基于光照不变图像的阴影图像道路及导航线提取算法

针对有阴影情况下的道路及导航线提取问题,提出一种基于光照不变图像分割和投票函数的阴影道路图像道路及视觉导航线提取算法,该算法利用正交分解法获取彩色光照不变图像,并对其进行分割,通过构造的投票函数及道路判别准则提取道路区域,扫描道路定位点后对其进行最小二乘拟合提取导航线。该方法不需要大量样本进行学习。实验结果表明,所提算法与现有两种算法相比,在检测精度和速度上均具有明显优势,并且算法复杂度较低。算法能够有效地解决阴影环境下道路及导航线的提取问题。     

一种基于特征不变描述的图像无缝拼接算法

针对尺度变化不明显场景的拼接,提出一种基于特征不变描述的图像无缝拼接算法.利用Harris特征检测算子进行特征点提取,在此基础上对提取出的特征点采用SIFT描述子进行处理,使其具备旋转不变性,然后利用k-d树算法进行遍历搜索定位,并用RANSAC算法进行图像间单应性变换矩阵计算,最后利用加权平均的融合方法进行图像无缝平滑,得到无缝拼接图像.实验结果表明:该算法在图像任意角度旋转的情况下,能有效地实现图像无缝拼接,并具有较强的鲁棒性.     

基于改进梯度幅值的包装缺陷检测算法研究及应用

针对包装质量检测精度易受外界光照影响的问题，在已有基于梯度幅值相似性的缺陷检测算法基础上，将局部二值模式算子引入到该算法中，提出了一种基于改进梯度幅值相似性的缺陷检测算法。该算法利用局部二值模式算子的旋转不变性和灰度不变性的特点，并将其与图像的梯度幅值特征进行融合后用于包装的缺陷检测中，提升了缺陷检测算法对光照的鲁棒性。实验结果表明，相比传统梯度幅值缺陷检测算法，该算法具有更好的抗光照影响能力，并且对于不同光照情况下的包装缺陷，该算法的检测准确率可达96.57%。因而，该算法能够被广泛地用于包装缺陷检测中，提高缺陷检测的精度。     

基于Retinex彩色图像增强及其闭合区域提取的研究

提出了一种基于Retinex和闭合边缘提取的新方法.这一方法对于彩色遥感图像中存在的阴影区域得到了增强.首先将彩色遥感图像利用小尺度Retinex进行增强,再利用边缘检测的结果,编制程序提取原图像中阴影的区域,将用小尺度Retinex增强的图像中相应的像素替代原图像中阴影的区域.在实施闭合边缘提取过程中,提出了真断点与准断点判别法、“蝌蚪”状尾巴回退消除法等,确保所需要的闭合区域的提取.这一方法对于遥感图像中地物的半自动提取方面有着重要意义.     

一种夜雾天况彩色视频构建方法

针对单一红外或可见光波段成像技术无法满足夜雾天况彩色成像要求的问题,结合红外和可见光成像各自的特点,提出一种固定区域下针对夜雾天况的彩色视频构建方法。该方法在能见度高的白天利用可见光传感器进行可见光背景图像的构建,在能见度低的夜雾天气利用红外传感器提取出红外运动目标,依据可见光背景图像与原始红外图像的配准参数进行2幅图像的同比例融合,完成彩色视频的重构。实验结果表明,该方法能够准确完成包含红外目标的彩色视频构建,充分体现出夜雾天况下运动目标及其所在场景的彩色特征信息,提升人眼对目标与场景的识别和感知。对于图像大小为720pixel×576pixel的视频序列,该算法的运行速度能够达到40frame/s,可满足彩色视频实时构建的需要。     

基于旋转SURF算子的图像配准新方法

针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象,从而造成的旋转,模糊和光照变化适应性较差的不足,提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法。该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度,引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能,保证新的检测算子与原算法较好的结合,同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化。仿真结果表明,该方法不仅保留了算法的速度优势,缩短了配准时间,而且在图像模糊变换,光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升,此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高。     

基于支持向量机的泄漏气体云团热成像检测方法

基于热成像的气体泄漏检测技术以其检测效率高、直观可视等优点,已成为石油天然气泄漏检测的重要手段,但常规的气体泄漏热成像检测方法需要检测人员从视频图像中主观地判断泄漏气体痕迹,容易发生漏检、误检。研究了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和支持向量机(SVM)的泄漏气体云团热成像检测算法,采用帧间差分法从红外图像序列中筛选目标区域;分别提取泄漏气体和干扰物的SIFT特征;使用SVM对候选区域进行目标判别,提取泄漏气体云团目标。针对真实复杂场景中包含乙烯、甲烷等的气体泄漏图像和运动人员、漂动树木、野草等干扰图像,建立了1000个典型目标图像数据库,通过图像检测仿真,可得所提算法对距10～150 m处的泄漏气体云团的分类准确率可达92.5%。结果表明,采用该检测方法可自动排除其他运动物体的干扰,有效检测出泄漏气体云团。     

基于累积梯度的裂缝提取算法

受光照条件和噪声影响, 采用摄像方法检测裂缝时, 常用的边缘提取算法适用性较差。为此, 提出累积梯度算法用于计算裂缝边界。首先采用自适应二值化方法和图像形态学操作得到掩模图像。将掩模图像作用于原始图像, 得到扩充的裂缝区域图像。对该图像进行迭代膨胀, 对图像灰度值相加得到累积灰度值, 再用膨胀前后2幅图像的累积灰度值相减其差值最大时为累积梯度, 并将膨胀前的图像作为提取的裂缝。实验结果表明该方法能够在复杂背景下提取得到裂缝。     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

一种多像素图像边缘提取方法

提出了一种基于相邻像素间的灰度差异来提取图像多像素边缘的方法.对一幅256×256大小的图像进行边缘提取需要的时间约0.22 s,分别比Prewitt算子和Robert算子少了26%和34%.算法改进后,较完整地提取了图像的竖直边缘和水平边缘,这些边缘在Prewitt算子和Robert算子的提取结果中是不可见的.经细化算法后,得到了图像清晰、位置精确的单像素边缘图像.研究表明,本文的多像素边缘提取等诸方法具有模型简单、实时性强等特点,且便于实现.     

基于局部特征的大视角图像匹配

针对全空间仿射不变(ASIFT)算法在解决大视角场景下的图像匹配问题时存在稳健性差、匹配效率低的缺点,提出了一种新的图像匹配算法。采用非线性扩散滤波代替高斯线性滤波对图像进行预处理,以提高检测到的特征点的稳健性;在图像模拟变换过程中采用掩模算子对有效区域进行标记,以提高特征点检测效率。根据视角模拟变换原理,提取特征点不同视角变换下的邻域信息,提出了多视角最近邻匹配与加权匹配规则,建立了多视角描述子,提升了匹配效率。实验结果证明,相比现有的特征匹配算法,所提算法不仅对视角变化具有很好的稳健性,还提高了图像匹配效率与准确度。     

一种实时检测遮挡阴影的算法

监控系统中,观测视场被遮挡,会导致显示的图像中存在遮挡阴影,影响对图像的进一步分析和处理.针对该问题,提出了一种实时检测遮挡阴影的算法.该算法基于图像序列的帧间运动特性对图像进行分区处理;利用图像子区域的灰度均值进行帧间预测,用来判断图像序列中被遮挡图像帧和可能的遮挡阴影区域;利用空域滤波器剔除误检区域,确定阴影区域.该算法实时性好,易于工程实现.     

基于分块离散小波变换的图像信息隐藏与盲提取算法

提出了一种在小波域中图像信息隐藏与盲提取算法. 该算法首先对载体图像进行分块两层离散小波变换, 找到每块第二级分解子带中的最大值即最重要小波系数, 然后根据小波特征树的对应关系将其在第一级分解子带中的对应区域作为嵌入区域, 在该区域嵌入由秘密信息生成的伪随机序列. 提取过程中, 同样按照小波系数对应关系寻找到嵌入区域并判断其与伪随机序列的相关性即可解密, 不需要提供原始图像. 实验结果表明, 该算法能实现二值图像的嵌入与盲提取, 且提取出的图像质量较好并具备一定的抗攻击能力, 尤其对于剪切攻击的鲁棒性较好.     

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.     

基于OpenCV的车牌图像定位

现有的车牌定位方法几乎都需要先对白天夜晚的场景进行分类,在图像中存在其他灰度剧烈变化区域时,这种场景分类容易影响到车牌定位的准确率;为了对获取到的车辆图像进行准确地定位,提出了一种改进的灰度跳变车牌定位算法,首先加入了光照补偿,使得不需要对白天和晚上的场景进行分类;然后进行了长竖线的噪声去除,可以在背景比较复杂的情况下准确定位车牌;并对精确定位出的车牌进行边框的去除,有利于下一步的字符分割;另外,对OpenCV计算机视觉库的库函数的利用,算法的复杂度得到了简化,从而更好地满足了车牌识别系统的实时性;通过对出入口处采集到的分辨率为704×576的300张图片进行测试,定位率高于95%,对白天和夜晚获取的图像有很好的适应性,满足设计要求。     

自然场景下船舶水线提取算法的研究

水线精确提取是基于机器视觉的水尺计重系统中的技术难题。针对自然场景下采集的图像存在着光照不均匀、场景复杂等问题,通过帧间作差结合图像配准对图像进行预处理;提出一种基于三角隶属函数关系的迭代分割方法;通过线性采样和双线性插值法,提取出完整的水线。实验证明了该水线提取算法的稳定性和准确性。     

不均匀光照的路面裂缝检测和分类新方法

针对受光照不均影响的路面裂缝图像,提出一种基于Sobel算子和最大熵法的图像分割算法,并采用长线段与原图进行与操作和判断黑色像素所占比例的方法去除图像孤立噪声点.根据不同类型裂缝的几何形态,提取投影向量、分布密度和空洞数等特征值作为路面裂缝分类的依据,设计径向基函数神经网络的分类器实现对裂缝的准确分类.实验结果表明,较传统全局阈值算法,本文算法对光照不均图像的处理不仅能很好的提取裂缝边缘,且具有很强的抗噪能力,对路面裂缝的分类准确率高.     

不均匀光照的路面裂缝检测和分类新方法

针对受光照不均影响的路面裂缝图像,提出一种基于Sobel算子和最大熵法的图像分割算法,并采用长线段与原图进行与操作和判断黑色像素所占比例的方法去除图像孤立噪声点.根据不同类型裂缝的几何形态,提取投影向量、分布密度和空洞数等特征值作为路面裂缝分类的依据,设计径向基函数神经网络的分类器实现对裂缝的准确分类.实验结果表明,较传统全局阈值算法,本文算法对光照不均图像的处理不仅能很好的提取裂缝边缘,且具有很强的抗噪能力,对路面裂缝的分类准确率高.     

大口径反射镜表面颗粒污染物暗场检测算法研究

针对大口径反射镜表面污染物的成像特点,研究了污染物的暗场检测算法,包括图像采集过程中的自动聚焦算法,图像处理过程中的畸变校正与污染物提取算法等。就自动聚焦算法提出了粗-精结合的峰值搜索策略,并采用Tenengrad函数作为清晰度评价函数,获得了较高的聚焦精度。畸变校正算法在所建畸变模型的基础上,基于标定板角点的射影变换性质,求解畸变模型系数,实现了图像畸变校正,校正结果的方均根误差为3.3092 pixel。污染物提取算法采用顶帽变换去除图像背景,对去除背景的图像采用拉普拉斯算子加权自适应二值化算法提取污染物,该算法针对光照不均的小尺寸污染物图像的处理效果较好,检测结果数量误差为7%,检测精度优于全局阈值算法以及均值算子加权自适应二值化算法。该检测算法可以为反射镜表面洁净状态评估提供技术支撑。     

高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法

针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达到比较好的目标探测效果,对RX算法检测效果不太理想的小目标也能准确识别。