基于LOG算子的激光雷达图象边缘检测算法改进

针对LOG算子的不足之处,提出了一种激光雷达图像的边缘检测改进LOG算子算法:用二维自适应Wiener滤波代替Gaussian滤波。仿真结果表明:对于含有高斯噪声和乘性噪声的激光雷达图像,该算法能够有效提高LOG算子的边缘检测能力。     

改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用

对含有夹渣、气孔和裂纹缺陷的直焊缝X射线图像进行缺陷的边缘检测时,传统的Canny算法虽然可以检测出缺陷的边缘,但具有自适应差和容易出现伪边缘的缺点。提出了一种改进的Canny算法,对经过非极大值抑制后的梯度直方图,利用像素最值梯度和像素最值梯度方差自适应获取连接缺陷边缘所需的高、低阈值;同时也改进了计算梯度图像所需的模板。实验结果证明,改进的Canny算法不仅进一步抑制了噪声,也避免了伪边缘的出现,在保留缺陷的边缘细节方面具有良好的效果。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

基于形态学和高阶统计量的弱小运动目标检测

为检测复杂背景中的红外弱小运动目标,提出了一种基于形态学滤波和三阶累积量分析的检测方法。该方法采用形态学背景估计方法对红外图像序列进行预处理,提高图像信噪比,并消除高亮度大尺寸背景和图像边缘对高阶累积量估计造成的影响。利用高阶累积量对高斯噪声是"盲的"这一特点,基于红外图像序列构造三阶累积量作为统计判据检测图像中的弱小运动目标。仿真实验表明,该方法能够连续有效地检测红外弱小运动目标。     

基于改进Frost滤波的SAR图像斑噪抑制算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声严重影响目标检测、识别、变化检测等有用信息的提取这一问题,通过对Frost滤波算法进行深入分析,提出了改进的Frost滤波算法。该算法的改进主要对滤波器的权值作了两方面的调整:一是引入像元距离贡献度参数,将此参数的倒数与滤波窗口内对应的像元与中心像元之间的欧氏距离作积融入滤波器权值的计算;二是将滤波窗口内的像元灰度统计特性考虑入内,将像元与中心像元的灰度差融入滤波器权值的计算。改进后的滤波器权值可以自适应地调整,避免了原始Frost算法的滤波盲目性,在斑噪抑制能力提高的同时也改善了边缘保持的效果。仿真实验结果表明,所提改进Forst算法在斑噪抑制和边缘保持方面均优于原始Forst算法。     

基于中值排序的自适应加权均值滤波算法

分析了MTM算法的原理、优点和不足，并提出了一种改进的自适应加权均值滤波算法。该算法基于中值排序自适应地确定加权系数，完成对含噪图像的均值滤波。实验证明，算法能较好地滤除高斯噪声和脉冲噪声，且滤波效果优于传统的中值滤波和MTM滤波，是一种简单、实用的图像滤波算法。     

基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法

提出了一种基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中噪声检测方法改进了IMFLED方法,进一步降低了误检率和漏检率。经过仿真实验并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。     

基于数学形态学的图像边缘检测算法

提出了一种基于数学形态的图像边缘检测算法,该算法首先对图像进行直方图均衡和形态学平滑等预处理,然后对图像进行形态学边缘提取及细化处理。实验结果证明该算法优于经典的 Sobel 算子、Laplace 算子和 Canny 算子。     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

改进分块局部最佳维纳滤波算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进:估计噪声的标准差时,用均值代替中值;根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应地确定类的数量。仿真和实测数据表明,改进后的分块局部最佳维纳滤波算法是有效的,并优于其他三种算法。     

面元法的红外制导图像边缘检测

红外图像通常存在着噪声大、目标和背景之间具有较小的灰度差、边缘较模糊的特点,使现有的方法不能有效地提取红外图像的边缘。而图像的表面积特征能较好地针对红外图像的这些特征提取出边缘,因此利用图像的表面积特征提出了一种实用的面元边缘检测法。在对图像灰度值变化情况进行分析的基础上,使用了一种十字面积计算公式以满足边缘检测的需要。通过噪声误差对面元法和梯度法计算结果的影响分别进行分析,发现面元法比梯度法的噪声抑制能力至少高两倍,而且在边缘处的噪声抑制能力更高。将面元法几种常用模板算子法的红外图像边缘检测结果进行实际对比后发现,所提出的面元法对红外图像的目标边缘检测能取得良好的结果。     

典型的红外图像背景抑制滤波算法研究

从红外图像的产生过程及原理,红外图像的特点,红外图像背景、目标和噪声的特征以及红外图像的数学描述等方面对红外图像进行特征分析。针对不同背景的红外图像特点,研究了中值滤波算法、维纳滤波算法、巴特沃斯高通滤波算法、基于Top-hat算子的滤波算法。通过软件编程,实现了针对不同背景的红外图像的4种滤波功能,并对所处理后的图像开展了滤波效果的评价研究。     

改进的基于背景预测的红外弱小目标检测方法

提出一种改进的基于背景预测的红外弱小目标检测的算法,该算法通过"裁判模型"自动排除预测窗口内偏离真实值的噪点,从而减少了噪声和背景起伏对背景预测的影响,不仅能解决传统预测算法的边缘模糊问题,而且有较强的抗噪声特性,尤其适用于具有复杂云层的空背景,是背景预测算法的一个重要扩展.针对实际红外图像的实验仿真表明,该算法是有效的.     

基于改进PLOW算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法（Patch-based Locally Optimal Wiener, PLOW）。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计（Linear Minimum Mean Square Estimation, LMMSE）,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进：首先,估计噪声的标准差时,用均值代替中值;其次,根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应的确定类的数量。经过仿真和实测数据验证,改进后的PLOW算法是有效的,并优于其他三种算法。     

基于DSP的各向异性扩散滤波算法优化实现

基于各向异性扩散的图像滤波算法可以在有效抑制图像噪声的同时较好地保持边缘细节,但复杂的算法很难满足系统实时性要求.采用基于直方图的统计方法来确定图像各向梯度模值数组的中值,有效提高了确定图像梯度阈值算法的效率.针对ADSP-TS201的结构及指令特点对算法进行了优化实现,较好满足了系统实时性的要求.     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

一种新的脉冲噪声滤波算法

针对传统中值滤波法在去除脉冲噪声时存在的不足,提出了一种由噪声检测、噪声滤波和误检像素校正三个阶段组成的图像噪声滤波方法.通过对不同类型和不同强度噪声图像的实验结果表明,该方法在去除噪声的同时较好地保持了边缘,在噪声率为80%时,该方法比中值滤波法的峰值信噪比提高了16 dB.     

基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制*

本文针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。文中首先对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。最后,通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试,结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法。将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤波增益的调整值;将利用集员滤波得到的状态统计量以及两类噪声信息和调整后的滤波增益代入卡尔曼滤波体系,得到改进后的滤波算法。将提出的改进方法应用于不确定车辆导航系统中进行解算,仿真结果表明:改进滤波方法能够有效克服异类噪声的干扰,性能优于扩展卡尔曼滤波方法,对异类噪声具有较好的抵抗能力。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。