运动模糊图像复原技术的改进算法

提出了一种利用维纳滤波法与图像均衡法相结合的改进算法对运动模糊图像进行复原。对于一幅匀速直线运动的模糊图像,首先根据其频谱图确定图像退化过程的参数,即其点扩展函数(Point Spread Function,PSF);再将点扩展函数代入维纳滤波器的公式中,设计符合要求的γ参数,然后将维纳滤波法与直方图均衡法相结合,形成一个维纳滤波改进算法,对匀速运动的模糊图像进行复原。实验结果表明,通过实验图片直观的对比,改进算法所得到的复原效果明显优于普通维纳滤波法。     

维纳滤波图像复原技术的研究与改进

图像复原是图像处理中的一个重要问题。对于改善图像质量具有重要的意义。已在实际应用中被证明是有效的重要的图像复原技术有很多,而维纳滤波法提供了一种在有噪声情况下导出反卷积传递函数的最优方法,它是频率域最常用的一种恢复方法。详细研究讨论了对维纳滤波算法的变通与改进,并针对维纳滤波方法恢复运动模糊加噪图像时出现的边界模糊或振铃效应提出了一种改进算法,很好地复原出了图像的重要信息,并具有令人满意的视觉效果。     

SVMs在油气管道焊缝缺陷检测中的应用

提出了基于支持向量机的焊管焊缝缺陷识别方法和步骤.对焊缝图像采用了图像增强、形态学处理、边缘检测等操作,解决焊缝图像在输入时受到外界干扰带来的图片噪声过多、缺陷边缘模糊和对比度低等问题,便于对焊缝图像进行特征提取.结合焊缝缺陷样本多分类的特点,对焊缝图像进行分类时使用SVM"一对一"聚类结构并对样本进行识别.实验结果表明,该模型具有识别精度高、速度快、容易实现等优点,适合对焊管焊缝缺陷的识别.     

基于维纳滤波算法的医学影像图像除噪分析研究

对医学影像图像运用维纳滤波算法的数学模型进行了分析,采用MATLAB平台对基于维纳滤波算法的医学影像图像除噪进行了算法实现设计,并分别对不同信噪比值时加有高斯噪声的运动模糊退化的大脑医学影像图像进行维纳滤波除噪仿真研究,仿真结果表明理论分析与实验一致.     

Lucy-Richardson与维纳滤波算法比较分析

图像复原在数字图像处理中有着非常重要的研究意义,目的在于去除图像中的噪声而不会丢失图像的细节信息,而图像模糊以及噪声同样是造成图像不清晰原因之一。实验通过对图像加入高斯噪声和运动模糊的先后次序不同,对Lucy-Richardson复原和维纳滤波复原算法进行比较,同时对加入噪声和模糊函数相同参数与顺序2种算法进行500次仿真实验。实验结果表明:当图像加入模糊函数再加入高斯噪声时,维纳滤波算法优于L-R算法,且在L-R算法迭代次数不断增加过程中,图像清晰度越来越差。当先对图像加入高斯噪声再加入模糊函数时,L-R算法复原效果比维纳滤波算法好;同时迭代次数的增加,L-R算法图像复原效果更好,PSNR更高。     

基于遗传自适应的维纳滤波图像去模糊算法

为了去除图像在拍摄过程中由于相机的抖动或物体本身运动产生的匀速直线运动模糊,在维纳滤波图像复原的基础上,结合遗传算法,本文提出一种基于遗传自适应的维纳滤波去模糊算法。此算法用遗传算法自适应优化维纳滤波的正则项k值,可达到所选自适应度函数的最佳图像复原效果。实验结果表明,该算法能够通过选择合适的自适应度函数,尽可能地去除实拍图像的运动模糊,还原图像性能优于维纳滤波算法,具有一定的实际意义。     

基于峰值信噪比评价的运动模糊方向与长度识别

对于任意运动模糊方向和长度的模糊图像复原的关键在于点扩展函数的准确性,点扩展函数的精度由模糊方向和长度决定．本文首先基于Hough变换在模糊图像频谱上对运动方向和长度进行初次识别,然后在以初次识别结果为中心的一个较小邻域内基于维纳滤波进行复原,得到一系列随模糊长度和方向变化的复原图像,以复原图像和模糊图像的峰值信噪比为评价指标,取最大信噪比值的图像为最佳复原图像,其对应长度和方向为最终识别值．仿真实验表明,本文识别结果精度非常高,复原效果较为理想,算法原理较为简单实用,模糊方向绝对误差不超过1°,模糊长度绝对误差不超过1像素．     

基于一阶微分的运动模糊参数估计

运动模糊图像是在图像摄取过程中,被摄景物与相机的相对运动产生的。在运动模糊图像恢复技术中,对运动模糊参数即模糊方向和模糊长度的估计是影响恢复结果的关键因素。本文对运动模糊图像进行一阶微分处理,提取和计算表现该运动特性的特殊像素坐标,得到模糊参数和点扩展函数（PSF）。用该方法得到的模糊参数比使用倒频谱方法得到的模糊参数有更高的精度和更广的测试范围。仿真结果显示,用该方法得到的PSF,应用维纳滤波对模拟的和真实的运动模糊图像进行恢复,得到了很好的恢复结果。     

基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法

在传统的模糊字迹图像识别过程中,忽略了字迹变化尺度对图像的影响,导致识别准确度低识别能力差的问题,提出基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法.通过图像的退化模型,对模糊字迹图像稀疏性特征进行分解,构建模糊字迹图像的多源特征参数检测模型,结合边缘轮廓特征提取方法实现对模糊字迹图像的边界信息采样分析;采用多维参数模拟和模糊度增强处理,结合匹配滤波检测器对图像的多级尺度分解和细节特征进行提取,对提取的模糊字迹图像细节特征进行融合和优化检测,采用深度卷积神经网络训练方法进行模糊字迹图像修复处理,实现模糊字迹图像的识别.仿真结果表明,采用该方法进行模糊字迹图像识别的准确性较高,检测能力较强,提高了模糊字迹图像修复和辨识能力.     

一种基于Hough变换的运动模糊图像复原方法

通过对运动物体图像运动模糊的研究,分析了图像运动模糊的降质过程.针对运动参数未知的情况,提出一种新的运动模糊复原方法,该方法首先运用小波的多分辨分析特性进行图像的消噪处理,然后通过Hough变换与频域处理相结合估算点扩散函数(PSF)的方向,利用自相关的方法估算PSF的尺度,最后通过维纳滤波还原图像.实验证明,该方法在一定范围内,能够有效地消除运动模糊造成的图像质量下降.     

基于向量模糊模式识别的纹理图像分割方法

提出了一种基于同步自回归（ＳＡＲ） 模型和模糊信息原理进行纹理分割的方法．利用二阶ＳＡＲ模型对图像纹理进行描述,用最小平方误差方法对模型参数进行估计,将估计的参数作为纹理的特征向量．根据模糊信息原理,分析了纹理图像的模糊特性,给出了一种基于向量模糊集合簇模糊模式识别的纹理分割方法．实验结果表明,用所提出的方法进行图像纹理分割取得了较好的分割效果．     

基于小波变换的模糊目标识别

针对图像处理问题中的模糊性问题,在不确定因素分类与影响分析的基础上实施去模糊处理,并与其他图像的降噪处理作比较.利用仿真实验系统地分析模型与算法的有效性;然后,利用小波变换对图像进行分解,提取小波系数和图像的能量特征,给出匹配与识别方法,通过实验与现有主要的目标识别方法作比较.结果表明,该识别法的识别精度高、速度快,比现有的目标识别方法的识别率平均提高了5.16%.     

图像模糊信息融合算法的性能评价

讨论了图像模糊信息融合算法的性能评价问题，采用信息融合技术，可把图像的模糊信息进行融合处理，进一步提高基于模糊技术的图像模式识别的准确率，从信息论的观点出发，提出利用模糊熵来评价模糊信息融合算法的性能，以指导对融合算法的设计和分析，提高评价方法的客观性和精确性。     

X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别

根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

基于神经网络模式识别的板形模糊控制器

提出一种基于CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络的板形缺陷模式识别方法,并基于模式识别结果设计了板形模糊控制器.将模式识别与控制器设计合二为一,利用CMAC神经网络识别出相对于6种常见板形缺陷基本模式的隶属度,直接作为板形模糊控制器的前件部,实现了隶属度的求取功能.通过对板形缺陷特征的分析,合理定义了模糊集合,大大地减少了模糊推理的计算量.仿真结果表明,该板形模式识别方法识别精度高,设计的板形模糊控制器可以快速将板形缺陷控制到期望目标,板形控制性能良好.     

基于模糊神经网络的车牌图像识别方法

提出了一种基于模糊神经网络的方法对汽车车牌字符进行识别.该方法首先基于Rough Sets.思想获取初始规则和训练集,基于图像识别目标确定网络结构,通过神经网络的学习算法对网络进行优化.然后根据图像识别的模糊特性,利用模糊神经网络对汽车车牌进行精确的识别.实验结果证明该算法比常规识别算法识别率更高.     

Fabric Wrinkle Grade Assessment Based on Fuzzy Pattern Recognition

The basic principle of fuzzy pattern recognition is brief introduced firstly in this paper, which mainly includes fuzzy rules and fuzzy inference system. Then, the algorithm procedure of fuzzy pattern recognition is proposed. Finally, the application of Mamdani fuzzy model is introduced to evaluate fabric wrinkle grade in detail, and used the correlation coefficient between subject and object evaluation to verify the reliability of fuzzy pattern recognition. It shows the method of fuzzy pattern recognition needs not a large number of testing data and the accuracy of evaluation is up to 97.38%.     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

一种基于模糊熵和遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要意义.作者将模糊数学理论和遗传算法结合在一起,利用最大模糊C组分类熵原则确定分割阈值.该方法可以将图分成两类或多类.实验结果表明该方法是有效的.     

Study on the de-watermark algorithm based on grayscale text

When using the current popular text recognition algorithms such as optical character recognition(OCR) algorithm for text images,the presence of watermarks in text images interferes with algorithm recognition to the extent of fuzzy font,which is not conducive to the improvement of the recognition rate.In order to pursue fast and high recognition rate,watermark removal has become a critical problem to be solved.This work studies the watermarking algorithm based on morphological algorithm set and classic image algorithm in computer images.It can not only remove the watermark in a short time,but also keep the form and clarity of the text in the image.The algorithm also meets the requirements that the higher the clarity of image and text,the better the processing effect.It can process the Chinese characters with complex structure,complicated radicals or other characters well.In addition,the algorithm can basically process ordinary size images in 1 s,the efficiency is relatively high.