面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影精准设计及消除方法

为解决舰船监控图像存在模糊阴影面积过大的问题,提出面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除方法。通过估算监控场景深度关系的方式将原始的模糊图像复原,完成舰船监控视频的去雾处理;在此基础上,分割图像中的可视化节点,再按照阴影覆盖面积的数值水平计算精准消除参数,实现面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除。仿真实验结果表明,与K-means聚类算法相比,应用所提方法后,舰船监控图像模糊区域的边长值明显缩短,原始视频中模糊阴影面积过大的问题得到有效解决。     

联合图像处理和医学图像分析软件对内镜黏膜下切除标本的病变测量及复原图绘制

目的探讨消化道内镜黏膜下剥离术(endoscopic submucosal dissection, ESD)切除标本的精确测量及复原图的绘制。方法选取2018年2月至9月,西安交通大学第一附属医院消化内科ESD切除的消化道黏膜标本54例,经过标准化固定、取材、制片及阅片后,利用图像处理软件(Adobe Photoshop, PS)对数字化切片和大体图进行合成,再采用医学图像分析软件(Digimizer)进行数据测量,并绘制复原图。结果复原图绘制结果有两种情况:一种是病变的表面平面分布图(即为普通复原图),本组54例均绘制出标准平面图;另一种是病变的切面分布图,为1例伴有高级别病变的结肠腺瘤,可以显示出高级别病变的分布特征。测量54例ESD标本大小,最小11.0 mm,最大达93.5 mm,中位大小33.2 mm;病变大小0.9～45.7 mm,中位大小23.3 mm。水平切缘(PHM)显示阳性9例,其中早期癌阳性4例,阴性切缘显示距离0.2～11.5 mm,中位5.9 mm。结论结合PS强大的图像合成技术及Digimizer专业的图像测量技术,解决了ESD复原图制作过程中的计算配比问题,为绘制各种复杂的复原图提供了一种比较实用的参考方法。     

舰船监控图像拼接与识别研究

针对当前舰船监控图像拼接与识别存在的弊端,如拼接错误率高、识别正确率低等,为了提高舰船监控图像拼接与识别效果,设计了一种神经网络的舰船监控图像拼接与识别方法。首先提取舰船监控图像拼接的特征,并根据拼接关键点方向直方图建立舰船监控图像拼接模型,然后引入神经网络构建舰船监控图像识别的分类器,最后进行了舰船监控图像拼接和分类仿真模拟测试实验。相对于其它舰船监控图像拼接方法,本文方法的舰船监控图像拼接正确率得到了提升,同时本文方法的舰船监控图像识别正确率超过了90%,使得舰船监控图像的误识率大幅度减少,具有一定的实际应用价值。     

船舶噪声视频图像的去噪锐化方法

传统视频图像降噪处理普遍采用小波滤波算法完成降噪计算,虽然像素通道内的噪声被有效去除,但是滤波过程中有效像素的损耗导致图像通道的收敛性降低,不利于后期图像的锐化处理。为了解决此问题,提出船舶噪声视频图像的去噪锐化方法。为了避免去噪过程中对正常像素的损伤,本文提出的方法采用拉氏去噪算子去噪算法,完成噪声像素点的去除计算。通过梯度锐化并行算法在去噪算法的基础上,完成对图像像素的锐化计算。对比实验表明,提出的去噪锐化方法比传统去噪锐化方法,提升图像整体去噪锐化效果好,实用性更强。     

统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究

针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一一对比,统计图像中噪声分布特征并分离噪声,依据噪声分布特征设计滤波器对,将滤波器对应用在小波变换滤波器中,利用滤波器分解图像中的噪声,经过逆变换重构图像,实现海上遥感图像背景去噪。实验结果表明,与传统的图像背景去噪算法相比,应用统计学习的海上遥感图像背景去噪的算法平均梯度值更高,说明该算法适合应用在海上遥感图像背景去噪中。     

基于光学遥感图像的船舶目标检测技术研究

首先分析基于光学遥感图像的船舶目标检测流程,然后利用Top-Hat算法进行目标图像增强,并设计检测系统结构元尺寸自适应选择算法,以此来克服光学遥感图像的不均匀性和局部背景的粗糙性。最后进行不同海况的船舶目标检测试验。试验结果表明,本文算法虽然在实现过程中较阈值分割算法要复杂,但其适用范围更广,并且能够有效提高复杂海况下船舶目标检测的准确率。     

基于头脑风暴优化的PCNN路面裂缝分割算法

为提升裂缝检测的分割精度和鲁棒性,基于头脑风暴优化（brainstorming optimization,BSO）和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）,提出了一种路面裂缝图像分割算法（BSO-PCNN）. 该算法采用最大熵准则作为BSO算法的适应度函数,并依据适应度值决定参与次轮迭代的个体;BSO具有强收敛性,可快速确定最优个体解;结合图像特征,获得PCNN模型的最优参数,将其代入PCNN模型实现对裂缝图像的分割. 试验结果表明:算法可在20次迭代内取得不同类型路面裂缝图像的最大适应值,从而确定最佳分割参数;与Sobel边缘检测算法、PCNN图像分割算法、基于最大熵的遗传算法（genetic algorithm based on the maximun entropy of the histogram,GA-KSW）、基于遗传算法参数优化的PCNN分割算法（genetic algorithm based on the pulse coupled neural network,GA-PCNN）相比,BSO-PCNN算法取得了0.9924的区域一致性与0.0900的区域对比度.      

基于两点三次样条插值算法的大尺寸LCD图像缩放引擎设计

本文针对LCD控制器的图像缩放引擎,提出了一种基于两点的三次样条插值算法。该算法实现简单,不仅节省硬件开销,而且可以取得比nearest、bilinear插值算法更好的图像处理效果。文中详细阐述了图像缩放引擎的硬件实现结构以及插值滤波器的实现原理。并利用Q值评价法对提出的算法进行了客观评价,评价结果表明该算法可以取得接近于bicubic的图像处理效果。最后对图像缩放引擎进行了FPGA验证,验证结果表明图像缩放引擎工作正确,图像显示效果良好。