一种新的形态中值小波图像去噪方法

图像去噪是图像预处理中一项重要环节.针对线性小波分析在图像去噪中会丢失一些细节信息这一缺点,利用数学形态学算子的非线性特征,构建了一种非线性的可用于灰度图像处理的形态中值小波,并应用于图像去噪.对比实验结果表明,该方法比线性小波去噪方法具有更好的去噪性能,图像细节信息损失更小.     

一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

时空预滤波对运动检测器速度估计的影响分析

初级运动检测器在检测自然图像的运动速度时存在不足,在运动检测器前增加时域和空域滤波器可以改善图像运动速度的估计.详细分析了时空滤波器对运动检测器输出的影响,结果表明通过设计滤波器可以有效提高速度估计的准确性,并且可以减小相对误差.     

基于复小波域Wiener滤波的图像去噪方法

针对基于张量积小波域W iener滤波方向性差,从而导致去噪后图像边缘信息保持欠佳的问题,对复数小波的方向性质进行了分析,采用基于具有强方向性的复数小波域的W iener滤波的方法去噪,去噪后图像峰值信噪比和视觉质量较二维张量积小波去噪都有明显改善。     

基于改进引导滤波算法的水下图像复原

针对水下图像对比度低,细节模糊,存在颜色偏差的问题,提出一种基于改进引导滤波的水下图像复原算法。将红通道进行反转得到新的水下模型,利用红色暗通道图估计背景光;通过饱和度估计粗透射率图,利用改进的引导滤波算法对透射率图进行细化;对恢复后的图像进行图像增强处理。使用该算法与几种水下图像处理算法对多种水下环境中的图像进行处理,比较视觉效果和UCIQE等评价指标。实验结果表明,算法可以有效复原出清晰图像,校正颜色失真,提高对比度,增强细节,且对人工光源区域也同样适用。     

基于非凸范数最小化图像去噪算法

为改善高斯噪声条件下图像去噪性能,基于低秩理论,提出基于伽马范数最小化的图像去噪算法.所提算法对噪声图像重叠分块,基于结构相似性指数自适应搜索与当前图像块若干最相似非局部图像块以组成相似图像块矩阵,进而利用非凸伽马范数无偏近似秩函数以构建低秩去噪模型,并基于凸优化理论求解所得低秩去噪优化问题,重组所得去噪图像块以获得最终去噪图像.与PID,NLM,BM3D和NNM等主流去噪算法相比,实验结果表明,所提算法可有效消除高斯噪声,且可较好地恢复原始图像细节.     

潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

焦平面红外弱小目标检测新算法

针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法。针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能。     

基于残差网络和注意力机制的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像的融合,提出了一种基于残差网络和注意力机制的图像融合算法.首先,为了分别从背景层和细节层提取红外与可见光图像的特征信息,使用引导滤波将红外和可见光图像分解为含有低频背景轮廓信息的背景层和含有高频细节纹理信息的细节层,再使用编码网络分别从背景层和细节层中提取特征信息并进行融合,该特征提取方法可提获得更...     

基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

基于小波变换和中值滤波的无人机图像去噪算法

在无人机航拍图像的实时传输过程中,有可能会同时受到脉冲和高斯混合噪声的污染,为后续图像的识别造成很大的困难.针对这种情况,提出了一种基于中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法.仿真结果表明,该方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,而且可以很好地保留图像的细节信息,改善图像的视觉效果.     

变窗长秩排序统计滤波器与噪声图象滤波

基于信号分解理论,在非线性秩排序统计滤波器基础上,提出一种新型的非线性滤波器结构——二值秩排序统计滤波器。主要工作包括:(1)提出了滤波器的定义和实现结构;(2)实现算法;(3)滤波特性分析;(4)噪声图象滤波的计算机仿真。理论分析和实验结果表明,本文提出的滤波器具有良好的脉冲干扰抑制能力和边缘保持特性,硬件实现简单。     

船舶静态电场跟踪的渐进更新扩展卡尔曼滤波器

为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。     

基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.     

非高斯背景噪声下的微弱磁异常信号检测算法

针对传统的OBF分解算法在非高斯噪声下检测性能较差的问题,提出了一种带通滤波结合OBF分解的磁异常信号检测算法.首先,根据磁异常信号的频域特征,设计了Parks-McClellan最优FIR滤波器.通过对舍噪信号的带通滤波,实现对非高斯噪声的近似高斯化,同时最大程度地保留磁异常信号的信息.然后,对滤波后的信号进行OBF...     

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。     

稳像火控中目标角速度测量误差及滤波方法

对稳像火控系统中目标角速度的测量过程进行了分析,指出采用自动传感器测量目标角速度仍存在误差,且对射击诸元的影响较大;在计算机采集数据的有限时间段内,该误差序列为均值不为零的随机干扰噪声,采用均值—中值加权滤波方法可有效减小该嗓声对射击诸元影响.     

基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器

为弥补传统联邦滤波器实用性不好,缺乏对对象模型和传感器噪声的自适应估计能力的缺陷,利用自适应Kalman滤波算法的思想,结合联邦滤波器本身的算法结构,对联邦滤波器进行改进,使之具有很强的自适应性,能够自适应地计算出模型噪声和传感器噪声的协方差阵.给出了基于自适应Kalman滤波算法的联邦滤波器的计算架构,其他优秀的自适应算法均可按相同的方式加入该架构中.最后通过仿真计算验证了该算法的有效性.