基于图像融合的驾驶员视觉增强技术研究

针对低能见度下小波变换的图像融合方法中,简单的加权融合降低图像的对比度和亮度,导致驾驶员的视觉效果较差的问题,提出了在小波低频近似分量和高频细节分量采用不同的融合规则。低频近似分量集中了图像的大部分能量,采用区域能量比例加权的融合规则,可以提高图像的亮度;高频细节分量包含了图像细节,采用区域标准差比例加权的融合规则,可以提高图像的对比度。通过红外与可见光图像融合实验表明:该图像融合方法可以有效提高图像的亮度和对比度,适于低能见度下的图像视觉增强。     

基于小波变换的多源遥感图像融合方法

数据融合是目前遥感应用领域的一个热点问题,文中分析了传统的多源数据融合方法,提出了采用基于多分辨率的小波分解技术进行多源图像融合的方法.它将高分辨率图像的小波系数添加到多频谱(低分辨率)数据上,再将全色图像小波变换的高阶系数添加到多频谱图像的浓度组件上.实验表明,此方法切实可行,能使低分辨率图像的信息提取与利用接近于高分辨率图像.     

基于小波变换的车牌图像检测定位算法研究

在讨论二维二进可分离小波及图像小波去噪的基础上，研究一种基于小波变换并结合其他多种图像处理方法的车牌图像检测定位的算法。实验表明，该算法对含噪的车牌图像能较好地完成检测定位。     

PDE在图像分割技术中的应用

作为图像处理关键技术之一,图像分割技术为人工智能发展提供必要的技术保证,而单一的图像分割技术对复杂环境下多目标的适应性并不强。针对小目标提取易受噪声干扰,提出利用PDE(偏微分方程)对采集到的图像进行去噪处理,在充分保留图像边缘的条件下,利用小波阈值分割法对目标进行提取,通过相似匹配度大小不断调整阈值,达到阈值的自适应。最后,以车牌提取为算例对该算法进行验证,经验证,该算法能够有效提取出复杂环境下小目标物体,对环境具有较强的适应性。     

基于K-L变换遥感融合影像的道路信息提取

该文应用K-L变换将SPOT-5多光谱与全色遥感影像数据融合,并将预处理后的影像采用基于监督分类的方法进行道路信息提取。试验结果表明:K-L变换法在消除模式特征间的相关性以及突出差异性方面具有很好的效果,基于K-L变换遥感融合影像的道路信息识别效果良好,与实际相符。     

基于小波变换的医学图像特征点互信息配准

医学图像配准是医学图像分析诊断的基础,也是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.目前医学图像配准方法基本上分为基于形状特征和基于像素相似性两种方法.文中用小波变换提取图像特征点,将特征点互信息作为图像配准的相似性测度,并使用粒子群算法来求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明,此方法减少了计算量,具有较快的配准速度,能准确地实现多模态医学图像的配准。     

遥感影像数据几种HIS融合方法的比较

本文用4种不同的HIS融合方法对同一地区的SPORT图像和TM图像进行融合,并且分别用平均值、标准差、平均梯度、熵对融合的结果进行了评价,结果显示,低通滤波融合在图像信息量上最大,高通滤波融合在图像清晰度上最好。     

改性沥青显微图像的观测及采集技术探讨

近几年国内外对聚合物改性沥青微观领域的研究越来越多,而图像观测及采集方法的不同又会对后续分析产生很大影响。针对这一问题,对改性沥青显微图像观测方法的科学性以及采集方法的准确性进行了分析与探讨。     

基于改进Hough变换的车道线检测

针对车道线检测中存在的诸多问题,在道路图像预处理的基础上,对Canny算子中的双阈值选取进行改进,能够自适应精确提取车道线边缘特征,并利用带极角约束的Hough变换完成直线检测.算法能够在不同道路环境中准确检测车道线标识,降低光照等因素对车道线检测结果的影响.     

基于Hough变换的车牌倾斜检测算法

典型的角度检测算法是进行Hough变换后寻找最长直线的倾斜角度．一般情况下，待处理图象中未必有明显的较长直线．甚至存在一些对图像进行正确检测的长直线干扰。章介绍了一种基于统计考虑的数据分析思路，以期在基于Hough变换的角度检测算法上取得更高的准确性。     

驾驶员车道变换视点转移模型及其参数标定

为了获取驾驶员车道变换行程中的视点转移特性,构建视点转移模型,解决驾驶员行为监控设备布设缺乏依据的难题,采用眼动仪和人工记录的方式,分别以轿车和公交车驾驶员为研究样本,获取了车道变换行为过程中驾驶员视点停留时间和视点位置转移特性数据,给出驾驶员的眼动停留时间均值和分布规律,基于外界的交通运行环境,根据驾驶员对外界信息的获取程度,考虑驾驶员、车辆、道路、环境等影响因素,设定其符合泊松分布,将驾驶行为分为决策阶段和执行阶段,给出了基于6个模块的流程结构,构建基于信息满意度的视点位置转移模型并标定了模型参数。     

利用Hough变换和稳健估计计算道路线形参数

道路线形参数计算对于公路现状调查、道路优化设计、道路信息管理、安全分析和建立公路的三维空间模型均具有重要意义。根据道路线形的特点,利用基于Hough变换的直线和圆曲线提取算法对数据进行分组,然后利用稳健估计对数据进行迭代平差,计算出道路各段线形参数,从而实现道路线形识别的目的。算法由Visual C 语言实现,在实践中证明是很有效的。     

基于复合小波变换的数字图像水印技术

随着网络多媒体系统的迅速发展,数字媒体的版权保护变得越来越重要了。目前保护数字媒体版权的方法最常用的是数字水印。本文提出了一种基于复合小波变换的健壮的数字图像水印算法。该算法首先通过复合小波变换运用视觉屏蔽调整水印使之与局部图像相适应,接着水印被应用于选择嵌入信道,最后水印通过运用另外的射频技术被添加到嵌入信道。文中最后测试了在攻击下DWT与WT域中各种算法健壮性,并进行了比较分析。     

基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法

提出了一种基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法,该方法首先提取车脸图像的方向梯度直方图特征作为融合特征稀疏编码模型的一级特征向量,然后将车脸图像的一级特征向量作为过完备字典中训练样本集的线性组合,并构建非负性约束稀疏编码模型,最后采用重构误差最小原则对车辆品牌进行识别。基于东南大学的车脸数据库进行了试验,结果表明,基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法优于HOG+SVM、传统稀疏表示和字典学习稀疏表示的车辆品牌识别方法,其平均识别率达到96.16%。理论分析和试验结果表明,基于融合特征稀疏编码模型的车辆品牌识别方法具有较强的鲁棒性和适用性。     

压实路基组织光学参数的激光图像无损测量

设计了激光散射图像系统,并采集了3种不同干容重的路基组织的激光高光谱图像.分析了这3种干容重的路基组织的空间分辨漫反射率和距光源入射中心处半径之间的关联性,根据光漫射传输理论分析了路基组织的漫反射光分布规律,并应用非线性最小二乘拟合的方法得到这3种路基的光学参数(波长为632 nm).最后用这些参数进行了蒙特卡罗模拟光...     

基于加权引导滤波分层的轨道图像细节增强算法

针对轨道表面缺陷图像整体对比度低,细节模糊,轨道缺陷又较为细小,难以识别等问题,基于加权引导滤波具有较好的保持边缘能力,能避免增强后图像产生"光晕"及"伪边缘"的特性,研究了基于加权引导滤波分层并结合自适应直方图均衡和锐化滤波的轨道表面缺陷图像增强方法.有别于传统图像增强方法,该方法对原始图像进行滤波分层,分别处理基础图像和细节图像,更加突出细节信息,通过在引导滤波中引入边缘检测算子最大程度的保留图像边缘信息,针对结果图像亮度不均问题通过AHE算法和拉普拉斯锐化滤波加以克服.仿真实验结果表明:新方法较对比算法图像梯度平均提升43.37%,清晰度平均提升46.84%,有效提高了图像对比度,增强了细节信息.      

基于Hilbert 变换的车辆过坎振动衰减评价方法

汽车过坎平顺性是车辆性能开发的一个重要内容,其中冲击强度和振动衰减是两个主要指标。单纯考虑车辆加 速度大小并不能充分表征过坎振动衰减的优劣。基于一组对标车辆过坎的试验测量值以及主观评估等手段,研究应用于 整车过坎平顺性评估的振动衰减指标分析方法。分析表明,基于权系数滤波和Hilbert 变换的振动衰减指标分析方法, 能够从复杂的时域曲线中提取出振动的衰减特征,由主、客观试验关联性验证了该指标的有效性,为过坎平顺性的振动 衰减目标的设定、分析优化提供支持。