基于红外图像增强算法的混凝土内部缺陷检测研究

由于混凝土的不良导热性能,传统红外检测方法分辨率低、缺陷特征不明显.针对上述问题,研究了结合红外热像和增强图像算法的混凝土内部缺陷检测方法;开展了混凝土中不同深度、大小的缺陷的红外检测试验,并采用时域拟合与限制对比度直方图均衡算法相结合的方式对红外检测图像进行处理;对比了处理前后的热像图缺陷识别效果.试验结果表明:算法应用后缺陷识别所需温差从0.3℃降至0.1℃,边缘细节得到优化,提高了红外图像混凝土内部缺陷检测的精度和实用范围.该方法拓展了红外热像在混凝土无损检测中的应用范围.     

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DenseNet结构的轨道暗光环境实时增强算法

车载视觉系统是未来城市轨道交通安全运行的重要保障,列车在封闭环境或夜间运行时所处的弱光照环境会严重影响车载视觉系统的检测效果. 为此,提出了一种针对铁路封闭环境或夜间行车环境下低照度图像的实时视觉增强算法. 该算法以密集连接网络（densely connected network,DenseNet）结构为骨干网建立特征尺寸不变网络,提取图像光照、颜色等信息输出光照增强率图,并基于非线性映射函数调整每个像素的光照强度,通过分级结构将低照度输入图像的曝光率由低层到高层不断增强. 建立的深度学习网络模型采用自监督的方式训练网络参数,利用低照度图像自身特征和先验知识构建损失函数,其由曝光损失、色彩恒定损失及光照平滑度损失3个分量组成. 多种场景下的低照度增强实验结果显示:本文算法能够对输入图像曝光值进行自适应,对低曝光以及高曝光区域动态调整曝光率从而改善低照度图像的可视化效果,处理速度能够达到160帧/s,满足实时性处理的要求;通过在低照度增强前后的轨道分割及行人检测算法性能对比实验证明:所提出的算法能够大大提高暗光环境下的视觉检测效果,在RSDS （railroad segmentation dataset）数据集中轨道分割F值提高5%以上,在轨道场景下行人检测误检率及漏检率均有效降低.      

基于改进StyleGAN路面缺陷数据增强算法

针对复杂场景下路面缺陷数据样本少且图像质量差的问题,提出基于改进StyleGAN路面缺陷数据增强算法。在原有StyleGAN的基础上引入自注意力机制,以加强生成器对图像纹理细节信息的关注;引入SLE标签编码器以调节生成图像的纹理细节;增加噪声输入量,提升训练样本的复杂性和生成样本的多样性;采用WGANGP损失函数并调整模块分辨率来提高模型的收敛效率。通过消融实验、直观评价方法和量化评价方法分析评估模型图像生成质量,验证得出文中算法生成的路面缺陷图像质量较好,IS达到52.1,FID达到54.2;经4种经典目标检测算法测试,平均精度均值同原始数据集相比平均提升了30%左右,召回率提升了7%左右。     

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.     

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

基于奇异加权的麦克风阵波束形成语音增强算法

提出了一种基于奇异值加权的麦克风阵列波束形成算法.该算法首先采用相位加权互功率时延估计法对麦克风阵列接收到的信号进行时延补偿.其次对处理后的矩阵采用雅克比算法进行奇异值分解构造权值并求和,得到增强的语音信号.仿真结果表明,与固定权值波束语音增强算法比较,该算法对加性非相干噪声有明显的消噪效果.     

基于改进塔式梯度直方图的行人检测算法

采用改进分块方式的塔式方向梯度直方图（PHOG,Pyramid Histogram of oriented gradient）作为特征提取的方法,应用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）算法作为分类器进行训练和检测.INRIA测试集上的测试结果表明,相对于采用传统HOG和PHOG特征表示方法,所提出的方法使分类检测正确率有了进一步提高.     

基于小波变换自适应数字图像水印算法

阐述了图像数字水印和小波变换的基本原理,通过对小波基、分解级数、小波系数选择及人类视觉掩蔽特性等的分析,提出了一种基于小波变换自适应图像数字水印算法.通过剪切、加噪、滤波、锐化、模糊等几种常用攻击技术对算法进行了测试,实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性.     

基于小波变换自适应数字图像水印算法

阐述了图像数字水印和小波变换的基本原理,通过对小波基、分解级数、小波系数选择及人类视觉掩蔽特性等的分析,提出了一种基于小波变换自适应图像数字水印算法．通过剪切、加噪、滤波、锐化、模糊等几种常用攻击技术对算法进行了测试,实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性．     

一种改进的Retinex彩色图像增强方法

传统Retinex算法在对彩色图像进行增强时,容易产生光晕以及处理后图像整体对比度较低等问题.为此提出了一种改进Retinex的图像增强方法,该方法采用三高斯模型和高斯滤波相结合的双边滤波对照度分量进行估计;然后在提取反射分量时,引入原始图像亮度影响因子实现区域自适应增强;最后进行归一化调整和彩色图像恢复,实现图像增强.实验结果表明,该方法能够在增强图像的同时,有效抑制光晕,提高图像的整体对比度.     

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。     

基于Matcom与VC混合编程的数字图像处理方法研究

阐述了利用Matcom实现VC与MATLAB混合编程的接口技术,并以二维FFT为例说明了利用VC调用Matrix〈LIB〉C＋＋函数的方法,以二维DCT为例说明了利用VC调用MATLAB工具箱（ToolBox）函数的方法来开发数字图像处理系统应用软件。该方法在数字图像处理系统的开发过程中大大提高了编程效率。     

一种基于第二代curvelet变换的含噪图像增强算法

提出了一种基于第二代curvelet变换的图像增强算法.该算法结合NeighShrink去噪方法.适当的调整eurvelet的系数,在去噪的同时达到增强的效果.不同增强方法的比较试验表明,该算法是图像增强的有效方法.     

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.     

带权值的Floyd算法在沥青拌和站选址中的应用

本文利用Floyd最短路径算法选址的原理,结合沥青拌和所需的六种物质占总物质的比例,建立了一种简单易行的选址数学模型。通过实例阐述了该模型的建立过程,并通过MATLAB软件对其求解。     

神经网络算法在油库储油安全中的应用

分析了影响油库储油安全因素,采用收集到的数据对比了各种常见的改进算法,从中选择较优的算法,用MATLAB建模实现BP神经网络,并应用到油库储油安全中,对油库的安全提前进行预测。     

模拟退火算法在军事运输路径优化中的应用及求解

提出运用模拟退火算法求解军事运输路径优化问题的技术思路,并根据部队运输实际问题,建立优化模型,利用MATLAB程序求出了优化路径。运算过程表明,在对计算参数进行了试验性的估计选择后,模拟退火算法的收敛性和有效性得到更大的提高,可以应用于军交运输的实践。     

基于数学形态变换的数字影象分析算法研究

数学形态学是研究数字影象形态结构特征的一门新兴理论，它在数字图象处理领域中有很强的应用。本文从数学形态学理论出发，研制了一套形态变换算法，并用于规则几何形状的数字影象分割和边缘检测，取得了令人满意的效果。