C3I系统中基于颜色特征的战场图像快速检索

针对C^3I系统中战场目标图像的检索问题，给出一种基于颜色特征内容的检索方法。对于战场图像采用FISI颜色模型，计算H分量的颜色直方图，通过直方图匹配，计算直方图的相似距离，进而检索出相似图像。通过一个简单的基于颜色特征的战场图像检索原型表明上述方法切实有效。     

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.     

水下图像增强算法

本文研究的重点是各种水下图像增强算法。首先,从图像增强的基本理论出发,详细介绍了目前几种主要的图像增强技术。其次,阐述了水下光学特性以及常规图像增强技术对水下图像处理,并分析其适用性。最后,针对光照不均匀的水下图像增强技术,分析其实用性和局限性,并利用Retinex算法对水下图像达到增强的效果。     

基于内河单幅图像的去雾算法研究

图像景深和天空亮度值的求取是图像复原方法去雾的核心问题,但目前的去雾算法都是基于一定的假设条件来求取这2个值的,对于色彩单调、天空区域较大的内河图像去雾效果不理想。通过对内河航道视频图像的研究,提出将直方图多峰均值法和位平面分解法相结合的方式来求得天空亮度值并分割天空区域;采用分区域的景深计算方法求得图像任意一点的景深值。然后基于大气散射模型,完成内河雾天单幅图像的去雾处理。为了客观评价去雾后图像的质量,从图像的可见边数目比、平均梯度比和图像熵值三方面进行了去雾效果的比较。实验证明,该算法对内河航道图像有良好的去雾效果。      

印鉴图像骨架提取与链码表示的研究

在直方图重采样的基础上,以直方图拟合选取最佳阈值对经灰度化处理的印鉴图像进行二值化分割;进一步对二值化印鉴图像进行基于数学形态学的增强处理;利用修剪算法对细化的印鉴图像进行处理提取其形态学骨架;对印鉴的骨架图像进行了链码编码。     

夜间交通视频图像增强方法研究和应用

随着智能交通技术的发展,道路交通视频监控成为智能交通研究的热点,但是由于夜间光照不够,监控图像的视觉质量往往令人不满意,不利于交通安全分析.针对夜间照度不够条件下的交通视频图像存在的问题,在国家交通安全科技行动计划的支持下,课题六(区域公路网交通安全态势监测、评估及应急指挥)专题一(区域公路网交通安全信息采集关键技术及设备)对其作了研究.尽管常用的直方图变换方法能提高夜间照度不够条件下图像的视觉质量,但是常常存在伪边缘和过曝光等问题,不利于车牌识别、行人特征识别等后续图像处理.文中提出了改进的直方图变换方法,提高夜间照度不够条件下交通视频图像的视觉质量,加强道路交通安全的管理.      

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法.首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识,进行细胞图像的精确分割;然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心.该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位.     

数字图像增强算法分析

在阐明图像增强处理基本方法基础上,对几种有代表性的图像增强算法(基于直方图均衡化图像增强算法,基于模糊集理论的图像增强算法,基于小波变换的图像增强算法,基于人眼视觉特性的彩色图像增强算法及基于神经网络的图像增强算法)做简单介绍,对现有直方图的均衡化算法进行分析、对比,综合多种算法对现有直方图均衡化算法做改进,得出一种新的直方图均衡化方法。     

基于数字图像分析的铁路货车闸瓦插销窜出故障自动识别方法

本文基于数字图像分析技术,提出一种TFDS铁路货车闸瓦插销窜出故障的自动识别方法。算法对原始输入图像进行必要的区域定位、直方图均衡化、去噪等预处理;针对处理后的闸瓦插销的图像,设计适合其形状、纹理和位置3个方面特征的梯度方向直方图来描述闸瓦插销的特征向量;提取特征向量输入到已经训练好的线性可分支持向量机分类器模型中进行故障判断和自动识别。实验数据证明了该识别算法的稳定性、可靠性和实用性。