工业CT切片序列任意方向剖面的绘制方法

为获得工业CT切片序列在三维空间任意方向的剖面,提出了一种基于三维纹理映射技术的任意剖面绘制方法。该方法首先把工业CT图片序列存储为体数据,然后使用传递函数对体数据进行分类,并将分类处理后的体数据定义为三维纹理,结合人机交互给出的平面参数计算出剖切多边形各顶点及其对应的纹理坐标,最后进行纹理映射得到剖面图像。该方法的特点是利用图形处理器支持的纹理映射功能完成剖面像素的采样和插值。实验结果表明,该方法成像质量较高,显示速度较快,能够满足人机交互实际应用需要。     

基于锥束CT序列图像的三维缺陷检测方法

根据锥束CT序列图像各向同性及缺陷实体在序列图像层间位移和变化较小的特点,提出了一种适合锥束CT序列图像的三维缺陷检测方法。首先结合多目标跟踪思想,利用三维连通区域标记算法提取三维缺陷实体,并建立缺陷对应关系哈希表,以解决缺陷检测中目标轨迹的分叉;然后根据噪声目标的固有特性,对虚假缺陷信息进行有效删除,最终可获得真实缺陷目标实体,缺陷提取精度可达到像素。通过对空心涡轮叶片蜡模锥束CT图像进行实验,结果表明。该方法能准确地提取有较强噪声影响的序列图像的三维缺陷。     

图像序列中目标关键帧快速搜索算法

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.     

基于像素序列形态的适应性背景重构算法

背景重构是视频图像处理领域的支撑性工作之一.针对传统的背景重构算法运算复杂、背景图像失真等不足,本文提出了一种像素序列形态适应性背景重构算法.该算法通过提取像素序列形态特征进行分类处理,不同形态适用独立的背景提取策略、背景更新时刻和背景更新策略.实验结果验证表明:该算法无需对视频场景中的背景和运动目标建立模型,可直接从...     

基于邻域像素注意力机制的光场深度估计方法

通过发掘深度信息与子孔径图像邻域像素间的高度相关性,提出了一种基于邻域像素注意力机制的光场深度估计方法。首先根据光场图像的数据特性提出了一种邻域像素注意力机制,该注意力机制考虑了不同子孔径图像在同一邻域间的极几何关系,能够增强网络对遮挡像素的感知能力。其次基于注意力机制设计了一个光场子孔径图像序列特征提取模块,该模块通过三维卷积将相邻序列图像上的特征编码到特征图上,并通过注意力机制增强网络对光场图像极几何特征的学习能力。最后联合邻域像素注意力机制和特征提取模块设计了一个多分支的全卷积神经网络,该网络使用部分光场子孔径图像序列即可估计图像的深度特征。实验结果表明,所提方法在均方误差（MSE）和平均坏像素率（BP）指标上总体表现优于其他先进方法,同时得益于高效注意力机制的加入,与其他先进方法相比所提方法运行速度最快。     

面向经纬仪图像序列的关键帧提取算法

将传统的关键帧提取算法应用于经纬仪图像序列时,关键帧序列中会包含大量的非稳定跟踪图像帧。为了在关键帧提取过程中更好地保留目标稳定跟踪测量信息,该文在分析了经纬仪图像序列的特点后,构建了一种基于局部极大值的经纬仪图像序列关键帧提取算法。该算法首先计算图像序列的帧间差分,然后使用汉宁窗函数对帧间差分进行平滑,最后基于平滑后的帧间差分局部极大值来提取关键帧。实验结果表明:提出的算法相对于传统的帧间差分强度排序方法能更好地保留目标的跟踪测量信息,提取的关键帧在整个跟踪测量图像序列中分布更为均匀,包含的场景信息更为丰富。     

摄像机标定中栅格型标定点的亚像素提取的研究

介绍了一种新的摄像机标定用栅格型靶标标定点亚像素的提取方法。该方法先利用一个基于Hessian矩阵的形状算子判定栅格点的像素位置,然后对栅格点邻近区域内的图像灰度函数进行二阶泰勒展开,并通过计算该灰度曲面的局部极小值点来确定栅格中心点的亚像素位置。相对于传统的直线拟合求交点的方法,该算法计算过程简单,且具有较高的提取精度。     

工业CT图像轮廓提取与优化系统设计

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率,开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块,实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出,并与逆向工程软件对接。同时,在轮廓拟合与优化模块中,提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略,并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法,提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。     

基于光学菲涅耳衍射的"盲数字水印"技术

基于光学菲涅耳衍射,设计了一种新的“盲数字水印”计算方法。水印图像通过离散菲涅耳衍射变换成一复矩阵,将此复矩阵的实部和虚部分开,分别嵌入到宿主图像的不同位置中。通过将水印嵌入点的宿主图像的像素值更改为其近邻像素值的均值,而实现“盲水印”的提取。数值计算结果表明:该水印计算法对像素变换攻击具有很强的鲁棒性,如图像亮度、对比度和灰度曲线的调整;能抵抗JPEG有损压缩、剪切和噪声污染攻击;能抵抗对图像的重采样攻击,可从显示屏幕拷贝的图像中提取水印。由于该方法为使用者提供了灵活的水印嵌入方式和双重密钥的选取,以及提取水印不需要原始图像数据,因而使该方法具有很高的安全性和实用价值。     

基于机器视觉的离散傅里叶变换目标识别方法

提出了一种基于机器视觉与离散傅里叶变换的目标特征识别方法。利用计算机图像技术采集和处理图像信号;利用离散的傅里叶变换对图像数据提取特征,能够更好的辨别数据细节,从而可通过图像的比对来实现目标的识别。该方法在对实际的静止图像进行处理与计算后,能够很好的对图像的细节变化进行识别。     

基于小波变换和数据融合技术的弱小目标检测

 鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的单一分辨率下的检测方法还不能准确稳定地检测出目标，提出了一种弱小目标检测新方法。考虑到实际应用中的复杂背景和大量干扰噪声，运用数据融合技术，先对图像进行小波多分辨率分解，然后将不同分辨率下的子图进行最优加权平均融合来检测弱小目标。用实地拍摄的空中弱小目标红外和可见光图像分别进行实验验证，实验图像取256×256像素点阵大小，其中目标占10×10像素左右。结果表明该方法能够准确稳定地检测弱小目标，为后续的跟踪作了很好的铺垫。     

移位帧累积技术中的移位参数检测研究

移位帧累积技术在抑制图像噪声的同时,避免了运动图像直接帧累积所带来的边缘模糊,从而有效地提高了运动图像的像质。准确判定目标在图像中的运动方向及移位量是移位帧累积技术的关键。提出了一种适用于运动图像序列的目标移位参数快速检测方法。该方法通过相应算法产生包含特征像素的帧差图像,并通过对特征像素的统计进行目标运动方向的判别及移位量的计算,从而实现对目标运动参数的自动检测。实验结果表明移位量的检测值与实际值具有良好的一致性。     

基于图像块能量梯度的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像,提出一种基于图像分块的融合方法。将源图像分为大小相同数量相等的子块,采用能量梯度算子作为对焦评价函数,计算各个图像子块能量梯度匹配度,设置匹配度阈值分离出源图像中的清晰区域。源图像中的清晰区域直接作为融合图像相应的区域,其它区域的处理中,构造与相应子块能量梯度大小相关的图像序列,以及像素点到各个子块中心距离相关的融合函数,然后用融合函数对图像序列融合。实验结果表明该方法有效性和合理性。     

Kalman filter based initial guess estimation for digital image correlation

In applications digital image correlation based algorithms often present a basis for analysis of movement/deformation of bodies. The sequence of the obtained images is analyzed for this purpose. Especially, in cases when the body׳s movement/deformation between two successive images is significant, the initial guess can have a major influence on the execution speed of the algorithm. In the worst case it can even cause the divergence of the algorithm. This was the inspiration to develop a new and unique approach for an accurate and reliable determination of an initial guess for each image pixel. Kalman filter has been used for this purpose. It uses past measurements of observed variable(s) for calculations. Beside that it also incorporates state space model of the actual system. This is one of the most important advantages provided by Kalman filter. The determined initial guess by the proposed method is actually close to the true one and it enables fast convergence. Even more important property of this approach is the fact that it is not path-dependant because each image pixel, which is defined in ROI, is tracked through the sequence of images based on its own past measurements and general state space model. Consequently, the proposed method can be used to analyze tasks where discontinuities between image pixels are present. The applied method can be used to predict an initial guess where reference and deformed subsets are related by translational and rotational motion. The advantages mentioned above are verified with numerical and real experiments. The experimental validations are performed by NR (Newton–Raphson) approach which is the most widely used. Beside NR method the presented algorithm is applicable for other registration methods as well. It is used as an addition for calculation of initial guesses in a sequence of deformed images.     

利用匹配区域的纹理特征改善重构三维图像的视觉质量

研究了计算机重构三维图像时分辨率低的问题,提出一种改善3D计算机全景重构图像的视觉质量的方法,该方法利用3D空间的物体部分在每个元素图像中形成的匹配区域的纹理特征,从两个相邻的元素图像中的匹配区域提取出多个像素,经过加权计算重构出相应的图像区域.该方法与传统的计算机重构方法相比,提高了图像分辨率,同时也消除了从每个元素图像中提取多个像素直接重构图像时存在的"像素块"效应,改善了重构图像的视觉质量.     

锥束CT平板探测器成像的余晖建模与校正方法

锥束CT具有高效率和高精度的显著特点, 在医学成像与工业无损检测等领域已得到广泛应用, 但余晖的存在降低了CT图像的质量. 本文借鉴余晖多指数衰减模型的思想, 结合平板探测器输出信号的实际衰减规律, 提出了一种新的基于多指数拟合的余晖衰减建模及校正方法. 首先进行了基于平板探测器的锥束CT成像实验, 结果表明平板探测器各像素的余晖衰减规律具有良好的一致性, 且余晖衰减规律与初始灰度的大小无关; 其后根据建立的余晖衰减模型实现了余晖的快速校正, 并分析比较了余晖校正前后投影图像和切片图像质量, 表明余晖校正后的零件轮廓清晰度得到了显著提升. 该方法无需获取探测器闪烁体成分及其衰减时间常数, 便于实际锥束CT成像系统的余晖检测与校正. 关键词： 余晖 平板探测器 锥束CT 多指数衰减     

列图像中遮挡缺损图像补偿算法

针对动态图像的遮挡缺损问题,提出了基于图像块的帧间预测算法,可以检测出序列图像中的遮挡缺损区域;利用帧间灰度相关性修正补偿算法进行遮挡缺损区域补偿,利用修正的像元对缺损区域进行补偿能够克服传统插值补偿算法补偿痕迹明显的缺点.仿真结果表明:该算法补偿处理区域与邻域灰度过渡平滑,消除了补偿痕迹,补偿效果比较理想.     

基于区域检测与非下采样轮廓波变换的红外与彩色可见光图像融合

针对灰度图像融合的分辨率低及现有的彩色图像融合方法融合的图像色彩不自然、不符合人的视觉感受的特点,在此提出一种基于Snake模型的区域检测和非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外与彩色可见光图像融合的方法。首先对彩色可见光图像进行亮度、色度和饱和度(IHS)颜色空间变换提取亮度分量,并用Snake模型对红外图像的目标区域进行检测;然后对亮度分量和目标替换的红外图像应用NSCT分解,对所得到的高频系数采用像素点"绝对值和取大"、低频系数采用基于"亮度重映射技术"的加权融合规则进行融合;通过对融合系数进行NSCT逆变换获得融合图像的亮度分量,最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提出的融合方法既能保持可见光图像的高分辨率和自然色彩,又能准确保留红外图像中检测出的目标信息,获得视觉效果较好、综合指标较优的融合图像。     

Multifocus image fusion scheme using focused region detection and multiresolution

To solve the fusion problem of the multifocus images of the same scene, a novel algorithm based on focused region detection and multiresolution is proposed. In order to integrate the advantages of spatial domain-based fusion methods and transformed domain-based fusion methods, we use a technique of focused region detection and a new fusion method of multiscale transform (MST) to guide pixel combination. Firstly, the initial fused image is acquired with a novel multiresolution image fusion method. The pixels of the original images, which are similar to the corresponding initial fused image pixels, are considered to be located in the sharply focused regions. By this method, the initial focused regions can be determined, and the techniques of morphological opening and closing are employed for post-processing. Then the pixels within the focused regions in each source image are selected as the pixels of the fused image; meanwhile, the initial fused image pixels which are located at the focused border regions are retained as the pixels of the final fused image. The fused image is then obtained. The experimental results show that the proposed fusion approach is effective and performs better in fusing multi-focus images than some current methods.