一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索

提出一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索方法.将检索图像分块,采用平移和尺度不变小波对各图像子块进行分解,在改进的快速小波直方图算法基础上提取图像子块的小波直方图,并提取每个图像子块的小波信息熵和三阶中心距作为纹理特征.对小波信息熵和中心矩特征进行高斯归一化,并利用特征向量的欧氏距离计算图像的纹理和空间特征的相似度.基于纹理图像库和自然图像库的检索试验表明,该方法比基于快速小波直方图算法和对数极坐标变换检索算法具有较高的检索准确度.     

基于视觉注意的彩色图像检索方法

基于视觉注意模型提取的特征能够反映图像高层语义的新特征,将视觉注意机制引入到图像分析领域能有效地减小语义鸿沟,获得高效的图像检索性能.根据视觉感知的特点,对Itti视觉注意模型进行了改进.采用主分量图表示亮度图,将纹理粗糙度信息融入视觉注意模型,进而提出了一种基于视觉注意空间分布特征的图像检索算法.首先由改进视觉注意模型将图像分解得到38个视觉特征图,然后采用网格平分法提取视觉特征图的空间分布信息,组成特征矢量来多层次地对图像特征进行描述,用于图像检索.实验结果表明,该算法利用基于改进注意力模型方法来提取图像空间分布特征进行图像检索,能获得较高的检索率.     

复杂背景下钢索图像的纹理分割与边界识别

 针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求.     

复杂背景下钢索图像的纹理分割与边界识别

针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求.     

基于视觉注意的彩色图像检索方法

基于视觉注意模型提取的特征能够反映图像高层语义的新特征,将视觉注意机制引入到图像分析领域能有效地减小语义鸿沟,获得高效的图像检索性能.根据视觉感知的特点,对Itti视觉注意模型进行了改进.采用主分量图表示亮度图,将纹理粗糙度信息融入视觉注意模型,进而提出了一种基于视觉注意空间分布特征的图像检索算法.首先由改进视觉注意模型将图像分解得到38个视觉特征图,然后采用网格平分法提取视觉特征图的空间分布信息,组成特征矢量来多层次地对图像特征进行描述,用于图像检索.实验结果表明,该算法利用基于改进注意力模型方法来提取图像空间分布特征进行图像检索,能获得较高的检索率.     

一种基于Log Gabor的旋转不变纹理图像检索算法

针对图像检索时的旋转问题提出一种基于Log Gabor小波的旋转不变纹理特征。依据Log Gabor分解子带的均值及方差分布并结合广义Hurst分形特征对纹理进行描述,并在各尺度上采用主方向排序的方法对方向子带特征进行调整得到旋转不变特征向量。分别采用旋转纹理库和普通纹理库进行仿真实验,结果表明算法在两种情况下都取得了较好的检索效果。此外,在相同特征类型和图像库的条件下将本算法与Gabor算法结果进行对比,实验表明本算法的检索性能明显优于Gabor算法的检索性能。     

单光路共轴数字全息去背景新方法及应用

针对数字全息图像背景去除的问题,提出两种全息图像重建去背景的方法:背景减弱法和自适应滤波法.搭建了共轴数字全息显微成像实验系统,利用该系统分别对洋葱表皮、植物根茎横切标本、叶片气孔标本和血细胞标本进行背景去除和图像重建.通过光强分布曲线、对比度计算等证明了自适应滤波方法在共轴数字全息结构中去除背景的有效性.实验结果表明,根据环境、样品等不同,全息图的背景也会发生变化.基于此结果,将全息数字显微图像分为三类,并针对不同的背景特点,得出了获取最佳重建图像应采用的有效去除背景方法.研究结果有助于共轴光路数字全息显微术中的重建成像.     

一种基于图像特征和神经网络的苹果图像分割算法

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法.从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景网像样本.分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征.颜色特征的计算基于RGB色彩模型,纹理特征的计算基于灰度共生矩阵.选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点,利用反向传播神经网络分类器建模,输出值是一个O～1之间的计算值.通过阈值将输出结果分类为苹果或背景.试验结果表明,该算法正确率大于87.6%,对光照的影响不敏感,是一利较为实用的苹果分割算法.     

Laws纹理模板在立体匹配中的应用

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心问题,基于区域整体匹配算法较好地解决了纹理单一区域的立体匹配问题,其关键步骤是纹理单一区域的分割和匹配.针对纹理单一区域的特点,提出利用Laws纹理模板对图像纹理特征进行分析描述,然后进行基于直方图的分割,得到纹理单一区域.对于各种场景图像.通过分析比较各种Laws纹理模板组合,能够得到最好的分割效果.在国际标准图像上测试的实验结果表明,相对于灰度共生矩阵描述纹理单一区域和基于区域生长的方法,该方法能提高纹理单一区域的识别率和分割阈值选取的稳健性,这有助于提高基于区域整体匹配算法的匹配精度和实用价值.     

基于Wedgelet的分层图像压缩

提出了一种分层图像压缩框架:图像=边缘轮廓+纹理。对原图像进行了一种自适应的多尺度Wedgelet分析,抽取并编码了图像的边缘轮廓。基于Wedgelet分析了在残差图像中引入的伪迹所具有的局部振荡特性,采用自适应局部余弦变换分析了以纹理为主要内容的残差图像,在将变换系数重组成与小波系数类似的树形结构后,采用零树编码获得了嵌入式码流。实验结果表明,该算法的重建图像质量优于SPIHT算法,在较好地保留原图像边缘轮廓和有效地减少边缘附近振铃伪迹的同时,较清晰的保留了原图像的纹理特征。     

光子计数法测量微光像增强器背景噪声分布特性

针对微光像增强器噪声特性,理论上分析了微光像增强器背景光子噪声特点。设计了采用光子计数法及使用类针孔微弱光照度计对微光像增强器的背景噪声进行测量的方案。在三代微光像增强器信噪比测量装置中,采用类针孔微弱光照度计对微光像增强器无光照时荧光屏上Ф0.2 mm光斑的照度进行了测量实验。对于空间特性,以荧光屏中心点为圆心的同心圆上照度值不均匀性小于1%;对于时间特性,在微光像增强器工作大约270 min后,荧光屏中心点照度值会达到稳定状态。以各个空间点和时间点照度值为基础分析了无光照时像增强器背景噪声在时间和空间的分布特性,为评价微光像增强器的噪声特性提供了数据支持。     

同色异谱破坏特性及其在相似异物检测中的应用

由于相似异物与所处背景的外观特征极其相近,现有的光谱成像检测技术遇到新的挑战。针对复杂背景中相似异物检测难题,提出了利用同色异谱破坏特性的透反射光谱图像检测方法。在分析同色异谱破坏过程中异物与背景光谱特性差异基础上,建立了波长优选函数筛选最优波长的透反射光源构建成像检测系统。以棉花中的白色丝状异物作为实验对象,利用最佳波长透反射成像系统获取异物特征,采用图像决策层融合增强异物图像特征,最后利用二值化处理提取异物目标。实验结果表明,在利用390 nm反射波长与580 nm透射波长的双波长图像检测中,成像系统获取的相似异物图像特征明显,异物提取后检测结果与实际相符。此方法可有效检测棉花中多种白色丝状异物,为相似异物检测提供了一种新思路。     

一种红外偏振图像的二次融合方法

根据红外偏振特性图像的冗余性与互补性,提出了一种基于梯度特征和支持度变换的二次融合方法。利用提出的方法先对红外偏振度与偏振角图像进行梯度特征融合,然后利用支持度变换对梯度特征融合图像和合成强度图像进行二次融合,得到了边缘突出、轮廓清晰、对比度高的的融合图像。实验结果表明:融合图像与偏振角图像、偏振度图像、合成强度图像相比局部方差分别提高23.02%、176.9%、148.2%;对比度分别提高67.84%、196.5%、49.39%;平均梯度分别提高46.09%、164.1%、214.5%。     

舰船目标红外图像特性研究

针对成像型反舰导弹所获红外图像的特点,分析了舰船目标和海天背景的红外辐射特性,得知舰船目标红外图像有一重要特征-海天线,它可以确定目标的所在区域。为了舰船目标的跟踪定位,对舰船目标红外图像中的海天线特征进行研究,提出一种基于预处理和直线拟合法提取海天线特征的算法,首先对图像进行边缘检测得到梯度图像,进而二值化并细化,最后利用Hough变换提取海天线。结果表明,在低对比度和有云团干扰的情况下,该算法与改进的直线拟合法相比,能够有效地、准确地提取舰船目标红外图像中海天线特征。     

一种改进的球栅阵列封装焊点射线图像阈值分割算法

球栅阵列封装焊点的射线图像具有信噪比差、背景不均匀等特点,故传统的阈值分割方法无法将目标焊点与背景图像很好的分割.本文通过对球栅阵列封装焊点射线图像直方图的分析,利用了自适应维纳滤波对阈值分割前的图像进行了预处理.根据图像的差异来调整该滤波器的参量,对局部差异大的地方进行小的平滑操作,对局部差异小的地方进行大的平滑操作.在最大类间方差法的基础上,对分割后的图像进行了进一步的分析并提出了改进的二次分割方法.改进的方法为并不直接通过OTSU法进行二值化处理来去除背景,而是在阈值分割得到的两个灰度级内通过计算中值和统计最大灰度像素的方法得到了更优化的阈值,使得去除背景后的焊点图像整体更加清晰和均匀.在背景灰度级内寻找了一个合适的灰度级作为处理后的灰度图像新背景,实验证明该方法明显改进了传统最大类间方差法对球栅阵列封装焊点射线图像的阈值分割效果.     

基于自适应模糊阈值分割的韧窝图像处理

为了能准确研究韧窝直径与常规力学性能之间的关系,尽量减小在测量中人为因素的影响,本文采用计算机图像处理技术对韧性断裂产生的等轴韧窝图像进行辅助分析,应用自适应模糊阈值分割法对预处理后的韧窝图像进行二值分割,很好的实现了韧窝与背景的分离。并且根据韧窝直径的大小对韧窝进行了分类。为了能快速准确的获得韧窝直径,对基于Freeman链码的多区域面积的算法进行了改进,改进后的方法实现简单,计算量小,测得韧窝直径的结果准确。     

支持向量机方法在热波检测图像分割中的应用

作为热波无损检测技术中的关键环节,热波图像分割对结构损伤的有效识别与准确评估具有重要影响。为克服红外热波图像背景噪声大,对比度低等因素对损伤识别的影响,提出了一种基于支持向量机的热波图像分割方法。该方法首先采用Wiener滤波对热波图像进行预处理,然后随机选取目标区域和背景区域内多个像素点的像素值组成目标向量与背景向量,对基于多项式核函数的支持向量机进行训练,最后将训练好的分类器应用于不同的热波图像,实现热波图像的分割。试验结果表明:该方法可有效克服热波图像背景噪声大的问题,较好地保留了缺陷区域分割的完整性;与基于硬阈值的图像分割方法相比,该方法能更好地抑制背景区域的噪声干扰,更有利于损伤的识别与评估。     

中阶梯光栅光谱仪谱图背景去除算法

中阶梯光栅光谱仪凭借交叉色散特性实现全谱瞬态直读,面阵探测器接收的二维光谱图像需要还原成一维谱图以提取有效波长。由于二维谱图含有庞大的数据,且有效信息仅占极小比例,因此在谱图还原前进行背景去除能够减小数据量、提高运算速度。详细分析了中阶梯光栅光谱仪二维图像的特点,并针对其特点提出了背景去除算法。将图像边缘检测方法应用于弥散光斑的检测中,选择合适的边缘检测算子与原始图像卷积得到边缘图像,设置边缘图像的全局阈值对其进行二值分割,最终利用二值边缘图像映射原始图像得到去除背景的二维谱图。依据不同元素灯在不同积分时间下所拍摄的谱图,对比不同边缘检测算法的背景去除效果,分析了各算子对算法速度、精度的影响。实验结果表明本文提出的算法运算简单、边缘图像阈值易于计算、目标提取精度高,处理后的图像可以与谱图还原算法有效对接,谱图处理速度显著提升。     

海天复杂背景下红外目标的检测跟踪算法

在分析海天复杂背景下红外目标图像特征的基础上,提出适合该环境的红外目标检测算法.该算法采用行均值相减的方法抑制海平面非线性温度场的影响,并进行中值滤波处理.对于更加复杂的环境,选用数学形态滤波法抑制背景中的大面积云团或海浪,从而确定出目标区域来进行目标图像的分割及增强.同时,综合使用图像捕获区域指定、运动目标检测法、弱目标的增强提取、记忆外推功能、数据融合加权跟踪方法,来保证在海天复杂背景下红外目标的可靠跟踪.实验表明,该算法能较好地处理海天复杂背景下红外目标的检测,且算法易于硬件实现,提高目标检测的实时效率.     

自适应红外目标特征增强算法

利用直方图均衡化和灰度变换增强算法,不能有效增强红外图像目标。鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种自适应红外目标特征增强算法。该算法先对红外图像进行中值滤波,滤除掉图像中的随机噪声,然后利用直方图分割将红外图像分为目标和背景2部分,通过线性加权叠加抑制背景和增强目标。实验表明,该算法不仅能够根据红外图像中目标的灰度特性自适应地选取直方图分割阈值,而且在去除噪声和增加对比度的同时还抑制了背景,达到了预期的效果。该算法尤其适用于目标和背景像素比例相近时直方图具有局域双峰特征的红外图像中目标的增强。