基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法

复杂背景条件下红外小目标检测是提高红外武器系统探测距离的有效措施之一。针对小目标的特点提出了一种基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法。首先,通过优化的高通滤波进行初始背景抑制;然后,在分析小目标与背景像素差异的基础上检测目标潜在区域;最后,通过局部分割和特征分析实现抑制背景并增强目标。仿真结果表明,对于复杂地物及云层背景的红外图像,所提算法在提高目标信噪比及对比度方面均有较强的稳定性。     

一种相变热图的图像处理方法

相变热图技术中,为了得到风洞试验模型表面的热流分布,必须对相变热图序列进行相变线提取.首先通过特殊的时-空变换,将所有原始序列图像的直接分割转化为对少量合成图像的分割,在减小计算量的同时较好地解决了原始图像中由于相变区域模糊而难以分割的问题.同时,为了解决由于模型表面存在镜面反射造成的模型头部区域相变线提取不准确,引入镜面反射模型,并通过分割和参数求取过程的迭代执行计算出反射模型各参数,对合成图像进行整体性亮度补偿并最终得到良好的分割结果.最后根据提取出的相变线位置和材料相变温度,完成热流值的计算.通过比较表明本文结果更为准确合理,也验证了所提出分割方法的有效性,促进相变测温技术的广泛应用.     

基于散射滤波的改进分水岭算法

分水岭变换是数学形态学中用于图像分割的一种经典方法,但由于噪声及微小区域的影响会使其产生严重的过分割现象.针对这一问题,引入了一种多尺度的方法--各向异性散射滤波.这种方法能够在保持区域之间分界线不受影响的同时,平滑区域内部的细节部分.实验结果表明,它作为图像的预处理方法,可以有效地简化图像,从而有效地抑制分水岭的过分割现象.     

一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。     

一种新的泊位飞机阴影分割方法

飞机泊位自动引导系统中,识别跟踪定位泊位飞机时,会出现灰度较低区域被误判为阴影区域的现象,严重影响识别效果,因此分割飞机阴影是泊位成功与否的关键技术。提出一种将形态学的幂变换与无边界主动轮廓线模型结合的阴影分割方法,首先利用多方向权重形态学对泊位飞机图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,然后进行幂变换来增强图像质量,最后利用无边界主动轮廓线模型分割阴影。实验结果表明,该方法不仅能够滤除噪声,保留图像细节,而且能提高分割阴影的精确度,并且抑制了泊位飞机分割产生的＂拖尾＂现象,有效地检测出运动飞机的阴影。     

基于伪随机序列调制的混合域自适应盲水印算法

在多小波变换和DCT变换混合变换域中，提出了一种基于伪随机序列调制的彩色图像盲水印算法。该算法先将原始彩色图像由RGB空间转换到YIQ空间．选取Y分量多小波变换后的中频区域作为水印的嵌入区域。水印嵌入前先对待嵌入水印区域8×8分块，然后对所有子块按照纹理和能量特征进行模糊分类，最后将置乱后的二值水印信息用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制．嵌入到8×8子块DCT变换后的交流系数上。提取水印时，通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来提取水印，不需要原始图像参与。实验表明，该算法对噪声、JPEG压缩和几何剪切等常见的攻击操作具有很强的鲁棒性。     

基于小波变换的遥感图像边缘检测方法研究

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像的特点,提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,同时还对小波变换在图像处理中的适用性进行了详细分析。由实验结果表明,本文方法可以获得非常细致有效的边缘信息,在有效抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。     

基于约束序贯M估计的时空域融合红外杂波抑制

针对红外弱小目标检测中的强背景杂波干扰抑制问题进行研究,提出了一种基于参数约束序贯M估计的时空域融合自适应杂波抑制算法.该算法首先在分析序列图像帧间失配的基础上建立了一种改进的时空域融合背景预测模型,结合二维离散傅里叶快速变换图像配准和双线性插值方法进行灰度值估计;然后,基于约束序贯M估计方法进行模型参数的自适应估计,...     

基于Contourlet变换的图像去噪算法

针对小波变换不能有效地表示图像纹理和轮廓的缺陷,本文重点研究了基于Contourlet变换的图像去噪算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到能量集中分布的变换系数,再对变换后的系数应用Bayes-Shrink去噪方法进行降噪处理,并分别比较了运用硬阈值方法和软阈值方法的处理效果。结果表明:基于Contourlet变换的图像去噪算法在峰值信噪比(PSNR)效果和去噪质量上都优于小波变换。     

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。     

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。     

基于加权的可见光与红外光图像融合算法

红外图像所含边缘等细节偏少、可见光又容易受外部环境干扰,融合图像可以提供更全面的信息,符合人或机器的视觉特性,为图像进一步分析、识别等提供基础。提出一种比值与梯度加权的可见光与红外光图像融合算法,结合小波变换在图像分解中的特性及信号集中的特点,将小波变换应用于红外光和可见光图像融合中可以提高融合信息的理解能力。针对分解获得的低频系数主要反映图像细节信息的特点,对低频系数采用比值加权分析融合规则;针对分解获得的高频系数主要反映图像边缘信息特征的特点,对高频系数采用改进边缘检测算子梯度加权的融合规则。选取多组图像进行了不同融合规则实验对比分析,通过客观评价指标进行评价,改进的融合算法可以获得较清晰的融合图像,可以增加图像的互补信息,并能较好地提高融合图像的清晰度。     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

基于小波变换的高超声速边界层动态图像分析

利用小波变换技术,研究高超声速下动态尖锥周期俯仰摆动的边界层转捩图像。通过基于二维小波变换的图像消噪和图像增强算法,优化动态实验图像,根据小波变换图像的奇异性提取沿时间历程变化的尖锥边界线和边界层图像,得到尖锥的俯仰摆动周期和迎角变化范围。结果显示边界层厚度的变化周期与尖锥的俯仰摆动周期存在相位差,随着迎角增大,背风面转捩点向尖锥前缘移动。实验结果表明,基于小波变换的图像处理技术不仅能够作为高超声速尖锥实验流动显示进行定性观察,还可以实现对高超声速边界层转捩实验的精确观测和定量分析,成为一种重要的量化和自动化的实验技术和分析手段。     

一种基于边缘特征的背景差分运动目标检测方法

针对背景差分运动目标检测中目标边缘不够精确的问题,提出一种基于边缘特征的背景差分运动目标检测方法.该方法结合了均值背景的总体特性和对称帧差的实时性.首先,利用包含同一图像的两幅对称帧差相与结果获取运动目标的准确边缘,并将其作为目标分割的边界限制;然后,利用背景差分方法获取运动目标区域范围,提取目标像索点作为区域生长的种...     

基于方向可控金字塔的图像融合算法

为克服传统正交小波变换在进行图像融合时存在的不足,提出了一种基于方向可控金字塔的图像融合算法。首先对待融合图像进行方向可控金字塔分解,对分解后的低频分量采用平均和选择相结合的方法进行融合,对各方向的高频分量则使用像素绝对值选大的规则进行融合,最后对融合后的低频分量和高频分量进行方向可控金字塔重构得到融合图像。仿真试验表明算法能够得到质量较高的融合图像,同时,熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标也较平均法和基于小波变换的图像融合算法有所提高,是一种有效的图像融合算法。     

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征,即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分,验证了所述方法的有效性.此外,通过与谱峭度时频分析结果的对比,证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性,突出了所述方法的优越性.      

基于灰度级分组的X光行李图像增强改进方法

针对低对比度X光手提行李图像在机场安检中容易产生高虚警或高漏警的问题,提出了一种基于灰度级分组的X光行李图像增强改进方法。首先应用离散小波变换对低、高能图像进行融合,然后通过分频处理得到低、高频图像,再分别采用基本灰度级分组和可选择灰度级分组方法实现增强。将本文方法与基于灰度级分组的增强方法、传统的直方图均衡方法进行比较,实验结果表明,本文方法能够有效地改善图像质量,提高图像的清晰度。     

基于边缘特征和方向相关性的图像融合方法

不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于边缘和方向相关性的图像融合算法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,对高低频子带系数分别采取不同的融合方法;根据高频分量不同的小波方向特性,采用基于方向相关系数的融合规则,而对低频分量采用能量和边缘特征相结合的融合方法;通过小波重构得到融合图像。实验结果表明,融合图像的视觉效果较好,客观评价指标均有提高。     

利用小波分析实现对HRTEM图像信息的提取

应用小波变换技术尝试去除高分辨电子显微图像中的噪音成分，并提取高分辨电子显微图像细节部分的有用信息以及提高图像的分辨率。可以预见小波分析技术在HRTEM图像处理中应该有较大的应用空间。并针对HRTEM图像处理给出了适用的母小波选择。