基于生成对抗网络的渐进式夜视图像彩色化算法

受限于夜景光照不足等影响,夜视成像中的部分内容极易缺失或模糊,导致这部分的彩色化效果不佳.为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的夜视图像彩色化算法, 通过对纹理细节的修复来提升图像模糊区域的彩色化效果.首先,在模糊区域修复中,利用下采样操作减少模糊图像块的比例,并用梯度调节预测器对模糊图像块周围的像素值进行预测,以此来不断增强和修复模糊的纹理细节.其次,在彩色化过程中,依托于生成的超分辨率图像和已有的先进对抗网络着色模型,通过最小化亮度和纹理等失真,来生成较为清晰的彩色图像.实验结果表明,经过模糊区域恢复和增强之后,灰度图像的PSNR平均提升0.33 dB.相比之前的夜视图像彩色化方法,本文方法可以赋予灰度夜视图像更丰富、自然的色调,更清楚地表达图像的细节,从而提高目标探测和识别效率.     

基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．     

基于TMS320C80的视频图像处理系统的研制

目的 研究基于多处理器的并行运算在图像处理中的应用,方法 建立ＴＭＳ３２０Ｃ８０硬件平台,采用Ｃ语言与两种汇编语言混合编程的方法实现图像蝗并行处理,结果 该图像处理系统能够完成图像的实时处理,进行边缘提取的速度可达到３０帧／ｓ,采用互相关模板匹配方法进行跟踪的速度可达到１４帧／ｓ,结论 基于多ＣＰＵ的并行运算可以对图像进行实时处理,减少硬件系统的复杂性,并行运算的效率主要由多个任务在多个处理器上的     

核医学图像的平滑及自适应增强算法

针对核医学图像的特点,提出核医学图像的邻域加权平滑和自适应增强算法,用于去除图像噪声和增强图像,以改善图像的视觉效果,提高对核医学图像判读的正确性     

仿复眼成像的实验模拟研究

利用计算机和图像卡对图像的处理功能,对平面微透镜阵列的多重像进行适当地处理来模拟并列型复眼的“镶嵌像”,对构成“镶嵌像”的拼法、像元数的不同做了对比实验,最后对影响镶嵌像的诸因素做了对比分析。     

几何型哈什法和图象的快速合成

提出用图象特征点的不变量阿芬变换和哈什表索法,实现两幅邻近图象的快速合成,并用实验证明其有效性。     

基于codon特征的图像精匹配方法研究

在分形特征粗分类结果的基础上,提出了一种基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法。详细研究了ｃｏｄｏｎ模型,将基于封闭光滑轮廓的ｃｏｄｏｎ特征编码推广至任意非封闭曲线,使ｃｏｄｏｎ特征在保持原有的抗旋转和尺度变化等几何失真特性基础上,更完备地表示图像轮廓,有效提高匹配精度。实验结果表明基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法性能优越于传统方法。     

一种眼动测量的图像分析方法

提出一种用于鸟类视觉行为学实验的眼动测量的图像分析方法.采用基于遗传算法的多级灰度值聚类法分割普通CCD捕捉的视频图像,用区域生长法标记连通域粗略定位瞳孔区域,并利用瞳孔的近似圆形的几何特性修补光源反射影像形成的孔洞.在此基础上进行边缘检测,利用边缘像素的灰度分布特点修正瞳孔轮廓,采用重心法定位瞳孔中心.用该方法对实验环境照度下捕捉的图像和红外光源辅助照明的图像进行了分析,并与主动轮廓线方法对比.实验结果表明,该方法对眼睛特征的先验知识依赖程度低,抗噪声能力强,瞳孔中心定位精确.