一种运动自适应去隔行中值滤波算法

在分析了现有各种去隔行算法的基础上,提出一种基于边缘的中值去隔行运动自适应算法。对运动部分,采用在最大相关性方向上进行中值滤波。实验证明,算法充分利用了图像时间和空间上的信息,有效克服了传统算法去隔行后图像边缘不够平滑,出现锯齿,对噪声敏感的不足,该算法占用硬件资源少,运算复杂度低,易于硬件实现。     

改进自适应中值滤波算法在图像去噪中的应用

传统自适应中值滤波算法不能根据图像噪声浓度自适应改变最大最小窗口尺寸,并且噪声浓度较高时,算法的执行效率会显著降低。针对上述问题,提出了一种改进自适应中值滤波算法。该算法的主要思想是通过估计图像的噪声污染浓度,建立噪声浓度与窗口尺寸的函数映射关系,确定最大最小窗口尺寸。针对传统自适应中值滤波算法运行时间较长的问题,提出了基于分治法的思想快速确定滤波窗口中图像灰度的最大最小值和中值。从实验结果来看,该算法提供了最大最小窗口尺寸设置的依据,在获得相同滤波效果的同时比传统自适应中值滤波算法执行效率更高。     

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OTSU算法的红外图像分割

红外图像分割是红外目标检测与识别领域研究中的一项重要内容。针对经典OTSU阈值分割算法无法适应目标模糊、对比度低的红外图像的缺陷,提出了一种改进的OTSU红外图像分割算法。该算法首先对红外图像进行预处理操作,再利用非线性平均灰度值的权重计算方法,克服了因目标靶面面积过小造成的阈值偏移。实验表明该改进方法较传统OTSU算法有更好的分割效果。     

基于改进SIFT的航拍图像快速匹配方法

针对传统SIFT算法存在特征描述符计算复杂,匹配时间长,错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像快速匹配方法。该方法采用基于圆形窗口的梯度方向累加值与同心圆形窗口内的灰度累加值、灰度差分值来构建18维的改进特征描述符,并在特征点匹配过程中,采用基于相关系数相似度量准则的双向匹配方法来获取初始匹配特征点对。最后,运用RANSAC算法进一步消除错配和估算仿射变换模型,并通过双线性插值法对变换后的图像进行重采样和插值。实验表明,该方法可以实现航拍图像之间的有效匹配,在匹配速度和匹配精度上优于传统SIFT算法,具有较好的实时性。     

一种基于显著性区域的图像分割算法

针对传统的显著区域的分割方法存在的频谱泄露、无法达到亚像素精度的问题,提出了一种新的基于显著性区域的图像分割算法。利用Lucas-Kanade图像配准算法对大量重复出现模式的最小周期进行估计,从而准确地重建出背景模型;在此基础上,提出了"广义邻域点"的方法,设计自适应尺度的中值滤波器完成前景分量的精确分割;并提出了快速中值滤波器的设计方法,显著降低了计算复杂度。实验证明了该算法能够准确、高效地分割图像,适用于大量重复背景中前景目标的提取。     

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。     

成像制导中的多处理器并行及二值化算法研究

导弹成像制导涉及大量图像处理和计算,一般系统实现多以高性能单或多处理器为核心。讨论了一种嵌入式多处理器系统的基本结构,利用平台特有的FSMC总线同时支持静态分割和任务级调度2种并行算法,并以此进行图像二值化算法的并行化研究。试验结果分析表明,该设计能够支持2种并行化算法,成倍减少图像处理的时间。     

基于改进游程编码的频谱占用数据压缩存储

为解决海量电磁频谱占用数据压缩存储问题,对游程编码算法进行改进。根据电磁频谱占用数据的二值化特征,将占用数据通过一一映射,形成比特位串。然后,使用改进后的算法对比特位串进行编码,实现了占用数据的无损压缩存储。经过实践验证,结果表明,使用该方法可显著提升频谱占用数据的压缩效率;且占用数据还原后,占用信息的内容未受影响。     

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.     

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。     

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.     

一种改进的选星算法在GPS定位系统中的应用

为解决传统选星算法在定位精度与运算复杂度之间的矛盾,提出了一种基于行列式值的改进选星算法,并从运算量的复杂度、消耗时间的长短、定位精度的高低3个方面与传统最小几何精度因子(GDOP)算法相比较。仿真结果表明:改进选星算法80%以上的GDOP相对比值小于10%,所需计算时间明显小于传统最小GDOP方法,且避免了大量的矩阵乘法和求逆运算,证明了该改进选星算法具有计算复杂度低、耗时短、精度较高的优点。     

结合分割和改进SIFT的不同波段SAR图像配准

针对不同波段SAR图像配准问题,提出一种结合阈值分割和改进SIFT描述子的配准方法。该方法首先基于改进的二维交叉熵进行图像分割,通过形态学处理获得图像的稳定区域;然后利用Sobel算子改进特征点梯度幅值和方向的计算,并通过优化的梯度位置方向直方图(GLOH)特征生成新的关键点描述子;最后采用距离比和快速抽样一致(FSC)算法获得最佳匹配点对,完成图像配准。实验结果表明,该方法在提升算法效率的同时,可以获得较高的配准精度。     

图像处理Hough变换的慢小目标航迹起始方法

针对传统算法难以实现对慢小目标进行有效航迹起始的问题,提出了一种图像处理Hough变换的慢小目标航迹起始方法。引入了最小外接矩形的长宽比(F3)、占空比(F2)和像素值(F1)3个参量值作为Hough变换的加权因子,并运用图像标记技术提取积累区域上述加权因子,最后通过加权Hough变换成功起始慢小目标航迹,提高了雷达对慢小目标的探测性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

光电侦察动态视频图像拼接中的图像配准算法

侦察视频图像在现代战争中具有重要意义,利用图像处理技术对序列侦察视频图像进行拼接生成的全场景图能提供更加全面的战场信息。在视频图像拼接过程中,图像配准是核心和关键,图像配准的好坏直接影响图像拼接的效果。在研究当前典型图像配准算法的基础上,对SAD块匹配法进行了改进,使之成为适用于光电侦察系统的有效的图像配准算法。     

无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究

为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。     

图像纹理模板匹配算法的改进与实现

为了提高图像匹配算法的实时性和复杂场景跟踪的稳定性,改进一种基于图像纹理的模板匹配算法(TTM).在模板与目标图像中分别提取水平、垂直方向上的二值化纹理特征矩阵,然后根据字节同或逻辑运算分别计算两个方向上的最佳匹配值,最后,通过加权求和得到最终的目标相关置信度.其中逻辑运算可以并行处理,所以计算量将大大减少,因此具有很强的实时性.又因为跟踪过程中,目标图像必然存在突发性的变化,对模板合理地进行更新是目标跟踪的关键,在上述的图像相似度度量方法的基础上,另外又提出了一种非常有效的模板修正方案,从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高.实验结果证明了该方法的优越性.     

一种改进的遥感图像分形维数提取算法

基于离散分形布朗随机场的图像分数维提取方法,在综合分析和实验验证的基础上,提出了一种改进的图像分形维数计算方法。仿真实验证明,该算法相较于原算法计算结果稳定,不同地物的区分能力强,能够应用于遥感图像的地物分类。     

基于图像处理技术的定向管平行度测量

基于图像处理技术,探讨了一种火箭炮定向管平行度的测量方法,论述了该方法的测量原理和图像预处理过程中的图像增强、二值处理、边缘提取和几何校正等处理方法,给出了定向管平行度误差的计算方法。