基于最小总体偏差和区域信息Snake模型的图像分割

提出基于最小总体偏差和区域信息Snake模型的图像分割方法。根据最小总体偏差准则，用包含区域信息的变力替换在气球力Snake模型中的恒定力，并应用于图像分割。实验结果表明，该模型与初始轮廓曲线位置无关，能自动分割模糊边界。对于带椒盐噪声的图像，应用该模型也能取得满意的分割效果。     

基于粒子滤波算法的非刚性目标实时跟踪

基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置。针对影响粒子滤波算法性能的关键技术,提出了基于混合高斯模型的粒子滤波算法,并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪相关问题。该算法使用混合高斯模型表示粒子,在每个时刻的修正步骤之后,采用EM算法对粒子进行重新拟合。仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

一种轨道式动态目标跟踪算法

研究了一种轨道式动态目标跟踪的算法,建立轨迹式目标跟踪模型;分析了目标跟踪的基本原理,研究跟踪平台的光学结构和转台角度与轨道目标运动的跟踪算法,给出了物像动态跟踪的计算方法;研究Mean shift跟踪算法,利用它的核密度估计和跟踪图像的帧图像关系,确定目标检索中心位置,以达到动态目标跟踪目的。通过试验验证,提出的算法在外弹道轨道目标动态跟踪系统中是可行的。     

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。     

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法，具有较为灵活的并行化跟踪方式，能够较好地维持跟踪目标的假设状态，具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段，但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器，实现视频图像中的飞行器跟踪，跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象，跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法，建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪，在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型，通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据，检验飞行器目标的跟踪效果。     

飞机调姿测量点的激光跟踪仪可视化定位

飞机部件装配过程中调姿测量点的可视化定位是实现飞机自动化装配的重要部分。可视化定位系统是由高清摄像头和激光跟踪仪两部分组成。本设计基于OpenCV软件对摄像头采集的视频流进行图像处理,在摄像头视野中自动搜寻目标靶点位置信息,对目标点进行交互式选定。再经过图像处理过程提取出激光光斑,得到光斑像素坐标,由激光跟踪仪进行激光的跟踪控制,采用逐次逼近算法将激光点跟踪到目标点。     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

一种新的刀具磨损面图像边界提取方法

介绍了一种新的基于机器视觉的磨损区域几何尺寸的测量方法。该方法在人工指定含有边缘的某一微小区域后,通过一系列窗口对磨损区域的边缘进行跟踪以实现对磨损区域的几何描述。所有的图像处理仅在含有边缘的窗口中进行,减少了噪声对边缘提取的干扰,也减少了数据处理量,因此具有良好的鲁棒性和较高的处理效率。该方法的测量精度与图像分辨率有关,本文的测量精度优于5μm。     

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。     

基于时空模型的快速视频显著区域检测

传统的视频显著区域检测方法运算量大且难以处理包含复杂运动的视频,本文提出一种基于时空模型的快速显著区域检测方法.该方法用一种新的模糊聚类算法对特征点的运动轨迹进行无监督聚类,对不同运动类型进行分类.在复杂运动情况下,该算法通过计算优化的聚类中心的个数以获得运动类型数,再将异常数据剔除后,生成运动显著图.而在空间显著区检测方面,则利用反差模型以及Gabor滤波器获得图像的静态显著图.在此基础上,还提出一种基于运动优先思想的时空混合方法,将运动和空间显著图动态合成视觉显著图.实验证明,该方法能够有效地提取视频显著区域,与传统的方法相比该方法平均耗时更少且更方便.     

基于血管内超声图像序列的自动三维边缘检测

血管内超声成像可以显示血管内腔、管壁清楚的实时截面图像,从而使定量测量血管参数成为可能。传统手动追踪内腔和管壁边界的方法既费时又存在较大的主观误差,本文将二维主动轮廓算法模型向三维扩展,提出一种适合血管内超声图像的自动三维边缘检测方法,通过对初始给定三维模型实施三维主动界面变形,从而使其逐步逼近目标轮廓。实验结果发现自动检测的内腔、血管壁面积与手动追踪非常吻合,具有较高的相关系数和较小的系统误差,并且纠正二维检测中带来的局部偏差,可作为医生可靠而准确的诊断工具。     

血管内超声图像序列的自动边缘检测

血管内超声成像可以显示血管内腔、管壁清楚的实时截面图像,从而使定量测量血管参数成为可能。传统手动追踪内腔和管壁边界的方法既费时又有较大的主观误差,本文基于快速主动轮廓算法模型提出一种适合血管内超声图像的自动边缘检测方法。实验结果发现,自动检测的内腔、血管壁面积与手动追踪非常吻合．具有较高的相关系数(0．94和0．95)和较小的系统误差(-0．32和0．56),可作为医生可靠而准确的诊断工具。     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.     

基于曲率的指尖检测方法

指尖检测是基于视觉的徒手人机交互系统的关键环节,由于背景的复杂性和系统的实时性要求,导致指尖的精确定位在处理速度和准确性方面存在很大问题。本文针对这一问题,提出了一种简单高效的基于曲率的指尖检测方法。该方法首先将输入视频流基于肤色空间进行二值化,并将二值化后的视频序列作为输入数据;然后采用边缘检测算法提取出肤色区域的边缘(肤色区域的轮廓),在肤色区域的轮廓上根据曲率来对类指尖的点进行检测,并且根据类指尖点的位置关系来判定一个肤色区域是不是手;最后通过过滤算法过滤掉误判手臂点。实验结果表明,该方法在不同的应用背景下都具有很好的检测效果,对光照的鲁棒性也较高,并且能够达到实时检测的效果。     

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。     

霍夫变换与最小二乘法相结合的直线拟合

将霍夫变换与最小二乘法相结合 ,研究对实验数据和图像处理中的二值边缘图进行直线拟合的方法。首先 ,用霍夫变换剔除数据点集中的干扰点或噪声 ,并将分布在不同直线附近的点分离出来 ;然后 ,用最小二乘法拟合各直线。该方法既解决了直接使用最小二乘法拟合时 ,拟合直线易受干扰点或噪声的影响和数据点分布在多条直线附近而无法拟合的两个问题 ;同时也解决了直接使用霍夫变换时 ,拟合直线精度不高和直线段有效区间不容易控制的问题。     

基于积分投影的去除噪声算法用于人脸图像处理

本文提出了一种解决滤除人脸图像中高频及低频噪声的新算法。首先可对原始人脸图像进行边界提取，并使之成为二值图；然后，分别采用水平及垂直积分投影的方法，在低频与高频噪声中确定人脸轮廓；在此基础上，消除轮廓以外的噪声。     

Performance of Cross-Layer Design with Power Allocation in Space-Time Coded MIMO Systems

A cross-layer design（CLD）scheme with combination of power allocation,adaptive modulation（AM）and automatic repeat request（ARQ）is presented for space-time coded MIMO system under imperfect feedback,and the corresponding system performance is investigated in a Rayleigh fading channel.Based on imperfect feedback information,a suboptimal power allocation（PA）scheme is derived to maximize the average spectral efficiency（SE）of the system.The scheme is based on a so-called compressed SNR criterion,and has a closed-form expression for positive power allocation,thus being computationally efficient.Moreover,it can improve SE of the presented CLD.Besides,due to better approximation,it obtains the performance close to the existing optimal approach which requires numerical search.Simulation results show that the proposed CLD with PA can achieve higher SE than the conventional CLD with equal power allocation scheme,and has almost the same performance as CLD with optimal PA.However,it has lower calculation complexity.     

三维碎片拼合的轮廓提取和特征点检测

针对三维空间碎片的拼接,提出一种轮廓提取和特征点检测的方法。首先,采用一种简单、有效的方法来构建三维碎片数据的拓扑关系,并在此基础上提取碎片的轮廓曲线。对存在缺陷、拓扑关系难以建立的三维测量数据,中给出了相应的修改、调整方法。同时,提出了一种对轮廓进行重采样的方法来计算空间轮廓上每一点的曲率和挠率。将曲率和挠率相结合得出轮廓曲线上各点的全曲率,然后由全曲率值来检测碎片轮廓的特征点。轮廓曲线的描述就由其上每一点的曲率和挠率以及特征点来表征。实验表明了该算法的有效性和稳定性。