非均匀光照下分割效果较好的方法。首先,使用图像传感器采集原始的图像数据,然后进行sobel边缘检测,最后对其进行Bernsen局部二值化得到分割图像。本方法使用FPGA来对图像进行高速采集和并行处理,实时完成图像边缘检测及局部二值化。经现场调试证明本方法可以有效分割图像,使其目标更加突出,从而改善了非均匀光照对图像分割质量带来的影响,并具有良好的实时性。     

纤维图像拼接算法的研究

针对全景显示长纤维显微图像的需求,提出一种纤维图像的拼接算法.通过不同方向的细长纤维产生用以拼接的多边形对象.由于块状对象适合于最优化计算,因此,线状特征的块状化转换提高了匹配的稳定性和精度.图像的拼接通过多边形的重叠匹配实现,通过迭代匹配实现多边形的逼近计算.试验证明本文算法能实现细长纤维图像的无缝拼接.     

二值图像边缘跟踪算法及其在掌纹识别中的应用

提出了一种具有抗噪性能的二值图像边缘跟踪算法,并将其应用在掌纹识别中．实验表明：新算法与传统算法相比,能够快速准确地检测出二值图像的整个边缘,同时能够较好地去除图像中的噪声和毛刺．     

光照不均QR码图像二值化研究

Ostu算法因其具有算法实现简单等特点成为常用的一种图像二值化算法,但其对于不均匀光照下的QR码图像二值化处理效果不佳。针对Ostu算法这一缺点,提出一种解决方法：首先使用改进的同态滤波去除QR图像的不均匀光照的影响,然后采用Ostu算法对QR图像进行二值化。实验表明,使用该算法能有效克服不均匀光照的影响,二值化效果良好,条码识别率提高。     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.     

一种二值图像的快速细化算法

提出了一种适应于二值图像的快速细化算法，该算法利用边缘跟踪，根据边缘跟踪特点所设计的判断规则及单向链表结构存储边缘信息等技术，大大地加快了细化速度，而且占内存少，当仅需对目标模式进行细化处理时，该算法更为有效。     

质心迭代图像跟踪算法

针对均值漂移跟踪算法对图像进行核函数加权处理的不合理性,且在图像跟踪中存在偏差的问题,提出了一种基于最大后验概率指标的质心迭代跟踪算法.首先分析了最大后验概率指标的计算特性,并指出该指标可以计算出每个像素对相似度的贡献值.以此为基础,提出了一种非参数非核的质心迭代图像跟踪算法,即将每个像素的相似度贡献作为密度,候选区域的相似度作为区域质量,通过计算初始候选区域的质心并经反复迭代,从而获得目标位置.理论分析和实验表明,所提算法无需核函数,迭代计算无需指数运算,降低了计算复杂度,同时利用了最大后验概率指标对背景的抑制作用,可大大提高跟踪的准确性.     

汽车图象中字符目标的提取算法

针对汽车图象的复杂背景和多变的光照条件,提出一种用于汽车图象的字符目标提取算法,该算法采用了基于边缘分析的二值化算法结合自适应的形态滤波方法,对字符图象的灰度和纹理分布进行了分析,设计了一种基于一维边缘分析的二值化方法,与其他传统分析方法比较,该方法在运算速度和抗干扰能力上明显优势,在对二值化图象进行分割时,不采用固定形态滤波结构元素,而是根据子域及其邻域关系自适应地调整用于滤波的结构元素,更有效     

光照不均匀颗粒图像的校正方法

在颗粒图像的采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀,这给后续的粒度分析和计数等操作带来困难。为了解决这一问题,本文在论述常用的各种校正算法特点的基础上,提出了基于同态滤波进行处理的方法。该算法通过对图像的频域空间进行处理,削弱了图像中的低频成分,适当增强了高频分量,降低了背景的光照不均匀对图像分析所造成的影响。实验证明,本文提出的方法简单有效,可以广泛应用到实际机器视觉系统中。     

利用区域划分的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法

为在有效保护合成孔径雷达(SAR)图像边缘特征的同时进一步提高乘性相干斑噪声的抑制性能,提出了一种基于区域划分的SAR图像相干斑抑制(DABRS)算法.首先利用带方向的高斯-伽马平行窗通过比率运算生成边缘强度映射(ESM),并利用阈值化ESM对SAR图像进行区域划分,然后利用改进的变窗Kuan滤波与改进的Sigma滤波分别对SAR图像的均匀区域与边缘区域进行相干斑抑制.为进一步提高抑斑效果,两种改进抑斑算法均采用迭代滤波方式,且改进Kuan滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大.实验结果表明:与多种抑斑算法相比,DABRS算法在抑斑与边缘保护方面具有优势,等效视数提高超过30％,边缘保持指数提高8％以上,而且抑斑图像同质区还具有更平滑的视觉效果.     

基于光照分量提取的光照不均匀图像校正

针对光照不均匀的灰度图像,在频域采用多尺度高斯函数提取出光照分量,并对光照分量进行对数变换,再根据提取出的光照分量和变换后的光照分量对原始图像的灰度值进行幂次变换,从而实现光照不均匀灰度图像的校正。对于真彩色RGB图像,先将该图像从RGB空间转换到Lab空间,然后对L分量的灰度值进行幂次变换校正,最后将校正后的图像从Lab空间转换回RGB空间。Matlab仿真结果表明,频域提取光照分量比空域处理速度更快,幂次变换校正后的图像质量得到明显改善,与伽马函数校正相比,在客观评价标准和主观视觉效果两方面均能够取得更好的结果。     

用于图象处理的两种新边界检测算子

通过对线性和非线性拉普拉斯算子的分析，提出了一种新的边界检测算子－中值非线性拉普拉斯算子，该算子无方向性，既可保留边界，又可去除噪声，此外，还提出了另一种用图象灰度变换与边界提取相结合检测边界的方法，由此，产生了另一种非线性边界提取算子－灰度均衡化中值非线性拉普拉斯算子。最后对一幅加了盐－颗粒噪声的人物图象进行了计算机验证。     

一种新的JPEG2000多图像片压缩率预分配算法

针对JPEG2000协议中未提及的多图像片间压缩率预分配问题进行了详尽的分析,提出一种以图像片信息含量为依据进行压缩率预分配的实用算法,并首次引入边缘检测和预测模板来衡量图像的信息含量,且深入探讨了多种图像信息含量的评价方法。大量的实验结果表明,使用压缩率预分配算法,重建图像的视觉效果可以得到不同程度的改善和加强,均方误差(MSE)显著降低,对于目标具有区域集中性的图像尤为有效;用JPEG-LS、PNG预测算法和小模板的边缘检测算子来衡量图像片的信息量具有较好的实时性和有效性,能够满足硬件要求。     

一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强.首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization,BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,...     

基于噪声检测的彩色图像滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了基于噪声检测的彩色图像滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素(即信号像素)保持其值不变。并对基于相似度的自适应滤波算法加以改进,作为后续的滤波算法。实验结果表明,提出的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

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.