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。     

一种新的基于红外图像的道路边界检测方法

研究了红外图像中道路边界的检测方法。首先分析了用于智能车辆视觉导航的红外道路图像的特点,并指出常用图像处理方法在检测红外道路边界时的缺陷;然后从图像灰度角度出发,提出了基于折线模型的候选道路边界线段快速提取方法,并采用关系稳定性规则对道路边界区域进行筛选和处理;同时利用多尺度形态学梯度进行道路边界区域提取;最后将上述基于灰度和梯度的两种边缘提取结果相互验证,得到可靠的道路边界描述。实验表明文中提出的道路边界检测方法具有很好的性能,能够满足实时应用需要。     

面向体三维显示器的图形算法设计

针对一种基于旋转双螺旋屏幕逐层扫描技术的体三维显示系统,设计并实现了一套支持真实空间三维显示的图形算法体系.算法核心主要包括立体图元的体素化,切片图像渲染和投影同步控制等3个环节.图形系统通过离散三维网格模型获取体三维显示需要的体数据,并根据螺旋屏幕的几何特征将物体的体数据集渲染成切片图像序列发送至高速投影单元,在保持投影与屏幕旋转同步的情况下,快速变换的投影图像基于视觉暂留融合成具有真实物理深度的三维影像.算法在体三维显示器样机上进行了验证,显示的三维影像占据真实物理空间,具备全方向观察角度,围绕显示器可直接观察到立体图像各个不同侧面,如同观察真实物体一样.     

地震映像技术在地下工程透水事故中的应用

某地下开挖工程出现透水事故,引发地基沉陷,上部建筑物楼体开裂。地下沉陷情况不明,对周边建筑安全构成威胁。采用地震映像技术对隐患区地下土层变化进行了追踪测试。结果表明:地下土层受透水影响,出现多点沉降异常,且伴有地下空洞正在形成。数据分析结果为沉降区后期加固修护提供了依据,并可为类似工程处理提供参考。     

基于波前探测的视网膜图像半盲解卷积复原

获取高分辨视网膜图像的难点在于是否能够消除成像系统中像差的影响。为了进一步改善图像质量、提高视网膜细胞组织的观察分辨率,提出了结合自适应光学成像技术和视网膜图像后处理算法的方法。通过视网膜成像系统中的自适应光学技术实时校正人眼像差并获取初始视网膜图像,根据成像系统中的残余像差重建光学传递函数作为图像复原模型初始参数估计,最后对视网膜图像进行条件约束迭代半盲解卷积复原,进一步消除像差对成像质量的影响,从而得到高分辨率视网膜图像。实验结果表明:由这种方法处理的视网膜图像质量能得到明显提高,其图像质量客观评价参数(GMG,LS和PSV)比原始图像提高近1倍,在视网膜细胞的空间频率范围内(70～90 cyc/deg),复原后图像的功率谱平均值比原始图像提高了10倍左右,基本能满足观察分辨率要求。     

基于无监督学习视觉特征的深度聚类方法

基于自编码器的特征提取技术广泛应用于图像聚类分析,在较简单的图像集上取得了令人满意的聚类结果,但自编码器的特征表示能力有限,很难捕捉到复杂低质图像的局部特征。本文提出一种基于非对称结构卷积自编码器（Convolutional auto-encoder with an asymmetric structure, ASCAE）的学习视觉特征的深度聚类方法,其中非对称结构的卷积自编码器用于学习特征表示,然后使用K-means算法对特征数据进行聚类分析。为进一步提高特征表示能力,ASCAE方法的网络采用变步长的卷积层和全连接的重构误差正则约束网络的重构误差。在7个公开图像集上的实验结果表明该网络有很好的特征表示能力,并且使得K-means算法能提供很好的聚类结果。在COIL-20和MNIST图像集上,聚类方法ASCAE的聚类精度分别为0.754和0.918,优于同类型的4种深度聚类方法（AEC、IEC、DEC和DEN）。     

基于小波帧变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波帧变换的多聚焦图像融合算法,本算法首先对图像进行小波帧变换,然后利用多聚焦图像的特点,采用区小波能量取大原则对高频系数进行融合,采用区域空间频率取大原则对低频系数进行融合,并进行一致性检验,最后通过重构得到融合图像.实验表明,该算法相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上,提炼出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。还通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭的效果图做了比较。     

一种简单可靠的昆虫扑翼运动图像序列自动分析方法

目前高速摄影相机和多相机系统广泛地用于记录昆虫奇妙的飞行运动,然而分析这些运动图像序列的方法却不能让人满意.提出并测试了一种简单可靠的昆虫飞行图像的自动分析方法.该方法充分地利用了图像序列中相邻两帧间的差别,可自动提取出昆虫的特征点(翼尖点,翼根点,头部端点,腹部端点)和轮廓线(翼前缘轮廓,翼后缘轮廓).采用MATLAB实现并使用虚拟昆虫和真实昆虫运动图像序列测试了该方法.测试结果表明,该方法简单可靠,无需人工干预,不针对特定昆虫,运算量也较小,且能够提供较好的识别结果,甚至在处理昆虫的身体和翅膀部分重叠或者昆虫的翅膀图像呈现明显的透明的图像序列时候结果依然不错.该方法给昆虫图像的形态学特征自动识别难题提供了一个切实可行的解决方法,节省了昆虫扑翼运动图像的分析时间.     

基于嵌入式系统的图像采集系统

介绍使用Freescale公司MC9S12XS128单片机通过中断功能,控制OV7620摄像头采集图像并利用上位机软件在pc上显示的设计过程.硬件上使用XS128单片机为主控系统,利用OV7620数字摄像头采集图像;软件上用单片机中断功能控制行场扫描,采用隔行扫描的方式采集图像.