基于自适应均值的地铁隧道裂缝图像滤波算法

地铁隧道表面光照不均匀、对比度低、噪声干扰严重,采集到的裂缝图片较灰暗且含有大量混合噪声,因而单一的滤波方法不能达到很好的去噪效果。针对该问题,提出一种基于快速中值的自适应均值滤波算法来实现隧道裂缝图像滤波。该算法先对图像进行反转以增强裂缝与背景的对比度,通过快速中值法计算滤波窗口的中值,自适应地选取合适的阈值来对滤波系数加以优化,并将窗口各像素点的灰度值进行加权运算,其结果作为窗口中心点灰度值,并输出。通过与传统中值、均值滤波算法比较,提出的新算法不仅降低了图像噪声,而且有效地保护了裂缝边缘,降低后续对裂缝特征量提取及分割识别的难度。     

分形维-最大熵阈值的弱边缘工业CT图像分割算法

含有弱边缘的工业CT图像在分割时易产生过分割现象,对此提出了一种分形维定位和最大熵阈值分割的图像分割算法.首先,采用中值滤波和高斯平滑对图像进行预处理;其次,对预处理后的图像进行分块,并求取每个分块的分形维;再次,根据背景和缺陷处分形维的差异对缺陷进行粗定位,并根据连通域分析精确定位缺陷区域;最后,利用最大熵阈值法对精确定位后的局部区域进行分割.仿真实验表明:所提算法具有良好的分割能力,可以准确地分割出含有弱边缘的缺陷目标,并有效排除轮廓背景对分割的干扰,避免了过分割.     

日间高速公路侧后方车辆识别方法

为帮助驾驶员发现目标车道侧后方车辆尤其是视野盲区内车辆,从而避免或减少换道过程中发生的交通事故,提出了日间在高速公路上识别侧后方车辆的新方法.根据路面灰度值,将日间图像分为正常光照和弱光照两类.由于车辆阴影的灰度小于路面平均灰度,根据两侧车道区域内存在的灰度突变确定出侧后方车辆的可能存在区域.对确定的区域采用相应的阈值分割方法进行图像分割.在对分割后的二值化图像去噪、边缘提取和细化,以及提取车辆直线水平边缘基础上,根据系列车辆统计获得的先验知识(车辆前车窗的大小及比例等)验证车辆的真实存在.试验结果表明,该算法具有较好的可靠性和鲁棒性.     

基于广义模糊集合的多级图像增强算法

分析了传统的图像模糊增强算法的两个缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后会损失低灰度信息,并针对传统模糊增强算法的两个缺陷提出了一种新图像多级增强算法,该算法通过引入广义模糊集合的概念,将图像从图像空间变换到广义模糊空间,利用广义模糊集合变换范围大的特点进行对比度增强处理,力图使图像的层次更加分明。最后通过实验证明了文中提出算法的有效性。     

一种简单的灰度图像边缘检测算法

提出了一种新的基于平行方向上像素点灰度值平均值求差的边缘检测算法.根据像素点及其八邻域的灰度值,在尽量保证图像信息完整的基础上,选择合适的阈值提取出尽可能合适数量的边缘点,并利用边缘的连续性原理对结果中的噪声点进行筛选,以达到边缘提取的目的,提高图像边缘检测效果.实验表明:此算法对灰度图像是一种简单、有效的边缘检测算法.     

基于改进Retinex的钢轨表面缺陷图像增强方法

机器视觉检测系统获取的钢轨图像因其光照不均、对比度低而导致缺陷特征难以识别.对此,提出了一种基于改进Retinex的钢轨图像增强方法.首先,将钢轨图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间并单独提取亮度分量;然后,以双边滤波代替传统Retinex方法中的高斯卷积进行照射分量估计,同时提取反射分量;最后,通过对反射分量的局部非线性增强以及HSI逆变换,实现钢轨图像增强.实验结果表明:本文方法在提高缺陷与背景对比度的同时能有效减弱光照不均的干扰,钢轨图像增强后的信息熵和对比度指标均优于传统方法.     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法.首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识,进行细胞图像的精确分割;然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心.该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位.     

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脉冲耦合神经网络（PCNN）具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础.     

相机视频图像自适应对比度增强系统的研制

介绍了基于图像处理方法的自适应对比度增强系统的组成、工作原理、硬件电路设计与软件设计.针对监察相机工作环境照度变化范围大的特点,提出一种改进的灰度直方图均衡化方法.应用此方法所研制的系统,能够自适应于多种光照条件下获得的低对比度图像,自动进行对比度调整,改善监察相机输出视频图像的质量.对于清晰图像,经调整后图像质量至少无明显降低.     

基于平均明暗熵差的人脸增强算法

针对人类视觉对图像亮度的响应特征,提出了一种使用粒子群优化方法对图像灰度的非线性转换函数参数进行优化,用以使图像的平均明暗信息熵之差的绝对值最小,从而使图像的明暗灰度分布更加均匀的人脸增强算法.实验结果表明,该方法在增强图像的基础上能有效地提高图像在高灰度区域的视觉效果,对图像在高灰度区对比度有所损失的现象进行弥补,同时也能有效地提高整幅图像的视觉层次.     

基于适应性阈值和遗传算法的图像分割

图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤，其目的是将目标和背景分离，为计算机视觉的后续处理提供依据。提出了一种基于适应性阈值和遗传算法进行图像分割的方法，对图像的不同区域分别作灰度值的评价标准，把图像分割问题定义为一个多区域的独立优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量达到最优的图像分割阈值。试验表明，使用该方法可使图像分割获得满意的效果。     

焊接激光致熔池亚像素边缘提取方法研究

由于热变形等因素的影响,薄板激光焊接中焊缝会偏离预设轨迹,造成焊接激光束与焊缝偏离,使焊接质量下降.因此,焊接过程中要检测激光致熔池中心与焊缝偏差,并根据偏差量调整焊接位置.熔池中心由熔池边缘拟合求得,为精确获取熔池中心需要计算熔池的亚像素边缘.熔池亚像素边缘由以下步骤得到:(1)根据黑白CCD相机拍摄的图像中熔池灰度值大的特点,可初步确定熔池的中心;(2)以初步确定熔池中心为起点,在利用形态学方法得到熔池图像中搜索得到熔池像素级边缘;(3)在熔池图像中,提取以像素级边缘点为中心的一定区域像素灰度值,根据灰度值变化拟合曲线得到亚像素边缘.试验表明,所提出的方法能精确提取熔池亚像素边缘.     

图像分块下的隧道裂缝识别方法

针对隧道衬砌表面不均匀光照、渗水和噪声等强视觉干扰,设计了基于图像分块的隧道衬砌裂缝检测算法;根据中国西部地区的地理特征和隧道衬砌的外观病害,研制开发出一种快速、自动化的非接触式智能隧道结构物外观检测系统; 以非均匀光照下隧道图像数据集为研究对象,在图像分块的基础上提出一种适用于隧道裂缝特征提取的图像识别算法;研究了电子元件产生的噪声,并分析和总结了隧道衬砌的灾害特征;根据裂缝特征和分辨率将图像矩阵划分为适当数量的区域块,根据区域块的灰度特征将原始图像划分为目标背景区、目标病害区、病害背景区和其他区域,通过最大类间方差法和局部阈值法分割得到了隧道裂缝的粗图像,在此基础上进行了粗图像裂缝特征提取;对原始图像的每个区域块进行了对比度受限的自适应直方图均衡操作和局部阈值分割,得到了细节图像;将细节图像和粗图像的重叠区域设为理想裂缝二值化图像;结合隧道结构物外观检测系统对不同方向的裂缝图像进行了二值化试验,并通过隧道裂缝定位和投影法得到了隧道衬砌图像中裂缝的位置信息和方向。研究结果表明:提出的算法对隧道裂缝识别的准确值、召回率和F值可分别达90.34%、98.78%和94.37%,既可以保证隧道裂缝的完整性,也可以在非均匀光照下最大程度地保留目标裂缝的细节,可用于处理一般灰度图像的二值化问题。      

基于颜色空间和面部特征的驾驶员面部定位方法

介绍了一种快速检测和定位驾驶员面部区域的方法。首先将驾驶员面部图像映射到YCbCr颜色空间,建立肤色高斯模型;然后通过似然图自适应阈值分割获得驾驶员面部区域,对获得的二值化面部图像进行形态学操作消除毛刺和小孔;最后对处理后的面部图像进行灰度积分投影,结合面部特征获得驾驶员的面部区域并框定。并试验证明了方法的实时有效性。     

智能车牌识别系统中消除图像干扰的方法

在智能车牌识别系统中,经过汽车图像的初分割,可从复杂的汽车及背景图像中分割出汽车图像,但复杂灰度图像经二值化处理后存在许多干扰白点.提出一种＂高斯滤波＂的方法去除这些白点,使二值化图像变得平滑、少毛刺,并具有较好的连通性.     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

基于混沌遗传算法的基元提取

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法．与传统基元提取方法相比，该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理，而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向，直接在灰度图像上提取基元．同时，该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题．仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性．     

基于Radon变换的钢轨表面快速提取

针对已有的提取钢轨表面方法在提取钢轨表面时存在过提取和欠提取的缺点,提出了一种基于Radon变换的快速钢轨表面提取方法.首先,根据钢轨表面区域向非钢轨表面区域进行过渡时像素点的灰度值会产生突变,用Radon变换生成原图像的灰度投影曲线及其投影曲线的平均值;然后,以投影曲线与其平均值的交点来确定积分的初始位置和结束位置.由于钢轨表面的宽度是确定不变的,因此从初始位置开始且以钢轨表面的宽度为区间对投影曲线进行灰度积分,直到结束位置,在此区间所得到的最大积分区间为要提取的钢轨的表面区域.将仿真结果与其它方法相比较表明:该方法抗噪能力强,而且还能准确、快速的提取钢轨表面区域.     

基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率.文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比,面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌.实验表明,这一方法能快速准确地实现车牌定位.     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法．首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识，进行细胞图像的精确分割；然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心．该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位．