【摘 要】
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对红外光图像采集的过程中,由于受到图像采集设备缺陷、外界噪声等不利因素的影响,成像效果往往不佳、严重影响后续图像特征提取的精度。提出一种基于小波变换的红外光图像采集和特征提取技术研究,首先构建主动式红外光图像采集模型,获取原始红外光图像,采用小波变换算法对图像进行增强处理,并抑制外界的噪声;检测红外光图像局部的奇异性,并基于图像的模极大值点提取图像的细节特征。仿真实验结果证明,提出的图像采集及其特
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对红外光图像采集的过程中,由于受到图像采集设备缺陷、外界噪声等不利因素的影响,成像效果往往不佳、严重影响后续图像特征提取的精度。提出一种基于小波变换的红外光图像采集和特征提取技术研究,首先构建主动式红外光图像采集模型,获取原始红外光图像,采用小波变换算法对图像进行增强处理,并抑制外界的噪声;检测红外光图像局部的奇异性,并基于图像的模极大值点提取图像的细节特征。仿真实验结果证明,提出的图像采集及其特征提取技术,算法简洁、效率高,在优化红外光图像的对比度的同时,也突出了细节特征。
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提出了一种采用烟雾颜色混合模型和多特征组合的视频烟雾检测算法。首先利用混合高斯背景模型提取烟雾视频的运动区域;然后使用新的烟雾颜色混合模型从运动区域中确定出疑似烟雾区域;最后采用烟雾的动态特征(运动速度均值和方差,运动方向,面积增长率)组合分析对疑似烟雾区域进行烟雾识别,剔除非烟雾区域。通过不同类型烟雾视频的实验结果表明:对于光照正常,烟雾浓的烟雾类型,本文算法取得了96.57%平均检测成功率;对
针对3D视频质量评价,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)系数重组的降参考质量评价方法。方法主要包括4D数据集构造、DCT变换与重组和降参考(RR)质量评价3个阶段。在4D数据集构造阶段,通过联合视频的空间域、视点域和时间域信息构造包含3D视频全部信息的4D数据集;在DCT变换与重组阶段,首先对数据集进行DCT变换,然后筛选复杂度较高的DCT系数进行重组,得到能够表征3D视频质量的重组系数集;在R
针对传统的张量填充算法对于不满足低秩条件的张量填充效果难以保证,本文采用张量分解的方法实现缺失张量的修复,即对传统Tucker分解算法进行改造,在其目标函数中增加对核心张量和系数矩阵的非负性以及核心张量的稀疏性约束,再利用凸优化理论中的交替近端梯度算法(APGM)对目标函数进行迭代寻优,在分解的同时实现缺失数据点的填充。医学图像、彩色图像和视频图像的修复结果表明,本文算法能够对高阶非负张量的缺失实
针对传统暗通道先验去雾方法在进行大气散射函数估计时容易出现块状模糊效应的问题,提出了一种基于分割映射的单幅彩色图像去雾方法。首先对前端采集图像进行近景与远景区域分割,并基于分割区域进行亮度信息的分段映射,通过分段计算获取大气散射函数的预测估计值;接着,采用传统的导向滤波方法对大气散射函数的估计值进行优化分析,进一步增强图像的边缘信息,改善在大面积天空颜色情况下图像边缘的块状模糊效应,提升含雾图像在
针对传统超分辨率图像重建算法速度慢的缺点,提出了一种基于自适应各向异性正则化的快速超分辨率图像重建算法。本文算法兼顾重建图像质量的同时,提升了图形的重建速度。基于传统迭代算法,本文算法通过优化约束条件,大量剔除了冗余过程,弥补了传统算法的不足;同时引入一种具有自适应能力的各向异性平滑项,可以适应各种复杂的运动模型。另外,提出以图像的峰值信噪比(PSNR)为标准,作为重建迭代的截止条件。运用本文算法
在MAP超分辨率重建算法中,相较于Gauss-MRF先验模型,Huber-MRF先验模型具有更好的保持图像边缘和细节的能力,然而对Huber边缘惩罚函数的阈值选取一直没有更好的方式。在考虑红外图像细节纹理信息的基础上,利用图像灰度共生矩阵,把阈值参数与图像细节纹理信息联系起来,实现对边缘惩罚函数阈值的自适应选取,完成超分辨率图像重建。仿真实验证明,该算法获取的高分辨率红外图像具有更高的信噪比,而且
当前图像数据存储算法在空间相关性约束条件下,数据存储速度慢、可靠性不足,尤其是在受到激光束的干扰时,图像数据存储普遍存在丢帧问题。提出一种基于自适应小波变换与稀疏矩阵算法相结合的图像数据存储技术研究,首先基于灰度图像阈值分割,最小化激光束条纹的干扰;依据图像的局部特征分块处理图像数据,采用自适应小波算法预判图像的纹理,并获取分数像素值,分别对方向信息和变化系数进行编码,完成图像的压缩;最后应用稀疏
数字图像相关法是基于计算机视觉技术的一种非接触全场应变测量技术,为了研究该方法在材料拉伸试验中的应用,设计完成了板型试样的拉伸试验,分别采用数字图像相关法和传统引伸计方法对钛合金拉伸试样的应变进行测量,同时考查了加载速率对材料弹性模量测量结果的影响。结果表明,不同加载速率对材料弹性模量的测量结果影响较小,本文的测量结果与材料手册中数据的误差在3%以内,数字图像相关法与引伸计的测量结果具有可比性,测
当前相位提取方法受不确定关系影响,无法有效处理模式混叠,易会造成相位细节信息的丢失,为此提出激光剪切散斑图的高精度相位提取方法,首先利用经验模态分解模型,确定散斑条纹图像的背景分量和瞬时频率;然后降低噪声分量、通过对窗口尺度调整,分析图像散斑条纹的变化趋势,解决模式的混叠问题,实现对激光剪切散斑图像中相位的高精度提取,最后通过实验测试其性能,结果表明本文方法能够有效提取相位变化的细节特征,简洁、稳
针对红外图像分辨率、对比度低,且含有多种噪声重点和难点问题。将NSST变换与逻辑模糊的优势加以互补,提出了一种红外图像增强的改进算法,通过利用NSST的多尺度性和平移不变性对图像做变换,然后对变换域系数矩阵根据贝叶斯尺度相关阈值进行分类,再利用改进的模糊域隶属度增强函数和线性增强方法对各分类系数进行处理,既能防止背景信息的过度增强,又能够强化显著目标和细节信息,同时还能有效抑制噪声。实验结果表明: