基于标准差加权的色偏图像校正方法

针对色偏图像校正问题,提出了1种标准差加权的色偏图像校正方法。首先,利用灰度世界算法计算色偏图像红、绿、蓝各通道的校正系数;其次,对色偏图像进行超像素分割,利用像素平均值和方差计算每1个超像素的颜色一致性,从而计算各通道的校正系数权重;最后,对校正系数进行加权处理,并进行色偏图像校正。实验表明,算法能够对色偏图像进行有效校正,并克服单一色块和校正后图像变亮问题。相比于灰度世界、完美反射和动态阈值3种算法,该算法的峰值信噪比平均提升36.46%,色差均值平均降低3.12%。     

基于主动形状模型实现医学图像中的物体(脊柱)定位

主动形状模型(ASM)通过把物体的形状模型及其相应的局部灰度表象模型有机结合以实现图像中的物体定位。在传统ASM中．对物体形状的灰度变化(局部灰度表象)的建模建立在一维采样与搜索方法的基础之上，故其定位准确性低且速度慢。本提出了一种在物体形状每一特征点周围的矩形邻域中使用二维采样与搜索技术．从而改进物体形状的局部灰度表象模型的方法。针对医学图像中的物体定位问题．本比较了基于这种改进的ASM模型和传统ASM模型对同一医学图像集中的脊柱定位能力。实验表明．基于这种改进的ASM模型能快速有效地对医学图像中的脊柱(物体)进行更准确的定位。     

热红外视频监控下行人目标前景区域提取

在热红外视频监控环境下,针对热红外图像因周围环境温度变化而导致热红外图像灰度值反转的问题,提出了一种通过热红外图像的边界特征和运动特征的融合来提取行人目标前景区域的方法。首先,利用行人目标和周围环境存在的显著性差异来提取行人目标的边界特征,对所提取的边界特征进行边界填充,并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标,从而获取最终的边界特征提取结果;其次,利用相邻帧之间的运动信息来获取行人目标的运动特征,对所获取的运动特征进行形态学处理,并利用热红外行人目标分类器来排除误检目标,从而获取最终的运动特征提取结果;最后,对所获取的边界特征提取结果和运动特征提取结果进行融合来获得最终的检测结果。实验证明,在公开的OSU和LSI热红外图像行人目标检测数据集中,所提方法能够有效地降低环境温度变化的不利影响,并提高行人目标前景区域提取的精度。      

基于新息正交的工业CT图像自适应缺陷识别

针对X射线投影图像的特点,研究基于Kalman滤波算法新息正交原理的缺陷识别问题.建立了投影图像的二维状态空间模型,定义了确定图像区域大小与灰度的动态评价函数和相应的阈值.在分析Kalman滤波算法新息正交性的基础上,得到了一种新的缺陷判别方法,提出了图像数据自适应补偿算法,提高了图像的识别效率和精度,并通过实验验证了方法的有效性.     

图像传感器辐射损伤对光通信系统跟瞄精度的影响分析

卫星光通信系统中的图像传感器在空间辐射环境中会因辐射损伤导致成像噪声增大,从而在确定光斑质心时产生偏差,影响系统跟瞄精度。文章基于典型器件地面辐照试验数据分析结果,利用灰度质心算法对不同尺寸模拟缺陷光斑的质心偏差量进行计算,并分析质心偏差对系统跟瞄精度的影响。结果表明:光斑的质心偏移与辐射产生缺陷像素的数量和位置均相关;增大光斑尺寸可减小质心偏差。最后,从抗辐射损伤能力角度为系统光斑尺寸选取提出约束条件要求。     

信息融合图像识别算法及其在三维飞机图像识别中的应用研究

将D S证据推理与不变矩理论相结合,提出了信息融合图像识别算法,并应用于三维飞机图像的识别。构造了基本置信指派函数,建立了分类规则,针对Dempster组合规则只适用于高置信度、低冲突性的情况,应用可解决证据冲突的加权分配冲突法及吸收法,完成了三维飞机图像识别的仿真,比较了3种组合规则的识别效果,结果表明吸收法识别率最高。     

基于图像灰度的SSDA匹配算法

首先介绍了图像匹配的基本理论,图像的灰度失真、噪声等误差因素会影响匹配性能,并对SSDA算法进行改进,减小了计算量。为了验证算法的有效性,进行了大量仿真实验,结果表明这种方法匹配效果良好,相比于传统的图像匹配算法,计算速度更快、匹配误差更小、鲁棒性更好。     

铝合金加速腐蚀形貌灰度特征提取方法

基于腐蚀图像包含大量腐蚀信息的客观现象,将数字图像技术和概率统计理论应用于腐蚀图像预处理和特征提取,用腐蚀图像统计特征值的变化来表征腐蚀形貌的演化过程。结合LY12CZ铝合金在EXCO溶液中加速腐蚀试验,计算得到加速腐蚀不同时间的试验件表面6个典型灰度统计特征值。分析表明:试验件表面灰度统计特征值随着腐蚀时间的增加呈现规律性变化,平均亮度、一致性随腐蚀时间的增加而减少,而平均对比度、相对平滑度、第3阶矩、熵值等随腐蚀时间的增加而增加,说明随着腐蚀时间的增加,试件表面蚀坑逐渐变大变深,腐蚀越来越严重,腐蚀形貌越来越复杂。     

高速摄像机拍摄速率校准方法研究

设计了一种针对高速摄像机拍摄速率的校准装置,采用了几何成像原理、数字图像识别和误差分析技术,能有效识别高速摄像机图像单元,自动批量处理并使分析数据可视化。给出了高速摄像机拍摄速率的校准方法和误差分析方法。     

基于图像识别技术的火箭飞行时序判读

在运载火箭开展射前综合测试时,控制系统在预先指定的飞行时序向末端发送一系列指令,指示末端设备做出相应动作,以达成对应的目标。这些动作主要依赖火工品完成,这些动作变化会体现在火工品等效器指示灯上。当前控制系统无法检测到末端等效器的电流情况变化,因此无法对末端动作进行有效监测,测试缺乏可靠性、准确性与可追溯性的问题亟需改善。通过综合运用人工智能、数字图像处理与计算机视觉技术,经由特征匹配、指示灯定位、指示灯状态建模等步骤,可对末端火工品等效器状态变化实现精准监测,进而实现飞行时序自动判读。与标准判据比对后,本文提出的火箭飞行时序判读系统准确率可达98.89%。