基于反向直方图均衡的测量图像增强方法

由于测量图像的动态范围小、对比度低,而且目标所占像素较少,采用传统直方图均衡方法进行图像增强时,往往导致目标灰度级与背景灰度级合并,损失目标信息.基于此问题,提出了一种测量图像反向直方图均衡方法,合并较多像素的灰度级,增加较少像素的灰度间隔,从而克服了传统直方图均衡方法损失目标细节的缺点.实验结果表明,本算法能够有效抑...     

基于遥感图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法

针对遥感图像机场跑道检测问题,提出了一种基于图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法。首先,针对遥感图像数据量大带来的计算处理问题,设计了基于直线分割检测子（LSD）的遥感图像分块直线特征检测环节;然后,在总结归纳机场跑道数学特性的基础上,对提取的直线特征进行平行线分组、直线生长、平行线合并,并以Radon变换为基础,找出候选机场跑道区域;最后,使用灰度统计信息并结合梯度方向直方图对候选区域进行处理,筛选出最终的机场道路区域。实验结果表明,在能够提取出有效直线特征的情况下,该方法可以对多类机场跑道进行有效定位。     

基于加强模糊聚类的航空行李图像超像素分割

在自助行李托运系统拍摄的行李图像库中检索错误运输的行李时,图像背景会严重影响检索精度。针对该问题提出了一种加强模糊聚类算法（EnFCM）的超像素分割方法,实现了行李目标区域的提取。通过多尺度形态学重建梯度图像,设计了自适应上限尺度的分水岭超像素预分割算法,得到多个独立的超像素区域。对超像素图像进行直方图统计,并结合分水岭分割参数和实际行李图像内容的类别数量进行超像素的加强模糊聚类,得到行李区域。通过多个实际行李图像的分割实验验证了算法的有效性,平均分割精度达到93%,超过多个典型的分割算法。     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

基于X光CCD和小波分析的无损探伤方法的研究

用二维小波对X光CCD所成图像进行处理，增强图像的高频信号，滤除噪声，使图像的边界更加明显，以取得裂纹大小和生长位置，判定被测物体的损伤程度和安全系数。     

基于自适应纹理复杂度的仿生视觉导航方法研究

针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。     

民用机场托运行李的多级安检系统（下）

四、多级安检系统设计。机场中，托运行李的X光机虽然有单独使用的情况，但是大多数X光机是与行李处理系统配套使用。传统的X光安检系统是将X光机布置于值机柜台输送线。采用多级安检系统后，如何设计多级安检系统，是每个机场建设者想了解和关注的，设计多级安检系统应遵循以下设计程序。     

基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强

为了解决航空发动机导向叶片数字射线（DR）检测图像信息动态范围大、对比度低、细节信息不明显,缺陷区域难以识别的问题,提出一种改进型限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）算法。采用CLAHE增强导向叶片DR图像对比度,同时引入基于空间均值滤波器的Gaussian掩模处理,进行DR图像降噪,提取DR图像的低频信息;采用CLAHE增强的图像与提取的DR图像低频信息线性做差,突出DR图像的高频细节信息;与CLAHE增强的图像线性叠加,进一步提高了DR图像的对比度,实现导向叶片DR图像增强。依据图像基本空间分辨率（SRB）、信噪比（SNR）、灰度平均值对DR图像增强效果进行评价。结果表明: 改进的CLAHE算法,可以同时将表征SRB的D13双丝线对应的调制深度值从49.17%提高到了56.08%,整体灰度平均值从32 400.66增加到了38 684.43,02号微小裂纹缺陷的SNR从14.10提升到了15.16。结果显示优化的CLAHE算法,相比自适应直方图均衡化（AHE）等4种经典的航空发动机导向叶片DR图像增强算法,不仅提高了平坦区域对比度,突显了边缘细节信息,而且有效提升了微小缺陷的视觉效果。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

高帧频数字相机在高速流动显示中的应用

根据高速流动显示实验研究对高帧频图像采集设备的需要,基于分幅式光路设计原理,结合快响应像增强器和低照度CCD相机,研制了一套兆赫兹采样的高帧频数字相机。利用高帧频数字相机,开展了高速流动显不实验研究：基于高帧频数字相机,结合纹影技术,在激波管上针对方块、凹槽模型,开展了高速流动显示实验,获取了运动激波与模型边界相互作用的序列图像,观察到湍流涡随时间演化发展的过程。结合一台输出功率为8W的连续激光光源和高帧频数字相机,建立了一套高速片光散射流动显示系统,获取了喷流的米氏散射序列图像。实验证明,基于高帧频数字相机的纹影及片光散射技术具备开展高速流动显示实验研究的能力。     

一种新的红外目标图像质量评价方法

 目标混淆度（DTC）和目标遮隐度（DTS）是两个有效的红外小目标图像质量评价指标,然而它们不能够评价大目标图像的质量。针对该问题,对两个指标的定义进行了拓展,实现了对红外小目标图像质量和红外大目标图像质量的统一描述。对于小目标图像,修正了两个指标原有的计算方法,分别体现了背景噪声引入虚警的能力和背景区域遮隐目标的能力;对于大目标图像,提出了该图像条件下两个指标的计算方法,分别体现了背景区域与目标区域的相似程度以及图像中目标信息与已知信息相比偏离的程度。理论分析和实验证明,与传统的图像质量评价标准如信噪比、杂波尺度等相比,本文方法在红外自动目标识别中的应用更为有效,其评价结果与实际情况更加吻合。     

基于改进型CFAR的SAR图像目标检测算法

针对传统的双参数恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法存在的虚警率高、实现过程繁琐、算法执行效率低等问题,提出了一种改进型的CFAR检测算法。该算法根据SAR图像的统计直方图,对可疑的目标像素进行预筛选,再用2个滑动窗口对像素进行判别。改进型的CFAR检测算法简化了原检测算法的结构,降低了检测结果的虚警率,提高了算法的计算效率,并在国际公开的雷达数据集上进行软件与DSP硬件的应用验证,测试表明该算法的有效性。     

一种多源组合定位系统中信息质量评估方法

多源组合定位系统可有效提高定位精度及定位鲁棒性。但更多的信息源提高了引入低质量信号的可能性,从而影响组合系统的定位性能。针对该问题,提出了一种多源组合定位系统中信息质量评估方法。在单系统信息质量评估的基础上,分析了其虚警率与漏警率,发现了二者的影响因素,利用多系统拥有更多冗余信息的特点,通过一致性检验,实现了多源组合导航系统的信息质量评估。仿真实验结果表明,该方法可以同时降低信息质量评估的虚警率与漏警率,且随着组合定位系统数量的增大,虚警率与漏警率呈持续下降趋势,拥有较好的信息质量评估效果。     

步进式序列虹膜图像质量评价

在虹膜识别系统中,质量较差的虹膜图像可能被系统拒识,导致身份识别或身份认证的失败.因此有必要在虹膜图像的采集端引入质量评价环节,从虹膜图像采集仪输出的视频序列中挑选出符合识别系统要求的虹膜图像.为了减少序列图像质量评价的时间,根据图像的性质,对输入的序列图像进行步进式质量评价,不同的阶段设置不同的门限,只有满足要求的图像才能进入下一阶段的评价,这样将大大减少进行全部步骤评价的图像数量,能有效缩短序列图像评价的时间,保证了选取图像的质量和速度.试验结果表明,该算法能够有效地选择符合质量要求的虹膜图像.     

基于低密度粒子图像叠加的Micro-PIV速度场测量

提出了一种基于低密度粒子图像的微流体粒子图像全场测速技术。经过背景噪声去除、阈值过滤、图像增强等图像预处理过程,获得了高质量的低密度荧光示踪粒子图像。对100对图像进行图像叠加处理,得到了满足互相关算法求解二维速度场的高密度叠加粒子图像。针对宽度为250μm,深60μm的长直微通道开展了覆盖全场不同流体层平面的二维速度测量,并利用多个流体平面的二维速度场实现了微通道内全场速度的构建。研究结果表明：由于图像叠加法去除了像径大但灰度低的背景粒子图像,采用互相关分析能够准确获得分层二维速度场,所构建的全场速度场正确反映了长直微通道内流流场特征。     

基于红外视频的火灾探测算法

视频火灾探测技术成为火灾探测的主要研究方向之一,该技术的难点是保证对火灾准确快速地探测。针对目前视频火灾探测识别率较低、报警时间较长的问题,为了提高火灾识别率,增强算法实时性,本文提出一种红外视频的火灾火焰探测方法,采用带有截止可见光透红外滤波片的摄像头采集现场红外影像,结合火焰的静态和动态特征,对火灾进行准确快速探测,同时,综合运用火焰圆形度和尖角个数变化判据对稳定火焰和非稳定火焰进行区别,实现对火灾的分级报警。实验结果表明,改进算法对火焰识别的准确性高,抗干扰能力较强,并且具有显著的快速性,其处理速度达到20ms/帧,并且系统平均报警时间小于200ms。     

一种基于预测和变换混合设计的超光谱图像压缩方法

提出了一种新的超光谱图像压缩方法。该方法针对三维小波压缩编码方法对专有数据的特殊属性利用效率较低的缺陷,设计了一种应用于超光谱图像的预测编码和变换编码相混合的实现方案。首先,由超光谱图像的高谱间相关性,推导出图像各波段间的一般表达式。然后,根据这一表达式建立了超光谱图像的波段预测方式。该预测方式以波段为单位,参考波段采用小波变换编码技术进行压缩。为了提高预测的精度,参考波段选择器和波段预测器分别基于超光谱图像的数学统计规律和各波段直方图形状相似的特性进行设计。最后,将预测偏差值通过三维小波编码技术进行压缩。实验结果表明,本文设计的方法与目前先进的超光谱压缩技术相比能够提供具有竞争力的性能提升,且具有良好的兼容性、灵活性和渐进传输能力。     

基于改进归纳式监控算法的液体火箭发动机实时故障检测

对归纳式监控算法（IMS）应用于故障检测时虚警率高的问题,提出一种改进IMS.改进后的算法对测试时可能出现的野点进行了处理,降低了待测数据中野点对测试结果的干扰.以某型液体火箭发动机仿真试车数据为例,进行了使用IMS的实时故障检测实验.结果表明,原始IMS在进行故障检测时会出现多次虚警,改进后的IMS在实时准确的同时,虚警率大大降低,由37.5%降低至0,达到液体火箭发动机故障检测程序的要求.      

OGSRN: Optical-guided super-resolution network for SAR image

Although Convolutional Neural Networks(CNNs) have significantly improved the development of image Super-Resolution(SR) technology in recent years, the existing SR methods for SAR image with large scale factors have rarely been studied due to technical difficulty. A more efficient method is to obtain comprehensive information to guide the SAR image reconstruction.Indeed, the co-registered High-Resolution(HR) optical image has been successfully applied to enhance the quality of SAR image due to it...