一种基于边缘保持的图像增强算法

针对战场环境下因电磁干扰而导致武器图像采集系统效能下降的问题,提出一种基于边缘保持的图像增强算法。首先,采用基于边缘保持的图像平滑算法处理图像,再采用多尺度Retinex算法增强图像。实验结果证明,该方法克服了传统增强算法对噪声干扰不敏感的问题,增强后的图像质量满足战场环境下传输图像的要求。     

基于区域分割的非局部全变差SAR相干斑滤波

受成像体制影响,合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波(Non-local means filter,NLMF)与全变差(Total variation,TV)正则化的非局部均值-全变差(NLM-TV)降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构,NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,Terra SAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明:相比多种滤波算法,NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。     

基于区域分割的非局部全变差SAR相干斑滤波

受成像体制影响,合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波（Non-local means filter, NLMF）与全变差（Total variation,TV）正则化的非局部均值-全变差（NLM-TV）降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构, NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,TerraSAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明：相比多种滤波算法, NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。     

自适应Canny边缘检测算法

对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价。针对Canny算法的缺陷，提出用自适应空间域平滑方式清除图像中的椒盐噪声；用图像灰度共生矩阵的喷性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值，实现了图像边缘的自动提取。     

船舶视觉系统目标图像边缘检测方法

船舶视觉系统是船舶航行的重要辅助部分,视觉系统的工作效果很大程度上取决于边缘检测方法的准确性。常见的图像边缘检测方法通过像素梯度变化检测目标边缘,在对复杂图像处理时容易受到噪声干扰,导致检测精度和效率较低。为解决上述问题,提出船舶视觉系统目标图像边缘检测方法。对图像进行背景区域与目标区域的划分,提取目标所在区域。选择图像边缘的Harr和HOG特征后,利用蚁群算法检测图像边缘。对比仿真实验结果表明,研究的边缘检测方法检测准确率均高于85%,并且检测效率均高于对比方法,具有明显的应用优势。     

边缘检测算子在车牌区域检测中的改进

针对车牌图像分割提取这一问题,在传统边缘检测算子基础上,根据模板排列规律,建立矩阵变换关系,提出一种改进算法。经实验证明,将改进算法应用在复杂环境所拍摄的车牌图像处理中,较好的平滑了噪声,边缘检测轮廓清晰,处理时间显著缩短。通过实例,给出了采用改进的算法对车牌图像进行边缘提取的效果。     

涂胶缺陷检测中的边缘提取方法

针对涂胶区域分割不够准确影响检测精度的问题,提出一种新的边缘提取算法来获取涂胶区域.为避免出现传统Canny边缘检测方法存在的易受噪声干扰的缺点,采用具有保边特性的加权最小二乘法滤波器对图像进行滤波去噪,增加45°方向和135.方向图像梯度计算,利用改进的Canny算法获取边缘,针对获取的边缘点,使用区域生长方式将涂胶区域提取出来;对提取的涂胶区域与标准涂胶区域进行配准和减影,得到的减影结果即为涂胶缺陷.仿真试验结果表明,该算法能很好地提取到胶水区域,并获取胶水缺陷.     

数学形态滤波的图像边缘检测

图像边缘检测是图像中目标识别和分类的基础,针对当前图像边缘检测算法存在易受噪声影响、检测边缘不完整、检测精度低等不足,设计了基于数学形态滤波的图像边缘检测算法。首先采集待检测边缘的图像,并采用小波变换对其进行去噪声处理,减少噪声对边检测结果的干扰,然后采用数学形态滤波方法对图像的边缘进行检测,最后进行图像边缘检测的验证性实验,并与其他算法进行了对比测试,结果表明本文算法可以抑制噪声对图像边缘检测结果的影响,得到十分完整的图像边缘,而且图像边缘检测的整体效果显著优于对比算法。     

边缘提取在涂胶缺陷检测中的方法研究

船舶发动机盖外板与内板之间常涂覆一层防震密封胶,但具体涂胶形态难以观测,常用机器视觉手段获取产品涂胶图片。针对涂胶区域分割和检测精度低,效率慢的问题,提出一种新的边缘提取算法获取涂胶区域。为了避免传统Canny边缘检测方法易受噪声干扰的缺点,采用具有保边特性的加权最小二乘法滤波器对图像滤波去燥,增加45°和135°两个方向计算图像梯度,利用改进后的Canny算法获取边缘,对获取到的边缘点用区域生长方式将涂胶区域提取出来,最后将提取到的涂胶区域与标准涂胶区域进行配准和减影,得到减影结果即为涂胶缺陷。试验仿真表明：本算法能够很好的提取到胶水区域,并且获取胶水缺陷。     

一种基于特征的全景图拼接算法研究

提出并实现了一种基于特征的全景图拼接算法,该算法应用sobel算子对待拼接的两幅图像分别进行处理,以获取图像边缘及特征点,确定两幅图像重叠部分的灰度差以去除伪特征点并消除外界噪声,选取方差最小的两组特征点作为缝合点,从而确定两图像的相对位置,通过对图像重叠部分进行平滑处理实现了全景图的无缝生成。实验结果证明算法合理,运算速度快,效果良好。     

基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法

船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。     

基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法

为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。     

基于粗精双线区域生长法的多目标识别

在分析多目标害虫图像特性的基础上,提出了基于粗精双线区域生长法的多目标识别算法。在多目标图像中,为了减少运算量、提高实时性,先用迭代阈值法对图像进行预处理,将图像二值化,然后使用改进的区域生长法,使用粗精双线种子生长法有机结合的方法获得图像中的各个目标的四个边缘坐标,然后在原图中进行目标分离,重构单个目标并进行标示。实验结果表明,该算法可准确快速地实现对多个目标的识别。     

噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法

目前边缘检测方法根据图像极值点筛选图像边缘点,导致检测到的边缘图像不清晰,平均能量值偏低,提出噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法。采用频域Fourier变换去除图像噪声;选择Canny算子,设计目标边缘检测流程;平滑去噪图像,根据图像边缘梯度极大值点,筛选图像目标边缘点,分割图像目标和背景,实现目标边缘检测。实验结果表明,在1%和10%梯度下的校验噪声模拟的噪声干扰下船舶遥感图像中,研究方法相较此次实验选择的方法,检测到的目标边缘图像平均能量值高。     

舰船遥感图像检测小波分析研究

本文以舰船遥感图像为具体分析对象,针对舰船图像中存在的噪声干扰和目标边缘检测问题,引入小波分析作为解决方法,通过对使用小波进行图像去噪及目标边缘检测原理的分析,采用db N小波函数为对舰船图像信号进行分解,以自适应阈值法实现高频信号去噪处理,并对降噪后的图像选择合适的平滑函数进行舰船目标边缘提取,结果表明,小波分析能够很好地实现舰船遥感图像去噪,而舰船目标对于边缘提取,虽然效果较好,但仍有进一步优化改进的空间。     

基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法

提出基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法,最大程度规避船舶航行风险。利用机器视觉技术获取船舶航行图像数据,并结合像素平滑滤波和帧间差分法去除原始船舶航行图像所含噪声。采用二阶高斯-马尔科夫机场算法对去噪后船舶航行图像的显著性区域候选节点作信息弥散处理,获取船舶航行图像显著图,通过均值偏移算法处理船舶航行显著图像的特征空间,获得多个分割区域后,在显著图中求解各区域的显著性均值,通过与阈值作比较,实现船舶航行危险区域识别。实验结果表明：该方法可有效提升船舶航行图像的视觉效果;生成的显著图细节完整;可实现不同危险区域的识别,识别效果突出。     

图像拼接中鬼影消除算法研究

文章针对重叠区域运动物体在图像拼接过程中容易产生鬼影的问题,引入对运动物体区域只采用一幅图像信息的方法。提出运动区域单元的概念,它以运动物体区域重叠即相关的标准形成,以此为单位进行图像信息源的选择。结合随后提出的运动区域单元与重叠区域两边是否相接的权重系数,进行图像信息源的选择,在解决鬼影问题的同时防止了重叠区域边缘处易造成的同一物体的不连续。整个过程采用Matlab加以实现,实验结果验证了算法的有效性。     

自适应阈值法的舰船图像自动分割

图像分割是视觉检测领域中的重要环节。由于舰船环境和图像数据的复杂性,现阶段舰船图像自动分割技术中的抗光照性能差、精度低以及边缘模糊等问题仍普遍存在。如何有效完成对舰船图像进行自动分割成为一大难题。为了有效解决上述问题,对当前图像分割方法进行深入的研究和调查,提出通过自适应阈值法的舰船图像自动分割方法,在总结和分析了现有自适应阈值分割算法存在的优点和局限性后,给出了自适应阈值图像分割法的改进方案,以便从复杂的舰船图像背景中分离出目标区域,有效解决当前图像分割技术中光照不均匀、边缘模糊等问题。为验证方法有效性进行了仿真实验,实验结果证实该方法性能效果相对较好,充分满足对复杂舰船图像进行分割的设计目标。     

基于区域模糊直方图的图像检索

将图像分割算法和模糊理论相结合,提出了基于区域模糊直方图的图像检索方法。用快速聚类算法对图像进行区域分块,以各区域的视觉特征为基础,建立图像模糊直方图并进行图像检索。在1000幅通用图像库上的实验表明,该方法可以得到比较满意的检索结果。     

计算机视觉测量在板材滚弯成形中的应用研究

将计算机视觉测量的方法应用于板材滚弯加工过程的成形检测，在图像经过预处理的基础上，设计了低通滤波器对图像进行平滑处理，然后对图像进行边缘快速检测，利用任意曲线三维重构的方法重建了板材的空间曲线，并求出了空间曲线的半径。