参数自适应去阴影前景目标检测算法

针对前景目标检测中出现的对动态背景适应力不佳、受鬼影及阴影干扰严重的问题,提出一种改进的视觉背景提取(ViBe)算法.首先,通过像素点的动力学模型和闪烁程度来衡量场景的动态程度,并以此自适应更新像素分类和背景模型中的关键参数;然后,利用鬼影的视觉显著性和静止不动的特点,快速找出并消除隐藏在背景模型中的鬼影像素;最后,针...     

基于卡尔曼滤波器的背景抑制及小目标检测

提出了一种采用卡尔曼滤波器作为杂波背景预测器的小目标检测方法,相比较于传统的梯度下降算法,该方法充分利用了假设的杂波图像模型,并且算法中也没有影响检测性能的步长参数,因而具有更好的检测性能,实验表明,该方法能有效地抑制杂波,并同时增强小目标的信号。     

运动点目标的检测识别方法

主要研究点目标检测技术，提出了点目标检测技术的难点．简介4种点目标检测的方法，最后主要叙述采用TDLMS自适应滤波法来检测识别红外图像的运动点目标．     

提高红外点目标图像单帧检测概率的背景抑制法

给出了一种低信噪比红外点目标图像检测的新方法，利用背景图像相对于目标图像具有相关长度长、在频域空间处于低频部分的特点，提出了在空域对红外点目标场景图像进行高通滤波的方法，达到抑制背景、提高目标图像信噪比的效果，进一步讨论了自适应门限曲面函数的建立，实验表明，该方法可以在满足本要求的红外点目标图像信噪比和虚警目标个数的条件下，最大可能地提高红外点目标图像的检测概率。     

基于跳跃马尔可夫模型的红外点目标检测方法

提出一种基于跳跃马尔可夫模型的红外点目标检测方法,根据模型设计了采用粒子滤器的模型参数与状态估计算法.该方法既能用于图像的空域滤波,也能用于序列图像的时域滤波.实验表明采用该方法进行空域/时域滤波可以极大地抑制杂波背景并增强点目标的可检测性.     

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.     

一种基于点监督的显著目标检测方法

提出了一种基于点监督的弱监督显著目标检测方法,设计了一种自适应的掩膜洪水填充算法来生成伪标签,并利用了一个基于变换器的点监督显著性检测模型来生成第1轮的显著图。然而,由于标签的稀疏性,弱监督检测模型往往退化为通用的前景检测模型。为了解决这个问题,进一步提出了一种利用非显著抑制方法修正第1轮中生成的显著图,并利用它们进行第2轮微调。实验结果表明,在ECSSD和PASCAL-S数据集上分别取得了0.035 8和0.064 7的MAE,验证了该方法的有效性。     

2019年空时自适应处理技术研究热点回眸

空时自适应处理可以联合空域和时域进行二维自适应滤波,是运动平台雷达系统中进行杂波抑制和目标检测的关键技术。近年来,空时自适应处理技术迅速发展,其应用领域也在不断扩大。概述了2019年空时自适应处理领域所取得的重要研究进展,展望了未来空时自适应处理技术的发展趋势。     

基于自适应形态学Top-Hat滤波器的红外弱小目标检测方法

针对红外序列图像中运动弱小目标的检测问题,提出了一种基于自适应形态学Top-Hat算子和改进的自适应门限的弱小目标检测方法,其中形态学滤波嚣的结构元素采用两层前馈神经网络通过大量样本训练优化．将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为作Top-Hat运算后图像矩阵的最大值,并针对所检测的大多数弱小点目标采用自适应门限进行分割,同时对SNR〉4左右的点目标用固定门限进行分割．实验结果表明,该方法对SNR较低的复杂图像具有良好的滤波效果．     

提高红外点目标图像单帧检测概率的背景抑制法

给出了一种低信噪比红外点目标图像检测的新方法．利用背景图像相对于目标图像具有相关长度长、在频域空间处于低频部分的特点，提出了在空域对红外点目标场景图像进行高通滤波的方法，达到抑制背景、提高目标图像信噪比的效果．进一步讨论了自适应门限曲面函数的建立．实验表明，该方法可以在满足总体要求的红外点目标图像信噪比和虚警目标个数的条件下，最大可能地提高红外点目标图像的检测概率．     

基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.     

基于小波变换的自适应阀值植物根系图像边缘检测

植物根系的生长状况可以反映该地区的气候及土壤特性,现有的根系研究方法如挖掘法、整段标本法和剖面法,都有破坏样本和工作量大等缺点．为了实时跟踪植物根系生长状况,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阀值的图像处理方法,对采用内窥方法获得的根系图像进行边缘检测,并将边缘提取后的图像进行融合．此方法可以在不损伤植物根系的前提下自动对根系的生长情况进行提取分析,实现实时采集及精确测量根系的物理参数．     

图像处理技术在纱线毛羽检测方面的应用

数字图像处理技术是一种可用于纱线检测的新型测试手段,通过计算机图像处理与分析可实现纱线外观的数字化表征和测试自动化。着重介绍了国内外数字图像处理技术在纱线毛羽方面的发展应用现状,并对基于数字图像处理技术的新型测试方法与传统的检测方法进行了比较和分析。与传统的方法相比,基于图像处理技术的纱线检测方法具有客观、快速、准确等优点,是纱线外观检测领域的一个重要发展方向。     

数字图像处理技术在混凝土渗流分析中的应用

采用图像数字化处理技术来反映混凝土内部的砂浆、骨料的分布情况,根据生成的数字图像文件,结合数值分析方法,基于Comsol耦合分析程序,可以得到混凝土材料的非稳定渗流过程.数值分析结果表明,该方法是可行且有效的,能反映混凝土非均质材料的真实物理过程.     

Effect of speckle size on surface crack detection via digital image correlation

Digital image correlation (DIC) is an experimental stress analysis technique used in nondestructive tests. The accuracy of DIC in crack detection depends on various factors such as the sizes of speckles and pixels. In the current study, a speckle pattern based on the spreading of nanoparticles with small speckles is compared with a conventional sprayed pattern to understand whether crack detection via DIC is improved by reducing the sizes of speckles and pixels. Owing to the small size of nanoparticles, an optical microscope is used for magnification. The spreading method for crack detection is first investigated experimentally. Results show that cracks can be detected easily when a 250 nm opening appears in the crack edges. Subsequently, the spreading method is compared with the conventional DIC, in which the spraying method is used for patterning, in terms of crack detection. Results show that by reducing the speckle size and closely analyzing the speckle pattern, the DIC technique is considerably better than the conventional technique in detecting small cracks. Moreover, the conventional method is more suitable for detecting large cracks.     

数字图像缩放的原理与硬件实现

在对数字图像的缩放原理进行理论分析的基础上，给出了适合工程应用的简化缩放公式，以数字自动印刷机为例，介绍了用硬件实现数字图像缩放的方法，并对数字图像经过缩放后产生的误差与失真进行了分析。     

实数编码自适应遗传算法及其在光瞳滤波器参数控制中的应用

提出一种基于实数编码自适应遗传算法的光瞳滤波器光瞳函数参数优化设计的新方法.通过计算机模拟,结合实际使用场合对光能效率、旁瓣影响因子和超分辨能力的要求,选择合适参数实现最佳轴向超分辨成像效果.利用遗传算法设计的光瞳滤波器设计简单,有较好的综合效果,不仅具有较小的u0和M值,而且有较大的S值.理论和实践均表明该方法是高效和可靠的.     

图像复原中正则化参数的自适应选择方法

大多数图像复原问题都具有病态性质,需要利用正则化技术对问题加以约束。约束最小二乘法中正则化参数能够对求解后图像的精度和平滑程度加以调节并使两者之间取得平衡,与复原图像质量的好坏有着直接的关系。提出了一种自适应选择正则化参数（ASRP）方法,根据图像边缘信息自适应地确定正则化参数值,保证了复原结果为全局最优解,同时实现了复原图像边缘细节的良好保持。通过实验验证了该算法的正确性和可行性。     

图像测量技术在桥梁变形检测中的应用研究

为了提高桥梁变形检测的精度,文章提出了一种基于像素点灰度值插值的边缘检测方法。该算法首先对桥梁结构表面灰度图像进行插值运算,然后利用经典边缘检测算子检测结构变形。通过仿真实验证明该方法有效,变形精度满足工程检测要求。     

一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法

传统的中值滤波算法在去除脉冲噪声时会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊,提出一种新的基于脉冲噪声点检测的自适应中值滤波算法.该算法先检测出脉冲噪声点,采用自适应窗口对噪声点进行中值滤波.仿真实验表明,与传统中值滤波相比,这种新算法很好地保留了图像的细节,提高了峰值信噪比.