基于改进HOG特征的空间非合作目标检测

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。     

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.     

基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正

在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。      

基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients,HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。     

Color Image Classification Using Support Vector Machines

0IntroductionThefastadvancementofdigitalimagingtechnologyhasresultedintheexponentialin-creaseofimagedatainbothprofessionalarchivesandpersonalleisurecollections.Effectivelymanag-inglargeimagecollectionsandmakingthemeas-ilyaccessibleposessignificanttechnica…     

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。     

基于支撑矢量机的织物疵点识别方法

为了对种类繁多的织物疵点使用机器进行有效的检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量。实验表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

基于颜色识别的自由飞行空间机器人姿态实时跟踪方法

自由飞行空间机器人是当前智能机器人研究中很活跃的领域，为了研究机器人在自由飞行状态下的运动控制及姿态规划问题，我们设计了地面实验平台，该系统的视觉部分主要完成机器人姿态跟踪及捕获目标的识别定位，为了达到实时跟踪的目的我们采用了基于颜色的识别定位方案。这种方法计算简单，快速，且易于实现。