红外图像序列动态帧间滤波技术

该文提出了红外图像序列的动态帧间滤波技术,把图像序列作为二维数据流,采用先进先出的方式在整个积分周期内进行多帧平均,实现了沿着运动轨迹进行帧间滤波。对于活动红外图像序列,该技术能够有效地抑制噪声、提高信噪比,也能够降低运动目标的模糊程度。     

对红外背景、低信噪比条件下的小目标检测技术研究

低信噪比条件下小目标检测技术的研究是红外信息处理中的关键性问题．灰度形态滤波是一种结合信号形状的非线性运算，基于灰度形态滤波的预处理可有效地抑制图像中的背景干扰和噪声．对于多帧连续运动图像，经过前端的滤波预处理后，图像之间存在着一定的关联性，利用相关性结合神经网络算法可以对运动目标轨迹进行有效的刻画．     

红外视频背景抑制及弱小运动目标检测方法

红外视频弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统的一项核心技术。本文采用了单帧检测、序列确认的目标检测方案,即通过非参数回归估计的背景建模方法进行单帧处理,从而检测出候选目标点,然后利用目标出现的连续性,用移动式管道滤波法对多帧图像进行检测,剔除伪目标,同时得到目标的运动轨迹。实验证明了本文研究方法的有效性。     

智能建筑中红外图像处理的预处理技术研究

在红外图像识别系统的实际应用中,图像预处理效果的好坏将直接影响到后续识别算法的复杂程度以及系统的可靠性.基于红外图像的特性分析,提出了虹外图像识别系统的预处理过程,并详细研究了滤波降噪、目标增强等预处理技术,具有工程实用价值.     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明：此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

眼底图像多尺度去噪算法的效果评价

临床中,获得清晰的眼底图像信息是准确诊断相关病情的先决条件。针对实际图像,本文分别采用多尺度去噪算法和中值滤波算法对眼底图像进行去噪处理;并给出基于高斯波形提取的LMLSD算法,估算处理后图像的SNR(信噪比),对两种去噪算法的处理效果进行客观的量化评价。结果表明,多尺度去噪算法对各幅图像提高SNR平均约2.56倍,且图像更加清晰;中值算法提高约1.92倍。客观量化评价结果与主观视觉感受一致,评价算法选用合适。     

引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,该方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

基于引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,本文方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

基于视频图像处理的人数统计方法

以数学形态学滤波为基础,提出一种基于视频图像处理的人数统计方法.该方法利用图像灰度值并设置适当的像素阈值以判断头部区域,对出现在之前两帧中的人进行累加计数,并设置标志位,通过相邻两帧差减判断静止的人,同时也设置静止标志位.实验结果表明,该方法能较准确地完成人数的统计.     

基于网格的运动目标检测与跟踪处理

为提高运动目标的检测与跟踪处理速度,设计了一个基于网格计算的解决方案,应用网格计算以分布并行方式来处理图像序列. 网格计算节点上执行的一个任务对应处理图像序列中的一个帧图像单元,一个帧图像单元包含了每次处理过程中所涉及的一帧或多帧图像,因而网格计算中的任务数即为图像序列中的帧图像单元数. 利用Condor系统搭建了一个网格计算试验台,开发了一个用户交互界面和若干中间件服务模块. 以基于相邻帧差法和模板匹配法的运动背景下的目标检测和跟踪算法为例进行了试验. 试验结果表明,该方案具有可行性,并能大幅度缩减计算时间,提高处理效率.      

遥感序列图像中三种点目标检测预处理方法

提出了高通滤波、连续分割和顺序形态滤波等三种点目标检测预处理方法,给出了具体算法,通过实验比较了这三种预处理方法的抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚假目标性能．实验结果表明顺序形态滤波法在这三个方面都优于其他两种方法,它能够快速、可靠地测出信噪比小于3的运动点目标．     

一种中文邮件过滤网关的设计与实现

目的设计一个基于SMTP的、位于邮件服务器前端的、对用户和管理员透明的垃圾邮件过滤网关,有效解决垃圾邮件泛滥。方法通过邮件预处理模块、过滤模块、管理模块完成整个过滤网关的设计与实现。结果与结论实验结果表明,本系统具有较好的过滤效果及过滤性能。并且本系统不直接依赖具体的邮件系统,能够和不同邮件系统实现简单集成,具有较强的可移植性。     

基于红外图像处理技术的设备过热故障源定位

传统的电力设备过热故障都是通过人工检测完成的,无法做到无接触检测,危险性较强。结合红外热成像理论,设计并实现基于红外图像处理技术的电力设备过热故障检测系统,介绍了系统的总体结构,通过远程图像采集模块完成电力设备范围内红外图像数据的采集以及预处理,DSP模块作为红外设备图像实时处理的核心,实现整个系统的控制及调控。利用FPGA模块实现图像信号数据的暂存、预处理及匹配等操作。详细分析了基于红外图像分割技术的软件设计基础和实现方法,并给出系统程序实现代码。系统测试结果显示,所提系统具有很高的可行性及实用性。     

栈式降噪自编码器在辐射源信号识别中的应用

针对传统辐射源信号识别方法在低信噪比条件下提取特征困难且识别率低的问题,提出了一种基于短时傅里叶(STFT)变换和栈式降噪自编码器(sDAE)的识别系统。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变化,然后对时频图像进行一系列预处理,将处理后的图像输入到栈式降噪自编码器中,将提取的特征输入到softmax分类器中,完成分类识别。通过仿真表明:该系统在SNR=-10dB的时候,识别率能够达到80%以上,在低信噪比的情况下,识别效果明显优于传统识别方法。     

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.     

数字血管减影系统的研究

在对有关减影技术及成像过程中各种可能对图像质量产生影响因素分析的基础上，设计了微机化的数字减影血管造影系统。设计了包括视频匹配放大器，数字量输入输出接口板等硬件电路，将来自X光设备输出的视频信号，经A／D转换，量化，通过PCL总线移入计算机的内存，转换成可为计算机直接处理的数字信号。在研究中，利用直方图均衡，灰度的线性和对数拉伸，模糊增强及数学形态学滤波，递推滤波技术等处理，较大程度地提高了影象对比度，提高了图像信号的信噪比，增强了感兴趣区信号，降低了背景噪声及非感兴趣区的影响。     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

车载热成像行人检测RoI提取方法

热成像适合低照度行人检测,车载热成像背景灰度分布变化大,行人目标易与背景干扰物混淆,捕捉远距离行人困难,以双阈值分割方法提取RoI(region of interest)很难满足系统召回率和虚警率要求.针对车载热成像行人检测,提出新的RoI提取方法,包括图像预处理、RoI提取和后处理.设计膨胀最大值滤波器进行图像增强;利用Haar-like特征来改进自适应双阈值分割法进行RoI提取,设计增量计算模型以提高计算效率;设计目标时序特性和空间对称性过滤器来排除虚假RoI.与基准方法相比,当虚警率不高于40时,本文方法提高召回率49%,且RoI提取速率不低于18帧/s.