基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。     

LTP与光照突变补偿结合的运动目标检测算法

针对现有运动目标检测算法在光照突变条件下鲁棒性不强、易发生误检等问题,提出了将LTP算子与光照突变补偿模型结合的运动目标检测算法。首先利用LTP算子获取当前帧与其背景图像的纹理特征图,然后计算当前帧图像像素点作为前景点的概率并依据概率自适应地更新背景,再判断图像是否发生光照突变补偿并采用线性模型补偿突变图像序列,最后利用背景减除法获取运动目标。实验结果表明本文算法在光照突变条件下对运动目标检测效果理想,检测精度指标PR高于同类其他算法,且具有良好的鲁棒性。     

基于混合高斯模型的运动目标检测方法研究

为了能够及时检测到图像场景中的运动目标,提出一种基于混合高斯模型的运动目标检测方法。借助把图像的像素值看成是前景高斯分布和背景高斯分布的组合,进行了背景估计和自适应背景更新;通过对背景差分后的图像进行多目标分割,进行了多个运动目标的检测。实验发现:随着图像序列的背景不断变化,基于混合高斯模型算法能够准确估计出变化的背景,通过将场景图像和背景图像进行差分,检测到感兴趣的运动目标。     

一种基于正负差图像的运动目标检测新方法

运动目标检测领域中现有的差图像法是利用绝对值差图像检测差图像上运动目标区域，用现有方法检测时易受噪声干扰，而且当摄像机有自运动时需要进行背景运动补偿。因此，提出一种新算法，即首先分别计算正差图像与负差图像，然后利用运动目标区域在正差图像与负差图像中的幅值、形状以及运动等信息的对称性对其进行检测，最后给出针对飞机尾焰序列图像进行检测的结果。实验结果表明：该方法可提高运动目标检测的可靠性与效率。     

基于灰度形态学和邻域熵值的弱小目标检测

 提出了一种弱小目标检测的新方法。从实际应用出发，考虑到复杂的背景和大量的干扰噪声，对传统熵值检测算法进行了改进，采用邻域熵值变化为检测标准。为了提高此方法的有效性，结合了灰度形态学滤波来对图像进行预处理。该检测算法的全过程为:首先对图像进行形态运算;然后对形态波后的图像进行邻域熵的计算;接着以计算所得的邻域熵的最大值和最小值为依据对图像进行分割,得到目标或目标边缘所处位置;最后用实地拍摄的空中弱小目标真实图像进行了实验验证。结果发现：该新方法可对弱小目标、大目标、多目标进行检测，且检测速度快，抗噪声干扰能力强。     

基于改进型高斯混合模型的嵌入式实时运动检测系统

针对在嵌入式CPU上难以做到复杂背景下运动目标的实时检测,提出了一种基于改进型高斯混合模型的实时运动检测方案,采用改进型高斯混合模型,对高斯混合模型进行简化和结构调整,同时进行了C语言层面和CPU层级的优化,使其更合适于嵌入式平台,并详细分析了DM6446平台的软硬件设计,介绍了该算法在DM6446平台上的实现过程。实验结果表明：该系统能够有效克服外界环境变化带来的干扰,能够实时检测,可以实现多目标跟踪。     

基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器

图像去噪是遥感图像复原的重要步骤。在去除图像噪声的同时希望尽可能多地保留图像的纹理细节信息。受较差的成像环境和图像数据远距离传输的影响,遥感图像中一般都含有较强的高斯-脉冲混合噪声,而在现有的图像去噪算法中,能够同时去除图像中的高斯-脉冲混合噪声的通用噪声滤波器很少。以非局部平均方法的滤波思想为基础,通过引入邻域相似度评价的概念和脉冲噪声探测器,提出了基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器。实验结果表明:基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器具备有很好地去除图像高斯-脉冲混合噪声的能力,在去除高斯-脉冲混合噪声的同时能够很好地保持图像的复杂纹理和精细细节,并且便于向DSP/FPGA多处理器平台上移植。     

各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测

为了解决SUSAN滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题,采用Geusebroek提出的各向异性高斯滤波器替代SUSAN滤波算子中的高斯滤波部分。由局部图像的方差和像素的邻域平滑度决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与均值差的一阶范数确定SUSAN滤波器的阈值,从而构造出各向异性SUSAN滤波器。将其用于红外弱小目标检测中,实验结果表明:各向异性SUSAN滤波器能够很好地保留图像中的边缘信息,使残差图像中弱小目标的信噪比增益和信杂比增益极大地提高,目标大小得到较好的保留,虚警率下降。     

基于Facet模型的闪光图像边缘检测

针对闪光图像的特点,对经典边缘检测算子进行了分析,发现存在检测出的边缘粗和对噪声的干扰比较敏感的缺点,提出了一种基于Facet模型的爆轰实验图像边缘检测算法。该方法吸取了其它同类方法的优点,引进了正交基简化了运算,用离散正交多项式对图像每个像素的邻域作最佳曲面拟合,在此基础上使用整体梯度算子寻求二阶方向导数的零交叉点,最终提取边缘点。结果表明:该方法检测出的边缘细,并且光滑连续,对图像噪声干扰有较强的抑制能力,对于孤立的边缘能够给出较精确的定位。     

时空相关多通道聚类的运动目标检测

针对某些光照变化、噪声不稳定等多模态场景不适合离线训练背景模型来提取目标信息的问题,在基于混合高斯的背景建模的基础上,利用帧间差分与邻域相似性实现模型初始参数的选取;提出将随机子采样与邻域空间传播理论相结合改进参数更新过程;在时间维度上建立观测向量,实现模型参数的优化,加快模型收敛速度;并将颜色信息和梯度相融合实现基于多特征的多通道背景模型的建立,采用背景点的随机采样策略简化多通道模型建立的计算量,最终实现复杂环境下的运动目标的检测.实验表明,算法在抑制鬼影、动态背景和遮挡等方面有良好的检测性能,且执行效率能够满足实时计算的需求.     

一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法

提出了一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法,用于从非均匀的弱照明图像中提取边缘。根据照明反射图像形成模板与CCD相机成像原理,推导出图像的对应小波变换公式。然后,对图像局部区域中噪声、边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。为增强边缘并抑制噪声,提出了一种改善的小波多尺度相乘边缘检测方法,并依照小波变换后边缘像素的特征,提取单像素的边缘。采用仿真和真实的非均匀的弱照明图像对该边缘检测算法进行验证,并与另外两种边缘检测方法进行定性的和定量的比较。实验结果证实了这种边缘检测方法能够从灰度不均匀的低衬比度图像中正确有效地提取边缘。     

Color image edge detection method using VTV denoising and color difference

The traditional Canny edge uses Gaussian filter to suppress the noise, it also smoothes out the image edges. An improved Canny edge detection method for color image is proposed in this paper, the improved method uses fast vectorial total variation (VTV) minimization model to remove noise in color image, and then calculates the color difference and direction in CIELAB color space, which is used for non-maximal suppression. Finally, the improved method extracts the edges by the double-threshold method. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than the traditional Canny edge detector. It can remove noise while preserving the image edges, and effectively detect the image edges.     

Mixed noise removal algorithm of EBAPS image under low illumination condition based on FPGA北大核心CSCD

In order to solve the problem that single median filtering and gaussian filtering algorithm is not effective in suppressing impulse noise and poisson noise simultaneously in low illumination image, and the edge detail protection is insufficient, an open and close mix-median-gaussian (OCMMG) filtering algorithm based on field programmable gate array (FPGA) was proposed. Firstly, the minimum four-direction difference was used to detect the anomaly degree of each pixel point, the weight was allocated according to the threshold of pulse noise discrimination, and the first step was filtering. Then, the four-direction edge detection algorithm was used to extract image edges, and the second step was filtered according to the set edge confidence characterization value. Finally, the images collected by electron bombarded active pixel sensor (EBAPS) under the condition of 1×10−3 lx illumination were processed by FPGA in real time. The experimental results show that the FPGA processing results are consistent with the software simulation processing results. Compared with the median filtering and gaussian filtering algorithm, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the algorithm is improved by 3.23% and 16.34%, the structural similarity is improved by 14.66% and 33.86%, and the edge retention index is improved by 0.49% and 4.21%, respectively, which can effectively remove the mixed noise of EBAPS image and meet the real-time requirements. © 2022 Editorial office of Journal of Applied Optics. All rights reserved.     

基于柯西分布的视频图像序列背景建模和运动目标检测

提出了一种用于视觉监视系统的基于柯西分布的发光模型的光照不变变化检测方法.假定视频图像序列中每个背景图像像素点灰度观测值的时序变化由白噪声引起,利用建立的初始化背景高斯统计模型对每帧图像进行归一化,得到了背景像灰度比值的分布符合标准柯西分布的结论,解决了柯西分布的模型参量估计问题.在变化检测的基础上,YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度被用来识别和消除由阴影和反光等引起的变化区域.结果表明,提出的背景建模方法对场景中各种光线变化、小的背景扰动等噪声具有稳健性,可以较为可靠地检测前景目标,识别和去除阴影和反光.     

彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用

提出了一种新的基于小波变换的彩色图像边缘检测方法,运用噪声和微弱边缘的识别以及动态双域值的选取,使得检测出来的边缘定位精度高,抑制噪声性能好。利用基于区域特征的信息融合策略,比较待融合图像的边缘点的值和区域能量特征值,选择特征突出者对应的原始图像区域组成融合结果。实验结果表明,该算法可以良好地保留两幅图像的细节信息,得到高质量的融合图像。     

An effusion-evaporation model for image edge detection

A novel quasi-physical edge detection model is presented. The model, referred to as the effusion-evaporation model (EEM), is inspired by the natural phenomenon that the water effusing from the ground evaporates in the sunshine and leaves a wire like water stain on the ground surface, which reflects the physiognomy of the terrain. Based on the simulation of water effusing and evaporating, an EEM regards the complement of gradient magnitude image as a three-dimensional terrain, and the concave regions, which contain the residual water in the evolution final state, are used to determine the edges. Subjective and objective comparisons are performed on the proposed algorithm and two conventional edge detectors, namely Canny and LoG. The comparison results show that the proposed method outperforms Canny and LoG detectors for the real images and the standard test images with Gaussian noise.     

小波边缘检测算法在平面丝阵Z箍缩图像1维诊断中的应用

 选择尺度融合的小波边缘检测算子对平面丝阵Z箍缩条纹相机图像进行处理,分析了影响边缘检测效果的参数。处理结果显示：如果边缘像素比例取合适值（4%～7%）,若尺度取较大值时边缘定位不够精确,取较小值时受噪声影响较大;尺度融合的小波边缘检测算子则能精确判断图像边缘位置,同时受噪声影响较小;与直接判读方法相比,通过尺度融合的小波边缘检测算法判读的数据更稳定平滑,更能抵抗噪声的干扰。     

基于小波域三状态HMT模型的含噪图像增强

针对含噪图像增强问题,提出一种基于小波域三状态隐马尔可夫树模型的方法,采用三状态的高斯混合模型逼近小波系数的分布,不需要设定精确的阈值,依据期望最大算法训练得到的每个系数所属状态的后验概率,将系数区分为噪声系数、弱边缘系数和强边缘系数,然后通过抑制噪声系数,增强细节特征系数来达到对含噪图像增强的目的,并引入循环平移策略避免人工失真.通过对含噪的标准图像和人脑核磁共振图像进行仿真实验,并与几种经典的图像增强方法作视觉上的对比和定量分析.实验结果表明,本文所提出的方法具有很好的鲁棒性,在突出了图像中更多的细节信息的同时,可以有效抑制噪声.