基于双线性插值动态直方图均衡化的雾天图像增强算法

为解决雾天图像降质问题,提出一种基于双线性插值动态直方图均衡化(BIDHE)的雾天图像增强算法.将原始图像分割为若干大小相同的子图像,利用局部最小值分割子图像直方图,计算子直方图输出灰度映射范围,然后对子直方图进行直方图均衡化,对图像进行双线性插值.选取真实雾天降质图像为处理对象,利用边缘检测及均方误差(MSE)、信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)3项评价指标对不同算法进行比较.结果表明,该算法有效增强了雾天降质图像对比度,并且清晰地恢复了图像细节.     

基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.     

基于颜色与缺陷检测的椪柑分级算法

以湘西椪柑为研究对象,提出了一种基于颜色与缺陷检测的椪柑自动分级算法.首先,对椪柑灰度图像进行阈值分割和孔洞填充得到二值图像;然后,将二值图像与椪柑彩色图像的R,G,B分量分别进行与运算,并将运算后的3幅单色图像进行合成,从而得到彩色图像的椪柑目标区域;接着,提取目标区域的黄色像素占比和缺陷面积作为色泽特征参数和缺陷特征参数;最后,利用决策树模型融合特征参数以进行椪柑分级判定.实验结果表明,对比基于单一特征的椪柑分级算法,新算法通过特征的互补提高了椪柑分级的准确率.     

基于粒子滤波与层级形状描述的红外目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和层级形状描述的红外目标跟踪新方法。在粒子滤波理论框架下,观测概率模型的建立是影响红外目标跟踪性能的重要因素,而红外目标描述是建立观测概率模型的基础。针对红外成像特性,以梯度直方图和空域金字塔技术为基础,建立层级梯度直方图,实现红外目标的层级形状描述。通过计算参考目标的层级梯度直方图与目标样本的层级梯度直方图之间的Bhattacharyya距离,建立观测概率模型。两种不同场景特性的红外目标跟踪实验和对比实验分析都表明该方法是有效的、稳健的。     

基于一维Otsu的多阈值医学图像分割算法

针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、 分割精度低等问题, 提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法. 考虑到医学图像信息的复杂性, 引入基于梯度、 灰度、 距离的综合信息直方图替代传统的灰度直方图, 并分别赋予这3个信息相应的权值. 采用kd-树作为框架快速自动确定阈值个数, 进而实现Otsu对医学图像的自动多阈值分割. 与最大熵、 基于粒子群优化的Otsu算法等进行对比实验的结果表明, 该算法的分割性能优于其他算法.     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

图像检索中颜色特征提取方法的研究

基于内容的图像检索技术日益成为了研究热点。而颜色特征是基于内容的图像检索技术常用的特征,本文主要介绍了图像检索系统中常用的颜色空间,典型的颜色特征和提取方法,并对其特点和性能进行来了分析。     

基于目标背景加权的核跟踪

在核跟踪(Mean Shift跟踪)算法中,目标的表示方法对跟踪性能有很重要的影响.传统的核跟踪算法只是通过计算目标模型和候选目标模型,对目标进行跟踪,没有消除背景的影响,特别是目标与背景相近的情况.对此,提出了一种目标背景加权的核跟踪算法,该算法是在跟踪过程中对目标模型进行背景加权,并且在目标的表示中采用颜色纹理联合直方图.为了验证跟踪的可靠性,利用跟踪位置与目标位置之间偏移量的均值和方差进行衡量.实验结果表明,与传统的跟踪算法相比,该算法在目标的表示和跟踪性能上有很大的提高.     

光学与小波图像处理的比较研究

利用小波变换对图像进行数字处理,实现了图像的区域分割,并运用直方图方法和高宽比方法对小波图像处理结果和光学图像处理结果进行了比较.与直方图等方法相比,高宽比方法在图像的边缘增强和区域分割等图像处理中的效果较好,能定量地研究各种边缘增强和区域分割图像的边缘锐度,便于比较和判断各种图像处理方法的优劣,适合边缘锐度的定量研究.通过比较研究,得到的小波变换处理后的图像边缘轮廓分明,而采用的光学图像处理方法是反村增强,从高宽比看小波对图像的增强效果更好,整体讲二种处理方法在图像边缘增强和区域分割中各具特点.还论述了二种方法各自的优点和光电结合图像处理的必要性.     

虹膜识别算法研究

为了提高虹膜识别的速度和准确性,提出一种新的虹膜图像均衡法：将直方图均衡法和局部对比度增强法结合起来调节图像动态范围、增强局部对比度,并利用平衡式零谱矩滤波器对预处理后的虹膜图像进行分解,提取更准确的虹膜纹理特征。整个虹膜识别过程小于1．3s,准确率97．25％。可用于个人身份识别中。