基于OMP算法的图像重构研究与FPGA实现

针对高分辨率的图像在采集过程中存在数据量较大的问题,提出了一种基于正交匹配追踪(OMP)算法的图像重构方法,设计了OMP算法的硬件结构,并在FPGA平台上进行了仿真验证;首先,研究了压缩感知算法的基本原理;然后,分别基于匹配追踪算法(MP)和正交匹配追踪算法实现了图像的重构;最后,通过仿真对比分析了这两种方法的图像重构结果,OMP算法误差在10-15量级,明显优于MP算法的10-3误差量级,并且OMP算法的迭代收敛性也优于MP算法。     

一种改进的RANSAC图像拼接算法

针对RANSAC算法迭代次数过多导致的图像拼接效率不高的问题,提出一种改进的RANSAC图像拼接算法;首先采用SIFT算法提取尺度不变特征点,利用双向互匹配策略对特征点进行匹配,在使用RANSAC算法计算单应性矩阵之前,利用相邻特征点之间的关系对初始特征点对进行筛选,最后使用加权平滑法完成图像的融合;实验结果表明该方法有效地减少了特征点对数,提高了RANSAC的运行时间,图像拼接效率有了很大的提高。     

基于快速小波分形插值的声纳图像缩放算法

本文讨论主动图像声纳的图像结果显示问题,主要介绍一种基于快速小波分形插值的实时声纳图像缩放算法。并通过对合成孔径声纳图像数据进行算法比较,发现此算法比通用的图像插值算法,如双线性插值和双三次样条插值等,具有更好的性能。由于可以分块并行实现,因此本算法易于应用于实时图像声纳工程中。     

基于模糊隶属度的图像空间距离修正插值算法

为解决传统图像插值算法存在的边缘模糊和边缘锯齿,提出了一种基于像素点模糊隶属度的图像自适应插值方法.该方法首先根据图像的梯度与相角特性,确定像素点的模糊隶属度,再根据图像的局部不对称性在一维方向上修正插值点空间距离,并将一维修正结果转化到二维图像空间,最终将修正后的空间距离应用到传统双线性插值和双立方插值中.实验结果表明,该算法改善了图像的信噪比,有效抑制了边缘锯齿和边缘模糊的发生.     

基于空间信息的直觉模糊C-均值图像分割算法

针对模糊C-均值聚类算法的单一隶属度不能充分描述图像不确定性,且聚类过程中忽略像素空间关系的问题,提出一种基于空间信息的直觉模糊C-均值算法;该算法选取3×3的模板计算邻域像素灰度均值;并引入权重项,来控制灰度信息和空间信息各自所占的比重,同时用犹豫度更新直觉模糊集的隶属度函数;对常用标准图像的仿真结果表明,该算法能更好地保留图像细节信息,得到更加理想的图像分割效果。     

基于HALCON的板料成形网格应变测量系统的实现

随着计算机技术和信息技术的发展,视觉检测技术被引入到板料成形应变测量中。通过基于先进的图像处理软件HALCON,利用双目立体视觉原理,对摄像机进行标定,以获取摄像机的内外参数,并分析图像数量对标定准确度的影响。利用视差原理获得匹配点的三维坐标,根据圆形网格变形后的椭圆长短轴的长度变化,计算真实应变,并分析匹配误差对三维重建的影响,用OpenGL语言将应变可视化;在VC6.0下调用HALCON的算子库编程实现板料成形网格应变测量系统,实验证明该系统在速度、准确度方面能够达到测量要求。     

基于混沌映射的图像快速加密改进算法

针对当前的三维混沌映射加密算法存在安全性不高,加密速度慢以及密钥空间小等不足,提出了一种新的三维混沌映射图像加密算法;首先利用快速置乱方法置乱初始图像,以改变像素位置;利用三维Chen系统结合像素值变换函数所生成初始外部密钥迭代三维混沌映射,得到一个序列,由此根据混淆机制对置乱图像像素值进行混淆;改变外部密钥,再迭代计算三维混沌映射,得到三元一维伪随机数组,借助密钥流机制量化该数组,得到新数组,由此根据扩散机制对混淆后的像素进行扩散处理;采用酷睿3.5 GHz双核CPU的PC机和MATLAB仿真平台,输入256×256的明文图像实验,置乱100次所用时间为78.67 s,在灰度平面内其相关性约为-0.001 652,表明该算法高度安全,密钥空间巨大,加密速度快,用于图像快速加密是可行、有效的。     

基于路径相关性的电路小延时缺陷检测算法

在基于纳米技术的现代电路中,小延时缺陷(SDDs)检测是个重要问题,即使这些SDD缺陷没有导致功能性故障,但也是一种可靠性隐患,如果工艺发生变化,这些缺陷的检测更为困难;文章提出一种基于电路路径延时相关性的SDD缺陷检测算法,即使工艺发生变化也可以检测出SDD缺陷;该算法利用了如下原理:对两个高度相关的路径,一条路径的延时方差的重要部分可以用另一条路径的延时方差进行描述;另外,考虑了空间和结构相关性及随机掺杂波动,开发并部署了一种统计学计时分析框架,以计算时间信息和跨径相关性(IPC);基于74LS85和ISCAS85基准电路的仿真结果验证了算法的可行性。     

基于灰度插值的条纹图像位移亚像素检测算法

基于光栅干涉条纹的位移测量系统,提出了一种基于灰度插值的条纹图像位移检测算法即灰度极值法.首先,对光学位移测量系统进行了介绍;其次,阐述了灰度极值算法的原理.为了验证算法,对光学系统条纹图像进行了软件仿真,并对其进行了亚像素级定位算法仿真,对比分析了传统图像相关法与光流法,得到了相对误差曲线,所提算法的精度为1.797...     

基于模糊阈值的自适应图像分割方法

针对现有的图像分割中自适应分割方法的研究难点,以及传统的模糊阈值分割法中存在窗宽不能自动获取的问题,在确定隶属函数的前提下,以图像的直方图为依据,利用分段计算和反变换的方法,提出了一种自适应模糊阈值的图像分割方法,并将该方法应用于机场目标的分割;该方法实现其窗口宽度的自适应选取,并且有效改善了模糊阈值法对直方图呈不明显双峰的图像分割困难的缺点,拓展了模糊阈值图像分割方法的适用范围,改善了模糊阈值分割方法的分割效果;实验结果表明,该方法对直方图呈单峰和多峰分布的的图像有较好的分割效果和效率。     

基于张量非负稀疏分解的偏振图像插值算法

分焦平面偏振成像系统具有结构紧凑、体积小和实时性高等优点,而且一次成像可以获得多个偏振方向的光强响应,已是目前偏振成像的研究热点之一,但该系统的分焦平面结构会降低图像的空间分辨率.为了重构全分辨率的偏振图像以及减弱瞬时视场误差的影响,偏振图像的插值必不可少.为了保护偏振图像的张量结构,提出一种基于张量非负稀疏分解的偏振...     

基于边缘估计的自适应各向异性扩散的医学超声图像降噪算法

提出了一种针对医学超声图像的自适应各向异性扩散算法;该算法充分利用图像本身的边缘信息以及图像水平和垂直方向梯度的差异,用GHAD方法在两个方向设置不同的梯度门限,避免了传统的常数及单一梯度门限带来的鲁棒性差等问题;改进的扩散系数改善了传统扩散系数收敛过快及边界平滑的问题;经过多组仿真实验,综合峰值信噪比(PSNR)和边缘保持度(FOM)等指标,表明该算法相比同类算法有更好的降噪和边缘保持效果。     

基于Chan-Vese模型与形态学的医学图像分割算法

针对传统的多相Chan-Vese模型在进行多区域分割时容易产生空相位的问题,提出了一种改进的新的医学图像分割算法;该算法结合Chan-Vese模型、数学形态学、复合多相水平集分割算法,通过迭代腐蚀操作提取医学图像的轮廓,利用添加了复合多相水平集算法的Chan-Vese模型对医学图像进行分割,通过迭代膨胀操作复原图像;实验结果和分析表明,采用该算法很好地解决了医学图像分割过程中容易出现的多区域分割问题,减少了空相位的产生,而且对图像边缘有很好的分割效果。     

基于改进RBF神经网络的变形场插值算法研究

传统的物体表面力学变形场计算方法存在计算量大,无法计算边缘点变形等问题;提出一种改进的萤火虫算法优化RBF神经网络的变形插值方法,利用阈值约束RBF神经网络隐含层结点数,运用可变步长萤火虫算法优化RBF神经网络隐含层节点的中心和宽度,采用递推最小二乘法计算隐含层到输出层之间的权值,建立物体表面位移神经网络插值模型;为提高位移插值精度,在训练和测试的输入中增加坐标组合数据;应用于混凝土梁三点弯实验,仿真结果表明,该算法比常用的神经网络算法有更快的仿真速度和更高的预测精度,可用于土工材料表面变形场的快速、准确的计算。     

一种基于小波变换的红外图像放大算法

图像放大技术的关键在于使放大后的图像尽可能地保持原始图像的清晰度。对于红外图像而言,传统的内插法存在着一定的缺陷。提出了一种基于小波变换的图像放大新算法,该算法对原始图像先进行小波变换获得高频系数,然后运用牛顿插值算法放大高频系数,以此作为放大图像的高频成份,而将原始图像作为低频成份,最后进行小波逆变换,重构出放大图像。实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果。     

基于DCT并行加速算法图像渲染平台系统设计

此次主要研究了基于GPU的集群渲染系统平台设计;为了提高平台的工作效率、增强集群渲染系统平台的数据传输能力,提出了一种采用DCT变换的方法来加速图像渲染速度;该方法利用DCT变换算法加速图像的实时压缩,加入CPU监控器和任务分配器模块,让GPU和CPU共同承担了绘图和渲染的目的,这样有效地降低处理流程对CPU的占用,实现了三维绘图和特效渲染的加速;为了验证平台的有效性以及图像压缩处理的效果,做了相应的功能验证;对640×480的RCB图像使用上述压缩方法和JPEG标准库在不同压缩设置下进行实验;仿真实验结果表明所提方案具有更高的压缩效率。     

基于支持向量机的图像飞机目标自动识别算法研究

为了能够快速、准确地识别飞机目标,文章给出了一种基于支持向量机的飞机目标自动识别方法;采用Touzi边缘提取,得到目标形状参数的几何特征,Hu不变矩等16个特征矢量作为SVM的训练样本,通过SVM训练得到飞机目标识别模型,从而完成飞机目标的自动识别;试验结果显示,该算法对不同尺度和模糊程度的飞机目标的识别度可达99%; 该算法减少了样本训练时间,在提高识别准确率的同时降低了算法的复杂度,具有识别度高、识别速度快的特点,可用于飞机目标的快速识别。     

基于灰度校正的子孔径图像拼接算法

在多探测器子孔径组合图像拼接过程中。由于子图像边缘质量差、重叠区域少,而造成拼接图像拼缝明显。为此提出了先对子图像进行灰度校正,再进行图像拼接的新算法。该算法结构简单．易于硬件实现。便于移植到实时多探测器组合图像拼接系统中。仿真结果表明．拼接后图像重叠区平滑过渡,效果良好。     

基于改进差分盒算法的织物疵点自动检测方法

根据织物检测的实际情况需要,提出了基于差分盒算法的改进算法,在使用Brodatz纹理库样本的前提下,分别在盒子高度确定、盒子总数统计以及网格中盒子数量确定3个方面进行改进,在算法时间和精度两项上,对经典差分盒算法和改进算法进行了比较,对比得出了改进算法的时效性;还应用了改进差分盒算法对3种常见纹理的疵点织物进行了计算,以确认疵点织物,并验证了改进差分盒算法;实验通过检出率、误检率、漏检率和检测精度4个检测精度参数表明,改进的差分盒算法可以有效地区分疵点织物和正常织物,该方法具有很强的实用性。     

基于特征点自动匹配的图像拼接方法

提出了一种基于特征点自动匹配的图像拼接算法,采用改进的Harris算子提取特征点,保证了提取的效率和精度,根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,从而建立参考图像与当前图像的对应点对,最后采用最小二乘方法得到图像间的全局变换参数,实现图像的拼接。