基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

基于噪声强度估计的中值滤波

为了提高中值滤波器的滤波性能和适应不同强度的椒盐噪声,提出了基于噪声强度估计的中值滤除算法.该算法通过椒盐噪声密度估计确定图像中的噪声强度的大小,然后根据噪声强度选择相应的滤波器及参数.计算机仿真实验结果表明:该算法能对未知噪声强度的退化图像在较短的时间内有效地去除噪声的同时,较好地保护图像细节.     

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对经典Canny算法应用中常出现的无法滤除椒盐噪声且滤波后图像细节信息易丢失、Sobel卷积核定位的边缘信息精度较差、双阈值选取存在偶然性等问题,对Canny算法进行改进。首先采用自适应中值-高斯滤波法代替传统的高斯滤波,并融合Laplace边缘增强法,滤除大量噪声的同时保留图像边缘细节信息;使用精度更高的Scharr算子代替Sobel算子计算图像梯度幅值和方向;然后通过最大类间方差法自适应计算图像的最优阈值;最后选用BSD500数据集进行实验,结果表明：文中算法相对于经典Canny算法,峰值信噪比平均提升14.5 dB,边缘检测评价指标C/A提高0.07～0.24,C/B提高0.06～0.14,算法性能指标提高24.8%。     

基于测地距离的图像滤波方法

利用图像曲面的内蕴几何,即测地距离来衡量像素间的相似性,提出了一种保持边缘的滤波方法,在滤除噪声的同时,能够很好的保持图像的边缘信息.实验结果表明,与经典的双边滤波方法比较,该方法去噪效果更好,精度更高.     

小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.     

小波域中值滤波的图像去噪方法

提出了小波域中值滤波的去噪方法,在去除高斯白噪声的同时能有效地去除脉冲噪声.此方法是在小波域内对高频子带进行中值滤波,然后选择相应的门限进行降噪处理.仿真实验表明该算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节,其滤波效果优于小波软阀值去噪.     

基于图像形态滤波的边缘检测

为很好地检测出被噪声污染的图像的边缘,首先采用CB形态滤波对图像进行预处理,再用canny法获得较高的边缘检出率,最后采用最小费用搜索法进一步提高了边缘质量,建立在结构元素轮廓的概念之上,以集合延展度为特征进行处理的CB形态滤波保证了滤除噪声的同时保持图像细节,canny算法对噪声和弱边缘有更强的适应性,而最小费用搜索法对因滤波后遗留噪声引起的虚假边缘有很好的抑制能力,实例表明这种检测方法能够获得较好的图像边缘。     

综合小波和数学形态学的图像边缘检测

提出一种基于小波和数学形态学相结合的图像边缘检测方法,即将图像分为高频和低频两部分别进行处理,利用小波对高频和低频部分进行边缘检测后,再利用数学形态学方法对低频进行边缘处理,并对两种边缘图像进行了融合.实验结果证实了该算法的可行性.     

基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。     

一种有效去除图像中脉冲噪声的滤波算法

为了抑制脉冲噪声,根据脉冲噪声点和边缘像素点的特征,提出了一种新的基于脉冲噪声点检测的滤波算法.实验结果表明,与传统中值滤波相比,这种新算法很好地保留了图像的细节,尤其在噪声密度较低时,滤波性能更加优越.     

应用小波模历史图像的运动车辆视频检测

为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.     

基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取

针对传统LSD直线检测算法容易丢失图像细节,造成提取直线不连续等不足,提出一种基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法。利用Canny算法提取边缘图像,基于边缘图像采用LSD直线检测算法进行直线提取;考虑到Canny边缘检测中使用高斯滤波,在降噪的同时会模糊图像边缘,而双边滤波对于图像边缘有较好的保护作用,采用双边滤波代替Canny边缘检测中的高斯滤波进行边缘图像提取。同时,将基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法应用到钢轨表面边界提取中。实验结果表明,改进LSD直线检测算法对钢轨表面边界直线提取效果较佳,相关评价指标得到较大提升,正常钢轨图像和锈迹钢轨图像的峰值信噪比分别提升6.49%和13.58%,为后续钢轨表面缺陷识别奠定了基础,具有一定的实用价值。     

低可见度环境下基于同步定位与构图的无人驾驶汽车定位算法

为在大范围低可见度环境下实现无人驾驶汽车的高精度定位，基于VINS-Mono算法的系统框架，在系统的前端与后端分别增添了RFAST弱光图像增强模块与VG融合定位模块，提出了一种融合定位算法LVG_SLAM; RFAST弱光图像增强模块采用小波变换将原始输入图像的细节信息与亮度信息分离，对于包含原始图像噪声的细节信息通过统一阈值和均值滤波2种方式实现噪声抑制，并利用双边纹理滤波算法进行细节增强，在此基础上，根据多尺度Retinex算法增强图像的对比度，提高低可见度环境下角点提取的成功率，从而保证图像跟踪的稳定性，改善定位算法的鲁棒性; 基于无迹卡尔曼滤波算法，VG融合定位模块将GNSS定位信息与惯性导航测量信息进行松耦合，融合定位结果作为约束引入VI-SLAM后端，通过联合非线性优化的方式减少累积误差对算法定位精度的影响。计算结果表明:相较于VINS-Mono算法，改进的LVG_SLAM融合定位算法在EuRoC与Kitti公开数据集上表现更加出色，均方根误差分别降低了38.76%与58.39%，运动轨迹更贴近真实轨迹; 在实际夜晚道路场景下，LVG_SLAM算法将定位误差控制在一定范围内，顺利检测到闭环使得定位表现得到大幅改善，均方根误差、平均误差、最大误差、中位数误差分别降低了79.61%、82.50%、71.31%、83.77%，与VINS-Mono算法相比，在定位精度与鲁棒性方面具有明显的优势。      

室内可吸入颗粒物粒径分布检测方法的研究

采用数学形态技术实现颗粒物图像的二值化滤波和边缘检测,完成了粒径、分形维数和形状因子等形态学参数的检测,用数据融合技术对多形态学参数处理分析,得出了室内可吸入颗粒物的粒径分布曲线.实验结果表明:这种检测方法能有效地滤除噪声,很好地保留原有图像的基本信息,提取的边缘较光滑,图像骨架也比较连续,断点少.具有直观简单、处理速度快、处理精度高、数据分析与统计方便.检测结果稳定等特点.     

基于小波变换与分形相结合的图像压缩

研究小波变换与分形压缩相结合的图像压缩方法,即对小波变换的低频系数编码运用分形图像压缩算法,对高频系数进行零树编码,这样可以解决零树编码没有考虑最低频子带图像能量高特点的问题,同时减少分形压缩在图像恢复时方块效应带来的影响.     

基于小波变换和自适应直方图均衡的红外图像增强

针对实际应用中红外图像的对比度较低、存在噪声的缺点,结合人的视觉特征,在已有图像增强方法的基础上,采用小波变换与自适应直方图均衡相结合的方法对红外图像进行增强.该方法不但解决了红外图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了图像细节.     

基于MATLAB的真空开关电弧图像处理

为了滤除在应用CCD对真空开关电弧图像诊断时带来的各种噪声影响,增强真空开关电弧图像的特征细节,提出了运用MATLAB对真空开关电弧图像处理的方法.运用中值滤波方法对电弧图像中椒盐噪声干扰处理;然后运用坎尼算子对电弧图像边缘进行了检测;最后对电弧图图像灰度变换增强处理.结果表明：通过MATLAB图像处理技术使真空开关电弧图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为其形态及内部等粒子体参数的诊断提供了有效的手段.     

基于MATLAB的真空开关电弧图像处理

为了滤除在应用CCD对真空开关电弧图像诊断时带来的各种噪声影响,增强真空开关电弧图像的特征细节,提出了运用MATLAB对真空开关电弧图像处理的方法.运用中值滤波方法对电弧图像中椒盐噪声干扰处理;然后运用坎尼算子对电弧图像边缘进行了检测;最后对电弧图图像灰度变换增强处理.结果表明:通过MATLAB图像处理技术使真空开关电弧图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为其形态及内部等粒子体参数的诊断提供了有效的手段.     

基于滤波器分解的图像插值算法

本文研究了一种空域中的图像分解技术，进而利用改种分解方法，探讨了图像插值算法。本文提出的图像分解方法的主要思想是：利用类型确定的滤波器（如低通）对原始图像滤波，将图像分解为高频和低频两部分，并对分解得到的低频或高频成分进行处理，图像可分解成不同频率分量的图层之和，进而在各个图层一L进行相应的插值处理，最后利用逆变换得到最终的结果。     

非乘积型小波多尺度边缘检测

讨论了L2（R^2）空间中一类紧支撑正交对称非乘积型小波在灰度图像边缘检测中的应用，检测过程利用了图像所有高频信息，对非乘积型小波滤波器组，先由它们拟合沿水平，竖直方向的滤波器组，若记W1，W2，W3为图像I滤波之后的三个高频图像，W=√-W^21 W22 W23，对W进行非最大值抑制，滞后阈值化，得到图像I边缘图，这样得到不同尺度的边缘后，进行简单边缘匹配，得到原图像边缘，最后给出了IC图像非乘积型小波多尺度边缘检测的结果。