基于几何特征的哈夫变换图像分割研究

<正>哈夫变换(Hough tranform)是由P.VHough在1959年提出,最早用于高能物理云室图像中高能粒子轨迹的分析计算。哈夫变换是将图像空间中复杂边缘特征信息映射成参数空间中的聚类检测问题,具有优秀的鲁棒性和极佳的抑制噪声能力,在图像分析、计算机视觉领域已得到广泛的应用,已经成为模式识别的一种标准工具。然而,哈夫变换基于模型、依赖参数的一种变换,如果给定参考模型参数较多,就会造成巨大的计算量,使得具体的图像检测过程难以实现。因此,对于具体的目标模型应该具体分析。     

基于深度学习的车检图像多目标检测与识别

为了实现快速和自动的车辆外观检测,提出一种基于深度学习的车检图像多目标检测与识别方法。首先,采用轻量级神经网络YOLOv3实现车检图像中车头、轮胎、车牌及三角形标志的检测与识别;其次,采用多任务级联卷积神经网络实现车牌4个关键点定位;再次,利用车牌4个关键点坐标,结合目标车牌图像高宽先验,通过透视变换对车牌进行校正;最后,设计卷积神经网络实现车牌底色分类,同时设计卷积循环神经网络,实现车牌字符识别。实验结果表明,在816×612的车检图像上,该方法中端到端的多目标检测与识别的平均精度达98.03%;为便于在车检场景下应用该模型,利用阿里巴巴推理引擎将模型部署到CPU端,使多目标检测与识别的平均速度达10帧/s,从而满足车检的应用需求。     

基于部件模型的电气设备参数动态测量算法研究

为了获取电气设备的实时状况，提高设备的使用寿命，提出一种基于部件模型的电气设备参数动态测量算法通过分析电气设备的遮挡情况，挑选部件区域，利用合成图像模块内的纹理块、轮廓块、颜色块以及平滑度块构建部件模型，凭借迭代压缩法将模型划分成各不相同的小图像块学习小图像块间的旋转变换与尺度，获得部件模型拓扑架构，分析电气设备参数测量流程，同时将电气设备参数测量问题转换成谐振频率测量，以此缩减参数计算量最后通过功率衡量电能，参考有效值的定义，测量来自变频电源的频率设定值与谐振频率，获得电气设备的具体参数实验证明，所提方法能够精确地测量电气设备的具体参数，具有测量效率较高的优点     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

基于余弦变换的人脸识别技术的研究

人脸识别技术能够有效的识别人的身份,如今在现实生活中有着广泛的应用.人脸识别技术可分为两大部分:人脸检测和人脸识别,其中人脸识别包括四个具体的过程:人脸图像预处理、特征提取、分类器和计算相似度,本文重点分析了基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的人脸图像预处理过程,并通过特征提取对比处理效果.     

基于偏微分方程的声纳图像去噪

从图像的去噪模型入手,引入基于偏微分方程(PDE)的正则空间模型,结合全变差(TV)滤波器的设计,给出了一种针对声纳图像去噪的方法及其实现,并提出了基于小波变换的噪声方差估计方法.结果表明,由于采用不同于最小均方误差准则的新准则函数,在保持方差不变的条件下利用图像梯度信息建立选择性异性扩散模型来进行图像去噪复原,从而达到了既保护图像边缘又去除噪声的目的;与基于软阈值的小波去噪方法相比,在峰值信噪比和边缘保留评价参数方面具有优势.     

一种RGB分块压缩感知的图像水印算法

根据压缩感知理论的计算保密特性,提出一种基于内容特征与压缩测量值的图像水印新算法.首先,对图像进行分块处理,获取分块RGB三个颜色层上的DCT变换系数.然后,对DCT中低频系数采用压缩感知测量提取图像内容特征,生成基于内容的数字水印.最后,利用精细化稀疏自适应匹配追踪信号重构算法,分多次把数字水印嵌入到分块颜色层的高频DCT系数的压缩测量值中,增强了水印鲁棒性.通过对提取的水印进行比对及差错控制,实现图像篡改检测.仿真实验表明,算法对图像篡改具有精确的检测能力.     

基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法

在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。     

数字图像边缘检测方法的对比分析及优化

由于数字图像本身的复杂特性和各种噪声源的影响,使得图像边缘检测技术成为图像处理的一个难点.通过对几种常用边缘检测算法的介绍、归纳总结及仿真实验,对比分析了各自的优缺点,并在此基础上结合目前先进的小波理论和传统的微分法提出了一种新的图像边缘检测方法.新方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,先取适当阈值,过滤多余的信息.经Matlab仿真验证,在突出图像的边缘和局域细节信息方面具有良好效果,是一种有效的图像边缘检测方法.     

基于霍夫变换的图像轮廓检测方法与优化

物体的轮廓信息是一种重要的形态特征,在图像处理过程中起着至关重要的作用.基于霍夫变换的轮廓检测方法,对大量的图像进行轮廓检测,并分析其特点.发现该方法不足之处,并进行改进.还分析了一些影响图像处理的因素,使检测效果得到提升.     

用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Canny算子

摘要： 针对侧扫声纳图像斑点噪声强的特点,提出一种改进的Canny算子进行边缘检测. 根据斑点噪声的乘性模型和瑞利分布特性,在非下采样Contourlet变换域进行局部自适应降斑. 该方法在有效抑制斑点噪声的同时可较好地保护边缘,避免了Canny算子造成的边缘模糊. 计算降斑后图像的梯度值分布,对梯度幅值进行非极大值抑制得到极大值点. 将梯度模的极大值点分成强边缘点、弱边缘点与非边缘点3 类,基于类间方差最大自适应确定区分3 类的双阈值,经双阈值处理与弱边缘连接得到边缘图. 对模拟声纳图像和实际声纳图像的边缘检测结果表明,较之Canny算子和小波模极大等边缘检测方法,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点较少等优点.     

多尺度自卷积方差显著性SAR图像目标检测

针对SAR图像中显著性目标检测问题,提出一种基于多尺度自卷积方差显著性的自适应检测算法. 该算法在对SAR图像多尺度自卷积运算基础上,通过计算MSAV得到方差显著图. 设计了一种自适应阈值检测器,完成SAR图像中显著性目标的检测. 实验结果表明,在复杂背景环境下,所提算法能有效检测出与人类视觉较为一致的显著性目标.     

基于FPGA的图像边缘检测算法设计

通过研究Sobel原理和算法,在FPGA内部用流水线的方式来实现数据的具体提取、计算和存储,最终实现了对任意Bmp格式图像的边缘检测图像的计算和提取,并显示出来,证实Sobel算法有比较好的边缘检测效果,而且采用流水线的技术,可以有效提高数据计算的效率,实现了一个时钟周期就输出一个像素图像的导数值。     

基于余弦变换的人脸识别技术的研究

人脸识别技术能够有效的识别人的身份,如今在现实生活中有着广泛的应用。人脸识别技术可分为两大部分:人脸检测和人脸识别,其中人脸识别包括四个具体的过程:人脸图像预处理、特征提取、分类器和计算相似度,本文重点分析了基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的人脸图像预处理过程,并通过特征提取对比处理效果。     

针对旋转和平移运动的一种图像配准方法

在理论上分析了Onishi-Suzuki方法检测旋转角度存在的不确定性,并结合霍夫变换和相位相关技术改进了此方法.在检测旋转角度阶段,根据1D相位相关技术,提出了一种通过搜索角度脊来得到两个待选旋转参数的方法;然后根据两个待选旋转参数将待处理图像去旋转,采用传统的2D相位相关技术来得到两个待选平移参数;最终通过检验判决确定旋转参数和平移参数.此方法可以充分利用FFT的高效运算.实验表明此方法能准确有效地处理具有旋转和平移的图像配准问题.     

基于TSCD模型的轨道板裂缝检测方法

为解决轨道板裂缝检测问题,提出了一种基于分支级联卷积神经网络的轨道板裂缝检测模型——TSCD.首先该模型通过注意力机制和搜索分支结构突出轨道板裂缝的位置信息,同时抑制干扰信息;然后采用检测分支结构完成裂缝的像素级检测;最后对检测结果中出现的图像细节退化问题,利用参数映射关系实现特征图的上采样.实验结果表明:所提出的方法...     

高分辨率图像的指数矩描述

在指数矩定义与计算方法的基础上,提出应用指数矩矩阵描述高分辨率图像的方法.结合图像分割理论并延伸处理各子图,利用快速傅里叶变换计算高分辨率图像指数矩矩阵,然后逆向重构子图并重组原图.对重组图像进行基于Itti视觉注意模型的客观感兴趣区域信噪比分析.仿真结果表明,延伸处理可减弱由分割所带来的重组图像方块效应,也可提高重构图像的信噪比,验证了由图像指数矩矩阵描述高分辨率图像的可行性.     

面向地面运动目标检测的SAR图像分辨率选取

在合成孔径雷达地面运动目标检测技术中,SAR图像分辨率的选取直接影响运动目标的检测性能. 为此,该文提出一种适合于运动目标检测的SAR图像分辨率选取方案. 结合感兴趣的目标大小从运动目标检测概率的角度出发,对不同SAR图像分辨率情况下运动目标的检测性能进行分析,以一种具有典型反射截面积的运动目标为例,给出不同目标尺寸条件下的最佳SAR图像分辨率. 该方案可广泛应用于工程实践.     

基于灰度曲线法及改进Hough变换的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别系统的基础和关键,定位的速度和准确率直接影响着虹膜识别算法的性能.针对虹膜图像的灰度分布特征和近似圆形的几何特征,提出一种基于灰度曲线法和改进Hough变换的虹膜定位算法.首先,利用灰度投影法粗略定位瞳孔中心;其次,利用灰度曲线法精确定位瞳孔中心及虹膜内边缘;最后,利用改进的Hough变换检测虹膜中心及外边缘.仿真实验结果表明,该虹膜定位算法内存空间开销小,速度快.     

一种可见光成像弱小运动目标识别算法

对弹体抖动情况下可见光波段低信噪比目标的检测技术进行了研究,提出了一种和最大值滤波与改进型Hough变换结合的目标检测算法,并对算法进行了计算机仿真,给出了仿真结果.