基于分散注意力递归神经网络的无人机去雨算法（英文）

户外拍摄的图像常受降雨天气影响,造成图像可见度低等问题。作为一种重要的户外图像采集系统,无人机需要合适的去雨算法来提高雨天所摄图像的视觉效果,并给后续计算机视觉任务提供高质量的初始图像数据。为处理不同尺度和方向的雨纹,本文提出一种利用和融合多尺度卷积的多分支网络结构,并与分散注意力机制结合,实现特征级别的多通道交互,从而利用自适应的感受野以处理复杂背景的恢复问题。本文算法将多尺度分支、分散注意力机制和通道分组机制相结合,在实现多尺度处理的基础上与基本残差块的特征通道数保持一致。另外,为更进一步减少网络模型的参数量,本文算法将每个基本模块递归计算4次,从而在保持去雨效果的同时使模型轻量化。大量实验证明,本文算法在多个数据集上均优于目前主流的传统或基于学习的图像去雨方法。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.     

一种形态学与Canny算子融合的焊接熔池边缘检测算法

针对CO_2焊接熔池图像噪声干扰,边缘模糊等问题,以多尺度多结构数学形态学边缘检测算子为基础,结合Canny算子边缘定位准确,提出了将Canny算子与多尺度多结构形态学融合的熔池图像边缘检测算法,并将该算法应用于检测并提取CO_2焊接熔池图像的边缘。实验结果表明,与经典的Canny算子和单尺度形态学算法相比,提出的算法具有图像边缘连续完整、定位准确、图像细节保留较多等优点,为进一步焊接质量控制的研究奠定了基础。     

基于二进小波阈值决策的血管内超声图像噪声抑制

针对血管内超声图像中血液散射引起的斑点噪声,提出了一种基于小波多尺度分析的非线性去噪算法,在二进小波变换域分别采用软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行非线性处理,并根据二进小波分解结构提出了一种局部阈值估计方法.实验结果表明,该方法在抑制血流斑点噪声的同时也较好地保留了图像边缘,有助于识别管壁和周围组织.     

基于Contourlet变换的子带自适应图像去噪

Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于Contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本文提出一种基于Contourlet变换子带自适应图像的新颖去噪算法。该算法核心是估计无噪期望信号的概率。即结合无噪子带系数的广义Laplacian模型和加性高斯白噪声的概率估计,分析每个子带信号概率为固定的情况。实验结果显示这种新的子带自适应图像去噪算法优于Bayesian wavelet shrinkage和ContourletHMT算法。     

磁共振图像的一种多尺度边缘检测算法

医学图像的病灶呈弱边缘特性,用传统的边缘检测方法效果不理想。本文提出了一种改进的多尺度边缘检测算法：在传统的Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上,应用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后应用多尺度边缘融合算法将不同尺度下的边缘图像合成。实验结果表明,该方法对噪声有一定的抑制作用,可有效检测出弱边缘信息,定位准确,且检测效果明显。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,可以有效解决传统边缘检测方法中存在的高定位精度及强去噪能力之间的矛盾。     

基于人眼视觉特性的车载图像增强算法的应用与研究

通过对人眼视觉的图像亮度敏感特性、掩盖效应和多通道特性的分析,针对车载图像处理需求,提出了小波与Retinex结合的图像增强算法,将原始图像进行小波变换,低频尺度系数采用MSR算法处理,高频小波系数进行非线性增强。运用MATLAB软件进行仿真实验,结果表明该方法能够使人眼观察到的图像更清晰,可有效提高驾驶安全性。     

基于Contourlet域SOT结构的SAR图像相干斑抑制算法

把SOT结构引入到能够最优表示图像的Contourlet变换中,结合Contourlet系数域的结构特点和SAR图像相干斑乘性噪声模型提出了一种新的相干斑抑制算法。对基于小波系数域SOT结构的相干斑抑制算法中固定在一个低频尺度中选择根系数的方法进行了改进,根据SAR图像的匀质性条件自适应地在两个不同低频尺度中选择根系数。把该算法应用到实测SAR图像中取得了很好的目视效果,各项指标得到了有效提高。     

基于FLICM与几何特征组合的缺陷识别算法

针对边缘模糊、对比度低的缺陷图像,采用传统模糊聚类方法容易引起目标聚类错误,阻碍了缺陷特征参数的提取精度,从而引发了缺陷错误分类和降低了缺陷识别率。为此,本文提出了一种新颖的基于FLICM与几何特征组合的图像缺陷识别算法。首先采用FLICM模型分割缺陷图像,以获取图像缺陷区域;其次提取图像缺陷的多类几何特征;最后采用几何特征的参数变量组合识别缺陷目标。实验结果表明该模型提高了疏松、夹杂、裂纹、分层、窜层、气孔缺陷识别率。     

基于快速均值漂移和水平集方法的图像分割技术

通过加强边缘检测函数的约束作用,对L i提出的无需重新初始化的水平集方法进行了改进,用于提高水平集方法对弱边缘与低对比度图像的分割处理性能。同时,利用快速均值漂移法对图像进行预分割,将得到的轮廓作为水平集方法的初始轮廓,从而降低水平集函数的迭代次数。脑部M R图像的分割实验结果表明,该算法能够准确地提取相应的脑组织,同时大大地提高水平集函数的演化速度。     

SAR图像小波域多尺度模型

针对面向ATR应用的SAR图像压缩需要将图像压缩与图像自动分析相结合,本文研究小波域SAR图像MAR模型并应用于图像鉴别.与SAR复图像分辨单元相干平均形成多尺度图像序列建立多尺度模型不同,本文对SAR对数检测图像小波变换形成多尺度图像序列建立MAR模型.通过实例辨识了SAR图像中自然杂波(草地)与人造物(战略目标)模型,应用该模型推导了小波域多分辨率判别,对MSTAR图像鉴别实验验证了模型的有效性.其中db2小波域多分辨率判别鉴别性能好而计算复杂度低.小波域多分辨率判别可用在图像压缩有损量化前鉴别出人造物与自然杂波.     

抗旋转和尺度变化的导航系统图像匹配算法

在惯性导航系统中,定量分析了景象匹配过程中惯性导航系统漂移和无线电气压高度表测量误差对实测图的旋转和尺度所造成的影响,引入了对数极坐标变换.基于图像边缘特征提取,提出了一种结合中心点的4-邻域点共同参与计算的抗旋转和小尺度变化的图像匹配算法,并给出了相应的算法流程.仿真分析表明,在导航系统误差漂移所引起的图像旋转和气压高度表所引起的尺度变化范围内,该算法能满足匹配准确性的要求,并能有效给出系统的定位误差修正信息.     

基于差影法的Hessian矩阵激光条纹中心提取方法研究

Hessian算法进行激光条纹中心提取会因干扰噪声的存在产生杂点,影响条纹提取精度。鉴于此,本研究提出了一种基于差影法的Hessian矩阵激光光条中心提取方法。利用图像形态学的处理方法去除部分干扰,结合差影法获取激光条纹目标区域的图像。并利用Hessian矩阵及泰勒级数只对消噪后的激光条纹目标区域进行高斯卷积和泰勒展开,以求得激光条纹中心坐标。从处理速率和提取精度两方面对本研究提出算法进行了评价,结果表明,该方法较单独应用Hessian算法精度提升了30%,处理速率提高了5倍,有效提升了激光条纹中心提取的速率和精度。     

一种基于鹰视觉的雾霾天气无人机编队目标检测方法（英文）

本文提出了一种仿鹰眼视觉特性的雾霾天气下无人机编队目标检测算法。通过模拟鹰视网膜中ON和OFF通路的视觉信号处理机制,对大气光与透射率的值进行估计从而复原雾霾图像。同时利用鹰视觉系统的颜色拮抗机制与对比度敏感函数提取除雾图像下的目标特征,模拟中央-周边结构感受野特性对特征进行整合,最后通过随机森林算法生成目标显著图以进行目标检测。实验结果表明本文提出的算法能够有效检测出雾霾天气下无人机编队场景中的无人机目标,与其他传统方法相比,本文算法具有更好的检测效果。     

一种新的基于红外图像的道路边界检测方法

研究了红外图像中道路边界的检测方法。首先分析了用于智能车辆视觉导航的红外道路图像的特点,并指出常用图像处理方法在检测红外道路边界时的缺陷;然后从图像灰度角度出发,提出了基于折线模型的候选道路边界线段快速提取方法,并采用关系稳定性规则对道路边界区域进行筛选和处理;同时利用多尺度形态学梯度进行道路边界区域提取;最后将上述基于灰度和梯度的两种边缘提取结果相互验证,得到可靠的道路边界描述。实验表明文中提出的道路边界检测方法具有很好的性能,能够满足实时应用需要。     

超声速混合层增长速度定量测量与比较

为研究超声速混合层增长速度,在自行设计的超声速湍流混合风洞中,分别采用常规连续光源与脉冲激光光源完成相应的纹影和NPLS实验.采用对比度调整和边缘检测方法对实验图片进行处理,得到了适合于定量测量混合层增长速度的图像.给出了相应的增长速度测量方法,并对相应的实验图像进行了定量测量与比较.     

基于形态学的SAR图像相干斑抑制算法的改进

在抑制相干斑噪声的同时应尽量保持图像的边缘和纹理特征。基于数学形态学方法的几何滤波算法在有效去除相干斑的同时，能较好地保留图像的边缘特征，但是运算量较大，处理速度较慢，将不利于数据的实时处理。为了克服此缺点，本文应用形态学中平滑方法对该算法作了改进。并对真实SAR图像进行处理并与几何滤波算法及Lee滤波算法处理结果作比较。结果验证了改进算法与几何滤波算法相比在达到同样的处理效果的情况下．减少了一半以上的运算量，大大地缩短了处理时间。     

粒子运动轨迹的图像处理及流场重构算法研究

为了高效获得颗粒的速度分布，提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法，对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF（Radial Basis Function）插值且采用迎风插值进行优化的算法，插值结果以速度云图及矢量图的形式展示，对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示，针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。     

环视SAR成像处理中的几何失真校正算法

环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性.     

基于2幂子图像的图像拼接算法

图像拼接已成为基于图像绘制(IBR)方法中的一项重要技术,它也是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学、图像处理等领域的重要研究课题。本文提出了2幂子图像的概念,并给出了基于2幂子图像的图像拼接算法。这是一种新的快速有效的图像拼接算法,它对基于快速傅立叶变换(FFT)的相位相关度法的图像对齐方法进行了改进,从而减小了FFT的计算量,使改进后的算法对图像对齐更加快速和减小图像间重叠率。