基于模糊梯度的微齿轮图像边缘检测算法

提出一种基于模糊梯度思想的微齿轮图像边缘检测算法.该算法采用正切归一化函数对灰度图像模糊化,并计算该模糊图像的梯度矩阵;采用正弦函数对梯度矩阵进一步模糊化得到模糊梯度矩阵;采用基于归一化实数编码的遗传算法来搜索最优的阈值λ对模糊梯度矩阵做截集,获取图像边缘点集合.实验中以不同微齿轮图像作为实验对象,测试了该算法性能.实验结果表明,该算法的检测精度优于10μs,检测时间基本为1s,整体性能优于Canny算法和Pal-King算法.     

基于梯度特征的高分辨率卫星遥感影像阴影检测

以高分辨率卫星遥感全色影像为数据源,根据阴影区在影像上的灰度与梯度特征,研究了它与水系、建筑物、绿地、道路等地物类型的区别,描述了阴影边界与太阳方位角的关系,并在此基础上针对实验数据提取阴影区.结果表明,所采用的方法能有效地识别影像中的阴影.     

基于空间域的车辆运动模糊图像的恢复

从车辆运动模糊图像产生的机理出发,分析了运动模糊图像的退化模型,给出了一种在空间域中车辆运动模糊图像的运动参数估计及恢复算法,该算法不涉及系统的传递函数,而是根据车辆运动模糊的逆过程在空间域内直接进行图像的恢复,其效果受曝光时间内运动距离a的影响较小,可避免频域计算中可能出现的高频振铃现象,实验结果表明,该算法具有较好的恢复效果.     

基于区域检测分割的运动模糊图像复原

空间变化的运动模糊图像复原是当今图像处理领域的热点问题之一,而运动模糊区域检测更是其中的重点和难点.针对以往运动模糊区域检测算法的精确度较低的问题,提出基于检测分割的单帧运动模糊图像盲复原算法.结合多尺度感知和闭合型图分割,实现两步模糊区域检测.将检测到的模糊区域外延后进行复原,再将其去除外延部分并与清晰区域拼接,得到最终的复原结果.实验结果表明:本文算法不但显著提高了模糊区域检测精度,也有效提高了图像复原质量.同时,具有一定的普遍性,可以适用于自然场景下的多种空间变化的运动模糊图像.     

基于纹理和梯度特征的多尺度图像融合方法

该文提出一种基于纹理和梯度特征的多尺度图像融合方法。采用纹理提取滤波器和边缘梯度滤波器模板分别对每层Gauss金字塔进行滤波,生成多尺度纹理和边缘图像,使得多分辨率变换域中能够将原图像中的纹理信息包含进来,从而为进一步融合提供更全面的信息量度。采用该文所提出的方法对红外与可见光图像进行融合仿真,并且与具有代表性的融合方法进行了比较。实验结果与图像融合质量评价显示了该文所提出方法的优越性。     

基于坐标变换的相向运动图像模糊复原方法

针对递归计算自身产生的残差以噪声形式出现在复原后辐射状模糊图像上的问题,研究了一种通过坐标变换和空域点运算获得图像退化模型,进而对该模型求逆复原辐射状模糊图像的新方法.使用扇形网格进行了图像的重新采样,在此基础上,根据图像退化过程推导出了图像退化模拟矩阵;使用最小二乘法作为约束条件对重新采样的图像进行了复原.结果表明,该算法简单,复原图像清晰,可以用以进行图像辐射状模糊的复原.     

基于Radon变换的运动模糊图像参数估计

通过对运动模糊图像进行分析,提出了对运动模糊图像两个重要参数:运动模糊角度和模糊长度估计的一种新的方法.基于频域特性利用Radon变换对模糊图像的模糊方向进行估计的改进,又根据Radon变换的性质,将投影理论引入到运动模糊长度的估计中.仿真实验证明了其估计结果的正确性且表明,该方法简单可行,较之先前提出的许多复杂的方法,该方法具有较高的精度.     

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法,根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标。仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力。     

基于L0稀疏先验的运动模糊标签图像盲复原

在使用机器视觉对家电产品的标签进行品质检测的过程中,标签图像的清晰度是保证视觉检测顺利进行的关键.为了解决由固定在机器人末端的运动相机拍摄的标签图像存在运动模糊的问题,提出一个基于L0范数的正则化模型.对于模糊的图像,一般的去模糊算法已经探索并使用了大量的图像先验,可以恢复良好的整体视觉效果,但一般的去模糊算法没有充分...     

基于透明度的单幅运动模糊图像运动参数估算方法研究

@@@@针对模糊图像中运动参数估算的问题,分析了单幅模糊图像中运动参数估算的研究现状,并从透明度的角度出发,研究了透明度与局部运动模糊之间的关系,讨论了如何采用抠图技术去确定单幅模糊图像中的模糊像素进而获取运动参数,并在分离散焦模糊对运动模糊的影响和分析运动参数的变化方面提出了改进思路。     

基于嵌入式平台实现的遥感图像城区检测算法

提出了一种城区区域实时检测算法及基于嵌入式平台的实现方式.根据城区是由人造建筑的离散特征聚合而成的特点,城区检测算法划分为原始图像预处理、城区特征点的提取与筛选和基于特征点区域化的城区提取3个环节.通过分析所提出原型算法中各关键环节的处理时间及运算特点,将其分解映射在FPGA+DSP并行异构的嵌入式板卡上,通过流水并行的方式实现.本文提出的城区检测算法已移植于嵌入式板卡在某机载平台上进行了成功的搭载实验,满足实时的城区自动检测需求.      

运动模糊图像模糊参数辨识与逐行法恢复

在相机曝光时间内,相机与拍摄目标存在相对运动会造成图像运动模糊。针对运动模糊图像,在辨识运动模糊参数的基础上,提出了一种逐行法来恢复运动模糊图像。运动方向通过运动模糊图像的频谱和Radon变换得到,利用得到的运动方向将频谱图旋转至水平方向。对处理后频谱图上的像素按列累加到水平方向上得到其投影图,在投影图上搜索对应暗条纹的极小值点,通过一系列极小值点的间距计算运动模糊尺度。最后,采用逐行法来恢复运动模糊图像。实验结果表明:算法辨识的运动模糊参数精确,辨识模糊尺度的误差在一个像素以内;同时逐行法恢复图像效果优异,可获得细节清晰的图像。     

基于卫星遥感的输电沿线建筑物变化检测

准确、快速地实现建筑物变化检测对识别输电沿线隐患区具有重要的意义。随着卫星遥感技术的不断发展和进步,基于高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测已成为研究热点。提出了一种融合阴影、建筑物指数、纹理、形状等特征的高斯概率模型实现像元级的建筑物初提取,在此基础上,结合多尺度分割结果实现对象级的建筑物变化检测,最后,将前后两时相对象级的建筑物提取结果进行空间叠加分析,并将叠加结果划分为建筑物新增、建筑物拆迁和建筑物改建三类。本文在研究区和验证区分别采用不同分辨率的遥感影像进行实验和验证,结果表明,该方法在不同尺度和影像分辨率下的建筑物变化检测均取得了实际效果和检测精度,可为输电沿线建筑物变化检测提供良好的技术支持。     

基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测

针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷,导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题,为提高对遥感图像中小目标的检测能力,提出一种基于RFBNet的改进算法.该算法以RFBNet为框架,首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积,以扩展感受野丰富输出,进而强化对弱特征...     

基于形态学梯度重构的高分辨率遥感影像分割方法

基于形态学梯度重构提出一种用于高分辨率遥感影像的分割方法.针对遥感图像的特点构建多形状结构元素,然后使用该结构元素对图像提取形态学梯度并进行开闭重构;根据人的视觉特征,对梯度的高对比度区域进行还原,用于保证较高的局部对比度;最后使用浸没式分水岭变换获得分割结果.对IKONOS影像进行分割实验,结果表明了该方法的有效性.     

基于相位的图像特征检测算法

比较了灰度和相位的两种不同的图像边缘提取方法及其提取结果。相位的边缘检测方法是以Hilbert变换为出发点建立的相位一致性模型，并且它有一种计算量比较小的近似算法——局部能量模型。最后通过log Gabor函数构造的小渡，对图像边缘进行提取并比较了结果，说明了相位边缘的通用性；通过对马赫带现象的检测，说明相位一致性模型更符合人类视觉系统的特性。     

遥感图像的实时云判技术

通过提取多种特征,采用最小距离分类方法,对卫星遥感图像中的基本图像单元进行云图和地物的区分,算法复杂度小,正确识别率达到90%.以分幅为单位设计剔除规则,将大块云图数据进行剔除.使用高速信号处理手段,将算法移植到数字信号处理器(DSP)板卡中,使其能够充分有效地利用通用DSP系统丰富的计算资源,实时完成云判算法和剔除功能.系统在某地面站接收系统中获得应用,性能指标达到要求,提高了地面站系统的信息处理能力和自动化程度.     

基于光流法的篮球图像运动块差异自主检测方法

为了解决传统方法在人群密集遮挡情况下无法满足检测要求,以及针对正常运动块的加速度改变,容易误检测为差异运动块的问题,通过光流法研究篮球图像运动块差异自主检测问题。分析光流法方程,通过篮球图像序列中像素强度数据的时域改变与相关性判断运动块像素的变化。通过码本模型对篮球图像前景位置进行提取,避免人群遮挡干扰,在前景位置处找到特征点。获取目标特征点后,通过光流法对运动块进行跟踪,针对全部能够被跟踪的运动块,引入光流运动方向数据;把光流运动方向在相同角度区间中的特征点当成一组数据完成归一化处理,降低对正常运动块的误判断,增强检测精度。对各区间中光流加速度进行高斯滤波处理,把各角度区间加速度累加,将其当成篮球图像加速度,设定累积加速度阈值,在图像块累积加速度高于设定阈值的情况下,认为出现差异情况。结果表明,所提方法能够检测遮挡背景下篮球图像运动块差异,NMI与LODF值均较大。说明所提方法满足遮挡情况下运动块差异检测要求,检测结果准确,不容易出现误检测现象。     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分割的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接

针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题, 提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法, 通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接. 通过两次实验将该算法与传统算法进行对比. 首先, 以欧氏距离作为评价指标, 分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计, 对它们的图像配准能力进行评估. 其次, 在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果. 实验结果表明, 卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力, 因此对于外观产生较大变化的遥感图像, 可采用该算法代替传统算法实现图像拼接, 得到更精确的全景图像.