一种基于时间差分运动检测的改进方法

本文提出了一种基于时间差分运动检测的改进方法。首先计算时间上连续的两帧灰度图像的差分图像；然后，将得到的差分图像通过低通滤波和二值化处理；最后，利用图像序列中的多帧灰度图像计算得到一组二值图像，通过对二值图像进行像素的算术运算，提取出运动目标区域。实验结果表明：这种方法是有效的。     

冰形表面激光光带中心线快速提取方法

在风洞结冰模型3D冰形测量中，激光三角测量法相对传统测量方法检测速度快、精确度高，具有极高研究价值。然而由于冰体对激光透射严重，影响激光中心线提取精度从而影响测量精度。针对此问题，提出一种冰形表面激光光带中心线快速提取方法。该算法具体实现步骤为:首先，采用基于三维块匹配去噪算法对图像进行降噪，并对图像进行视觉显著性计算，分割出光带区域；其次，求取梯度图并转换至频域空间，根据图像频谱特征求取能量中心区域；最后，对区域采用灰度重心法求取中心线亚像素级位置。采用冰箱冻结的半径已知圆柱冰块评估该算法，测得算法处理时效为28.57FPS，使用该算法的冰形轮廓重建精度达到0.017mm。实验证明算法满足冰形在线测量技术要求，为开展结冰实验中结冰生长过程在线三维检测技术奠定技术基础。     

基于MATLAB的点状目标检测

对低信噪比图像的预处理,是运动弱小目标检测问题中非常重要的一个环节。本文根据大量数据分析了天空背景红外图像的统计特征,利用得到的分析结果对红外图像进行归一化处理,并根据实际红外光学系统的成像特性,用椭圆抛物面来拟合红外图像中实际的点目标。处理结果表明,该方法可以大大提高信噪比,使后来的检测环节中,用相对简单的方法就可以检测出真正的点目标。     

基于分块图像的二值商标图像检索

提出了一种基于分块图像特征的商标图像检索方法。该方法首先确定商标图像的形状主方向来消除图像旋转带来的影响,然后通过提取目标区域的方式消除图像平移的影响,再将图像的目标区域按照4叉树的分解方式划分为多个小的子图像块,对子图像块提取特征并对图像进行相似性度量。实验证明,利用该方法提取的特征兼顾了商标图像在局部和整体上的一致性,并且具有良好的旋转、平移、尺度的不变性,得到的检索结果能够很好地满足人类的视觉感受。     

基于区域的GLRT车辆目标检测方法

基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。     

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。     

改进的基于二维直方图的最大模糊熵分割方法

针对基于一维直方图的传统模糊熵算法对噪声敏感的问题,提出了一种新的基于二维直方图的最大模糊熵图像分割算法。新算法根据中心像素与邻域均值之间的关系划出二维灰度直方图中的有效区域,并考虑了图像的空间信息,将二维灰度直方图中像素的邻域均值的隶属度与中心像素隶属度相结合,得出新的隶属度计算方法,然后通过最大化模糊熵函数来确定图像的最优分割阈值。通过对实际图像的分割实验,表明了本文算法具有良好的去噪和图像细节保持能力。     

线性结构光条纹自适应中心提取的鲁棒方法（英文）

在采用线性结构光(Linear structured light,LSL)方式的非接触式测量中,光条纹中心的提取精度直接影响整个检测系统的测量精度。针对通用算法无法准确提取宽度不均匀、灰度值分布不均匀的条纹中心的问题,本文提出了一种自适应优化方法。在该方法中,首先分割条纹区域,通过边界检测来计算激光条纹的宽度。通过基于自适应条纹宽度的二次加权灰度质心法计算初始条纹中心点。之后,根据确定的斜率阈值优化这些中心点,重新计算并获得这些中心点的子像素坐标,同时根据提出的提取算法评估指标对算法进行了详细分析。实验中,提取的中心点的均方误差仅为0.1个像素,结果表明该方法可以显著提高激光条纹中心点的提取精度。此外,该方法可以以相对较低的计算时间有效地运行,鲁棒性良好。     

基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制

在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果.     

复杂背景下磨粒显微图像分割

针对DMAS系统中复杂背景下磨粒图像的自动分割问题，根据磨粒图像的相关特征，充分利用领域知识，基于图像分割和边界跟踪的思想，选取了适合磨粒图像分割的最大类间方差阈值法，并结合腐蚀、膨胀等图像处理技术，实现了复杂背景下磨粒图像的有效分割和目标提取。最后算例表明了本方法的简洁有效性。本文研究将对进一步展开磨粒识别和机械设备故障诊断研究工作提供前提和依据。     

Ground-Based Cloud Using Exponential Entropy/Exponential Gray Entropy and UPSO

Objective and accurate classification model or method of cloud image is a prerequisite for accurate weather monitoring and forecast. Thus safety of aircraft taking off and landing and air flight can be guaranteed. Thresholding is a kind of simple and effective method of cloud classification. It can realize automated ground-based cloud detection and cloudage observation. The existing segmentation methods based on fixed threshold and single threshold cannot achieve good segmentation effect. Thus it is difficult to obtain the accurate result of cloud detection and cloudage observation. In view of the above-mentioned problems, multi-thresholding methods of ground-based cloud based on exponential entropy/exponential gray entropy and uniform searching particle swarm optimization （UPSO） are proposed. Exponential entropy and exponential gray entropy make up for the defects of undefined value and zero value in Shannon entropy. In addition, exponential gray entropy reflects the relative uniformity of gray levels within the cloud cluster and background cluster. Cloud regions and background regions of different gray level ranges can be distinguished more precisely using the multi-thresholding strategy. In order to reduce computational complexity of original exhaustive algorithm for multi-threshold selection, the UPSO algorithm is adopted. It can find the optimal thresholds quickly and accurately. As a result, the real-time processing of segmentation of groundbased cloud image can be realized. The experimental results show that, in comparison with the existing groundbased cloud image segmentation methods and multi-thresholding method based on maximum Shannon entropy, the proposed methods can extract the boundary shape, textures and details feature of cloud more clearly. Therefore, the accuracies of cloudage detection and morphology classification for ground-based cloud are both improved.     

Edge Detection of River in SAR Image Based on Contourlet Modulus Maxima and Improved Mathematical Morphology

To cope with the problems that edge detection operators are liable to make the detected edges too blurry for synthetic aperture radar(SAR)images,an edge detection method for detecting river in SAR images is proposed based on contourlet modulus maxima and improved mathematical morphology.The SAR image is firstly transformed to a contourlet domain.According to the directional information and gradient information of directional subband of contourlet transform,the modulus maximum and the improved mathematical morphology are used to detect high frequency and low frequency sub-image edges,respectively.Subsequently,the edges of river in SAR image are obtained after fusing the high frequency sub-image and the low frequency sub-image.Experimental results demonstrate that the proposed edge detection method can obtain more accurate edge location and reduce false edges,compared with the Canny method,the method based on wavelet and Canny,the method based on contourlet modulus maxima,and the method based on improved(ROEWA).The obtained river edges are complete and clear.     

一种基于相关向量机的白细胞检出新方法

提出了一种基于相关向量机(RVM)的白细胞检出新方法.首先,借助RVM对一维直方图进行拟合,获得稀疏的相关向量.然后,直接从这些数量有限的相关向量中筛选出所需的阈值.最后,基于前一步得到的阈值,将完整、连续的白细胞区域从原始图像中分割出来.该方法已成功地应用于白细胞检出,有效地降低了由光照和染色引起的干扰.该方法计算效率高,无需设置额外参数.实验结果表明了该方法的优良性能.     

数字图像条纹检测——极值判别方法

本文针对一般情况下的条纹图像提出了极值判别条纹检测方法,可以用来解决图像处理和模式识别中的条纹特征抽取问题。在图像测量领域中,往往需要对各类条纹图像进行判读处理,也存在条纹特征抽取问题。文中,在极值线定义的基础上,分析得出一整套极值检测判据,并用高阶混合极值检测判据实现了算法,对时间平均法激光全息测振干涉条纹图像进行了判读处理,取得了很好的效果。     

基于图像处理技术的自动报靶系统设计和实现

提出了一种通过图像处理技术设计和实现的自动报靶系统。针对靶图像背景颜色对比度大的特点，采用一种基于灰度期望值的图像二值化算法，通过逐步分离的方法，将靶环从背景中分割出来；针对影响靶数精度的主要因素（图像的非线性畸变），将靶数分解为整数与小数两部分。整数部分根据靶图像的物理意义确定，对靶数精度不会造成任何损失；小数部分根据弹孔最内侧点在两条靶环之间的相对位置确定。试验结果表明，用该系统确定的靶数可以