基于灰度分布模型的声呐图像目标检测算法

针对声呐图像目标检测问题,提出了一种基于声呐灰度图像像素点的灰度分布模型的目标检测快速算法。该算法利用图像中各像素点处滑动窗内像素点的灰度分布模型的参数和拟合误差为特征量,构造声呐图像的特征图,并采用自适应阈值算法进行目标特征区域检测处理。最后将该算法的检测结果同分形特征以及扩展分形特征检测结果进行了比较分析。仿真结果表明该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中演示等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取。     

基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM 分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

基于灰度指纹图像的指纹特征提取算法研究

一种全新的直接从灰度指纹图像中提取指纹特征点的算法，该算法不需要像常见的特征点提取算法那样需要非常耗时的滤波和细化过程，而是首先对指纹图像进行规格化探作；其次定位到离指纹图像中心最近且未处理过的脊线上，再沿该条脊线搜索到侯选特征点为止，然后再根据判断条件判定候选特征点的真伪；最后对该条脊线的所有像素点进行标记；依此方法，逐条处理其他脊线。经算法实现验证，该算法明显比传统算法运算速度快。     

一种改进的自然景物提取算法

一幅图像中的自然景物如发束或烟雾通常比一个像素还要细小。这使得离散的数字图像在前、背景边界处大量的像素点往往既包含了前景物体的色彩,也包含了背景物体色彩。对这些景物的分离,一般的方法是无法达到提取目的的。基于透明度(也称作α值)的景物提取技术便是针对这类问题。它可以对单个像素点包含的色彩进行前景和背景的分离,所以相对于一般传统算法,其提取效果往往更好。在以前算法的基础上,提出了一种相对快速且效果也较好的基于透明度的景物提取算法。实验结果表明,提出得算法方便,快速且分割效果也比较好。     

基于多幅图像统计信息的降噪算法

讨论了基于多幅图像各象素的统计信息进行降噪的算法,在算法过程中,利用对同一景物采集的多幅图像,统计其各象素的不同的灰度值出现的次数,把得到的大概率值作为真实的灰度值,实现对图像的降噪处理。该算法处理后的图像噪声大大降低,轮廓更加清晰,并且能较好的保留原图像的细节。     

基于熵的图像空间特征提取及检索方法

针对图像颜色的空间分布特征,提出了一种新的基于熵的表示方法。该算法采用空间分布熵来描述颜色的空间特征,具有旋转、平移、尺度等不变特性。结合人类的视觉特征及熵的特性,进一步提出利用加权空间分布熵来优化和改进颜色空间分布特征的提取算法。结合图像颜色直方图,给出了两种图像间的相似性度量方法。仿真实验证明,该算法在进行图像检索时具有更好的检索效果。     

多目标跟踪

本文提出了一种多机动目标跟踪的方法。该方法用自适应门限获得二值图像，其中，自适应门限用边缘和灰度二重信息来建立，并对由此所获得的二值图像进行预处理。在此基础上，利用目标像素点的空间信息，使用标记电路，检测有效视场内的目标个数。同时利用目标形状特征和灰度信息对目标进行分类；利用目标运动信息，对各个目标进行识别，解决短时间的目标遮挡、重叠等问题。文章也给出了实时实现该方法的硬件框图和部分软件工作流程。该方法已应用于多模式电视跟踪器，取得了预期效果。     

基于分级变换的自适应立体对应算法

通过分级变换将图像从灰度空间转换到新的等级空间,然后构造相应的匹配代价函数计算两个图像点之间的最大相似度,从而找出对应点和偏移值。分级变换可以有效的解决在立体对应中经常遇到的图像噪声、失真及左右图像的亮度差异等问题。大多数的自适应立体对应算法是以偏移量和灰度值两个自变量来构造代价函数,而构造合适的代价函数是一个困难的问题。本文中提出自适应窗选择算法只与灰度值有关。首先通过边缘检测提取出灰度边缘信息。本算法仅根据灰度边缘信息就可以进行自适应窗的选择。自适应选择图像窗的过程与偏移值无关,从而降低了构造代价函数的难度。实验结果说明本算法能够生成准确度较高的深度图,是一种较好的局部立体对应算法。     

Retinex理论在航空影像增强中的应用

在航空影像的成像过程中,由于大气衰减、云层、烟雾、向阳、背阳等影响,使获取的影像质量下降,出现对比度降低、亮度不均、色彩失真等问题。针对这些问题,提出结合人眼颜色恒常性的典型计算理论Retinex理论,来模拟人眼视觉的感知模型,通过一个像素和其周围像素的明亮度比较运算,获得对象表面的反射率影像,并基于"灰度世界"假设,对图像进行了后处理。给出了Retinex算法在航空影像增强中的具体实现流程,并进行了计算机仿真实验。结合方差、平均梯度、清晰度等参数,验证了算法在图像对比度、细节增强和色彩保真等方面的效果。