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相似文献
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1.
图像序列中目标关键帧快速搜索算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
柴饶军  马彩文 《光子学报》2004,33(10):1233-1235
在目标测量时所获得的图像序列中,如何定位目标关键帧(最有利于目标测量的图像)的位置,对目标识别的效率和测量设备的性能有着显著的影响.针对具有复杂特性的目标图像序列,提出了一种基于帧间像素灰度差值来定位目标关键帧的快速搜索算法.该算法仅仅利用像素灰度值这一最基本的特征,将图像序列中相邻两张图像的同一像素的灰度差值与给定阈值相比较,统计高于阈值的像素个数,再与另一给定阈值相比较,进而确定目标关键帧的位置.实验结果表明,该算法对目标大小不同、形状不同,环境不同,信噪比较高的图像序列都具有快速、稳定的搜索效果.  相似文献   

2.
针对暗弱目标偏振融合图像存在背景噪声强、细节轮廓特征不明显等问题,利用偏振度图像中高斯背景噪声灰度与待测目标灰度的差异性,提出了基于噪声模板阈值匹配的偏振度图像去噪算法。分析了偏振角图像中纯噪声区域子图像与目标轮廓区域子图像的灰度相关性,提出了基于区域灰度相关性匹配的偏振角图像去噪算法,与传统去噪方法相比,该算法可有效去除大量背景噪声,更好地保留目标轮廓特征。偏振图像融合对比实验结果进一步证明,提出的偏振图像去噪方法可显著提高暗弱目标在图像中的对比度,改善偏振融合增强图像的质量。  相似文献   

3.
基于灰度变换的红外图像实时分割算法   总被引:5,自引:2,他引:3  
郝伟  苏秀琴  李哲 《光子学报》2008,37(5):1077-1080
针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示在普通显示器上,并且能够有效抑制背景并保留目标灰度信息.由于变换后的图像灰度等级较低而且背景及噪音信息较弱,极大地提高了红外跟踪器的性能.  相似文献   

4.
基于近红外图像的温室环境下黄瓜果实信息获取   总被引:1,自引:0,他引:1  
为实现温室环境机器人采摘作业中果实的品质判别和空间定位,研究了基于近红外图像的黄瓜果实识别及特征获取方法.分析比较黄瓜果实、茎、叶在各光谱波段的分光反射特性,确定采用850 nm干涉滤光片来获取图像,解决近色系目标、背景的区分问题;利用果实的灰度特征,将P参数阈值法用于图像分割,实现目标的初步识别,并对目标图像进行等间距区域化处理,依据区域块重心、面积差异滤除噪声、标记果实;根据黄瓜的形状纹理特征,计算果实中心线长度和弯曲度作为黄瓜的质量判别标准,利用果实与果柄交界处灰度的变化标记出可抓取区域.通过对温窜场景下随机拍摄的包含30幅黄瓜果实图像和10幅无果实图像分别进行算法验证,结果表明识别准确率各为83.3%和100%,对抓取区域提取的成功率为83.3%.  相似文献   

5.
针对航拍沥青路面图像识别的噪声和干扰问题,提出一种应用于航拍图像的路面裂缝识别算法。根据路面区域与路旁景观区域灰度级数分布不同,采用多方向拟合的区域生长方法联合HSV颜色空间阈值进行路面区域分割,提取包含完整裂缝信息的单通道路面;再通过改进的形态学滤波剔除面积较大的干扰区域,利用结合显著性分析的边缘检测算法识别路面的裂缝片段,实现复杂裂缝与路面纹理噪声的区分;自动筛选存在裂缝的图像,针对裂缝可疑区域,结合人眼辅助观察标记并计算其长度。结果表明,该算法可有效剔除图像中的噪声和干扰,较好地识别沥青路面的裂缝,裂缝宽度的识别精度能达到9.7mm,分类识别准确率大于80.0%,长度测量准确率大于75.0%。  相似文献   

6.
何银水  周国发  张华  姜军 《应用光学》2009,30(5):747-750
介绍机器人水下焊接V形焊缝图像处理中基于模糊推理的阈值自动选取的算法,提出基于路径跟踪的强干扰的去除方法.制作9种不同形状的窗口模板,以列扫描方式求取这些窗口所覆盖的区域内最大的平均灰度值,同时获取取得最大灰度平均值时的垂直方向的位置,然后根据获取的最大平均灰度值以及相邻区域最大平均灰度值的改变量进行模糊推理,判断获得这些窗口所覆盖区域的阈值.最后跟踪取得最大灰度平均值时的所有位置,在最低位置以下以及最高位置以上检测经阈值处理后的白点,可以消除因水泡、较强弧光形成的干扰.  相似文献   

7.
《光学技术》2017,(1):66-71
以压力表盘图像为对象,通过一种改进的Otsu阈值分割算法,在离差平方和约束条件基础上区分整体阈值,确定适应度函数,以选取最佳阈值,可避免因单一法排除边缘和噪声区域而遗漏部分目标和背景像素;Hough变换通过直线提取法确定指针与圆提取法定圆取圆心相结合,依据表盘指针经圆心原理较准确定位指针位置,保证了表盘指针识别和数值读取精确度。实验结果表明该智能遥视系统能够实时监测SF_6断路器表盘气压值,给出的改进Otsu阈值分割算法能较准确分割目标区域,基于角度识别指针数值方法读取误差保持在3%范围内。  相似文献   

8.
贺福强  罗红  姚学练  平安 《应用光学》2020,41(3):508-515
针对光照不均、多种复杂背景并存的工况下,采用传统阈值分割方法难以有效将露筋与背景分开的问题,提出了基于局部图像分割与多特征滤波的自适应桥梁露筋检测算法。首先,将灰度图像的灰度值进行投影并寻找露筋在投影图上形成的波谷及其坐标;其次,以波谷坐标为中心设置分割范围对灰度图进行行和列的分块,然后对合并行和列分块的灰度图像进行局部阈值分割;最后,基于多特征滤波实现露筋特征的提取。采用该算法对7种常见的露筋进行验证。实验表明:该方法的平均误检率、漏检率和与人工测量的露筋长度相对误差分别为5.15%、3.89%和3.74%,误差符合公路病害评定标准,实现了复杂环境下露筋的自适应识别。  相似文献   

9.
基于局部直方图的目标分割方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
赵一帆  丁艳  刘藻珍 《光学技术》2002,28(4):309-310
图像分割是图像精确跟踪中的重要组成部分 ,是后续进行图像识别的基础。在介绍传统阈值分割方法的基础上 ,提出了一种应用序列图像跟踪、利用跟踪区域的局部直方图来计算分割阈值的方法。该方法利用相邻两帧图像数据的相关性 ,根据跟踪区域的灰度信息自动调节每帧图像的分割阈值 ,使在跟踪区域内的目标得到了较好的分割效果。运用该算法 ,不仅取得了良好的分割效果 ,而且结果证明该算法具有较强的自适应性  相似文献   

10.
石化管道通常可分为常温区域和高温区域两部分。高温区域的存在影响着整个系统的安全运行,热量的散失将会引起资源的浪费及环境的污染等一系列问题。红外光谱图像能够较好地描述石化管道的高温区域,但是如何从中提取高温区域是红外光谱图像处理的一类难题。为实现从红外图像中,将高温区域准确快速分割出来的目的,基于经典的一维Otsu算法提出一种改进的二维多阈值自动获取方法。该算法首先对管道红外图像进行经典单阈值分割,将图像划分为背景和管道两部分。然后基于管道图像区域,以管道灰度图像与平均值图像作为图像二维,对目标图像进行二维双阈值分割,最终将较大的阈值作为划分管道常温区域与高温区域的分割点。将本算法对不同的管线进行多次试验分析,结果表明,采用改进的二维Otsu多阈值算法能够更加清晰的将管道从复杂背景中提取出来,并在此基础上把高温区域更精确的分割。  相似文献   

11.
为解决大豆冠层在近地端的多光谱图像边缘灰度不均,目标与背景之间灰度差别小,难以准确高效地获取大豆冠层目标区域的难题,将多光谱成像处理技术与经典图像分割方法有机融合,提出基于多光谱图像处理技术的大豆冠层提取方法。以东北大豆为对象,通过Sequoia多光谱相机采集绿光、近红外、红光、红边和可见光五类大豆多光谱图像,采用高斯平滑滤波法对原始大豆多光谱图像进行预处理,分析多光谱图像中大豆冠层和背景的灰度直方图分布特性,在此基础上利用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取原大豆多光谱图像中冠层区域,并以图像形态学开运算处理细化和扩张背景,避免图像区域内干扰噪声对大豆冠层识别效果的影响,同时以有效分割率、过分割率、欠分割率、信息熵以及运行时间等为监督指标,对大豆冠层多光谱图像识别模型进行效果评价。大豆冠层识别模型中迭代法可以有效分割近红外和可见光大豆冠层图像,有效分割率分别为97.81%和87.99%,对绿光、红光和红边大豆冠层图像分割效果较差,有效分割率低于70%;Otsu法和局部阈值法可以有效分割除红光波段的其余四种多光谱大豆冠层图像,且有效分割率均在82%以上;三种算法对红光大豆冠层图像的有效分割率均低于20%,未达到较好效果。在原始多光谱图像中应用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取大豆冠层图像与标准图像的信息熵平均值波动幅度分别为:0.120 1,0.054 7和0.059 8,其中Otsu法和局部阈值法较小,表明了对于大豆冠层多光谱图像识别中两种算法的有效性。该算法中Otsu法和局部阈值法均可以有效提取绿光、近红外、红边和可见光等多光谱的大豆冠层图像,二者较为完整地保留了大豆冠层信息,其中Otsu法实时性能较局部阈值法更好。该成果为提取农作物冠层多光谱图像提供理论依据和技术借鉴。  相似文献   

12.
杨春宝  尤政  王伯雄 《光学技术》2004,30(2):206-208
当用莫尔偏折法测量透镜焦距时,条纹区域随着被测透镜和系统光学参数的不同而变化。针对此情况提出了确定条纹有效区域和选择二值化阈值的方法。该方法根据条纹图像数据的行列极值确定条纹的有效区域。介绍了该方法的实现过程,并分析了在有效区域内根据图像数据的灰度直方图自动选择二值化阈值的原理。给出了依据该方法提取条纹的示意图,以及用莫尔偏折法测量透镜焦距的实验结果。  相似文献   

13.
Data field-based transition region extraction and thresholding   总被引:1,自引:0,他引:1  
Thresholding is a popular image segmentation method that converts a gray level image into a binary image. In this paper, we propose a data field-based method for transition region extraction and thresholding, which involves three major steps, including generating the image data field, deriving the transition region by comparing the potential values, and calculating the threshold from the transition region. Image data field can effectively represent the spatial interactions of neighborhood pixels, and its potential value is a more robust measurement for the gray level change. In addition, we introduce a fully automatic scheme for parameters selection. The approach is validated both quantitatively and qualitatively. Compared with existing relative methods on a variety of synthetic and real images, with or without noisy, the experimental results suggest that the presented method is efficient and effective.  相似文献   

14.
已有的谱线自动提取方法均采用整体阈值约束或局部阈值约束进行谱线识别,因而谱线提取结果中普遍存在谱线遗失或伪谱线过多的缺点.文章在谱线识别时加入了2个特征约束,第1个特征约束是:谱线线心的强度必须大于局部阈值和整体下阈值,并且如果某一点的强度大于整体上阈值,则可认为在该点存在谱线;第2个特征约束是:谱线的起始波长和终止波长处的强度必须小于谱线线心的强度.这2个特征约束使得该文的谱线提取效果较之已有方法有显著的提高.通过实验对该文方法和已有的方法进行了比较,实验结果充分体现了该文方法的优势.  相似文献   

15.
一种提高光学相关模式识别准确性的后处理方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
将基于绝对差算法的最小距离离度量方法用于光学相关器产生的相关结果灰度图像的相假性度量,并以此为依据给出待识别图像与参考图像之间的相似性结论,避免了传统的以相关联峰取阈为判决依据引起误判现象,提高了判决准确率,甚至可以对由灰度图像直接做光学相关得到的低质量相关结果给出准确判断,从而避免了对灰度图像做二值化及编码处理等烦琐的预处理工作,采用非相干相关器为光学实现硬件并给出了实验结果。  相似文献   

16.
基于二维最小Tsallis交叉熵的图像阈值分割方法   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
利用Tsallis熵的非广延性,提出了二维最小Tsallis交叉熵阈值分割方法.首先给出了二维Tsallis交叉熵的定义,并以最小二维Tsallis交叉熵为准则,利用粒子群优化算法来搜索最优二维阈值向量.该方法不仅进一步考虑了像素之间的空间邻域信息,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,其分割性能优于基于Shannon熵的交叉熵阈值法和一维最小Tsallis交叉熵阈值法,并且具有很强的抗噪声能力.实验结果表明,该方法可以实现快速、准确的分割. 关键词: Tsallis交叉熵 二维直方图 粒子群优化算法 图像分割  相似文献   

17.
Otsu algorithm, an automatic thresholding method, is widely used in classic image segmentation applications. In this paper, a novel two-dimensional (2D) Otsu thresholding algorithm based on local grid box filter is proposed. In our method, firstly by utilizing the coarse-to-fine idea, the 2D histogram is divided into regions by grid technique, and each region is used as a point to form a new 2D histogram, to which 2D Otsu thresholding algorithm and an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm are applied to get the region number of the new 2D histogram threshold. Then on the result region, the mean of the 2D histogram is computed base on box filter, and the two algorithms are applied again to obtain the final threshold for the original image. Experimental results on real data show that the proposed algorithm gets better segmentation results than the traditional recursion Otsu algorithm. It significantly reduces the time of segmentation process and simultaneously has the higher segmentation accuracy.  相似文献   

18.
A novel segmentation method based on wavelet transform is presented for gray matter, white matter and cerebrospinal fluid in thin-sliced single-channel brain magnetic resonance (MR) scans. On the basis of the local image model, multicontext wavelet-based thresholding segmentation (MCWT) is proposed to classify 2D MR data into tissues automatically. In MCWT, the wavelet multiscale transform of local image gray histogram is done, and the gray threshold is gradually revealed from large-scale to small-scale coefficients. Image segmentation is independently performed in each local image to calculate the degree of membership of a pixel to each tissue class. Finally, a strategy is adopted to integrate the intersected outcomes from different local images. The result of the experiment indicates that MCWT outperforms other traditional segmentation methods in classifying brain MR images.  相似文献   

19.
基于Bayesian估计和Wiener滤波的阈值去噪方法   总被引:13,自引:6,他引:7  
基于阈值的小波域去噪方法的核心是阈值选取,通过最小化一个Bayesian风险函数得到一种自适应阈值,结合线性滤波中具有代表性的Wiener方法,提出了一种新的去噪方法.实验结果表明,该方法能有效地去除图像中的白噪声,同时还能较好地保留图像的边缘信息,其效果优于目前的一些小波阈值去噪方法.  相似文献   

20.
基于区域增长的图像跟踪算法的研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
薛雪  刘泽平  丁艳 《光学技术》2005,31(1):152-154
为了提高序列图像的跟踪精度,提出了基于区域增长的特征量提取方法。这种方法可捕获图像中所有单连通域,并能准确地提取其特征量,然后依据所提取的特征量设计分类器,实现对图像中所有单连通域进行分类识别并加以跟踪的目的。此算法有效地解决了一般传统识别算法难以区分目标和其近邻区域的干扰,而导致跟踪目标特征量提取不准确的问题。在目标特征提取识别算法的基础上,还提出了阈值预测分割算法,并应用在序列图像的跟踪中,取得了较好效果。  相似文献   

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