一种基于直方图非线性变换的图像对比度增强方法

针对可见光图像的特性,提出一种基于直方图分段非线性插值的对比度增强处理技术.通过将整幅图像分为背景段、过渡段和目标段,依据各部分的特点分别对不同的灰度段采用直方图非线性拉伸,即根据各段直方图的分布特性进行图像直方图灰度轴的横向非均匀拉伸,并采用基于冗余去除的灰度均衡方法实现图像增强.实验结果表明,该技术有效地增强了图像的对比度,同时抑制了背景噪音.     

交汇测量系统线阵相机标定方法

为了提高大靶面交汇测量系统的测量准确度,分析了交汇测量原理,推导出脱靶量坐标公式.根据脱靶量公式分析其各项参量,利用几何关系建立像元坐标与偏移角度之间的映射模型.根据映射模型,利用光栅尺设计了一种针对线阵相机的标定方法,该方法不考虑相机参量,将整个光学系统看作一个整体,基于整体参量直接对像元坐标和它所对应的偏移角进行标定.实验结果表明,标定后的交汇测量系统在1.4m处的平均测量误差为0.4mm,最大测量误差优于0.6mm.该方法简单高效,可提高系统标定的速度,且标定误差满足系统交汇测量准确度的要求.     

运动背景下的帧间稳像技术

针对运动背景下帧间稳像技术,提出了一种带运动矢量修正的灰度投影运动估计算法。采用该算法分别对当前帧和参考帧的行、列计算灰度投影序列;将当前帧投影序列局部分块,分别将每一分块与参考帧行、列投影曲线进行互相关计算,得到基于局部投影的行、列运动矢量集合;以分块区域的相关置信度为权系数衡量参数,计算每一分块的像素位移权值,从而计算某一方向帧间的加权运动矢量。实验结果表明：该方法可以使运动目标造成的影响只作用于其中若干个局部分块,而其他分块不受此影响,尽可能保证稳像的准确性。采用该方法稳像后的图像与参考帧图像的均方根误差（RMSE）值明显下降,与参考帧图像更加吻合。     

一种基于边缘的曲波变换图像融合方法

提出了一种新的图像融合方法。采用Canny边缘检测方法,并结合曲波变换算法,确定图像边缘位置。针对曲波分解的不同频率域,对高频信息依据其是否为边缘点采用不同的融合策略,对低频信息利用平均法进行融合,最后进行重构得到融合结果。对该方法得到的实验结果进行主客观评价和对比表明,提出的算法在抑制噪声的同时,能有效地突出边缘细节,具有更好的视觉效果。     

精确自动识别莫尔条纹方向角的算法

由于常规莫尔条纹计算方法难以满足速度和精度的要求,本文提出一种快速准确求取莫尔条纹方向角的算法。该算法首先根据直线方向与莫尔条纹方向越接近则均方误差值越小的原理,初步求得莫尔方向角α,之后采用Mean-Shift算法在方向角α附近进一步精确求取莫尔条纹方向角。实验结果表明:采用误差评判指标测试对比度满足5.4%时,提出的算法所获得的莫尔条纹方向角计算精度达到29',同时计算速度相对频域处理方法大幅提高,计算时间为15 ms,满足算法处理速度对实时性的要求。     

精确自动识别莫尔条纹方向角的算法

由于常规莫尔条纹计算方法难以满足速度和精度的要求,本文提出一种快速准确求取莫尔条纹方向角的算法。该算法首先根据直线方向与莫尔条纹方向越接近则均方误差值越小的原理,初步求得莫尔方向角α,之后采用Mean-Shift算法在方向角α附近进一步精确求取莫尔条纹方向角。实验结果表明：采用误差评判指标测试对比度满足5.4%时,提出的算法所获得的莫尔条纹方向角计算精度达到29＇,同时计算速度相对频域处理方法大幅提高,计算时间为15 ms,满足算法处理速度对实时性的要求。     

自适应窗口选取的Mean-Shift目标跟踪

当目标尺度发生变化时,传统Mean-Shift跟踪算法因跟踪窗口尺寸不变容易导致跟踪目标丢失,为解决此问题,本文提出一种带宽自适应算法对目标尺度变化进行检测,从而实现模板更新.该算法分别将模板图像与当前帧目标图像分割成等间隔半径的若干同心圆,通过计算模板图像与当前帧图像不同环层之间相似性度量,根据相应环层之间相似性度量关系确定当前帧模板带宽更新参量,最后利用kalman滤波完成模板尺度更新,从而实现目标稳定跟踪.实验证明,当目标尺度发生变化时,目标模板自动更新,能够实现目标稳定跟踪;相对传统Mean-Shift跟踪算法,目标跟踪可靠性能得到了提高.     

运动背景下的帧间稳像技术

针对运动背景下帧间稳像技术,提出了一种带运动矢量修正的灰度投影运动估计算法。采用该算法分别对当前帧和参考帧的行、列计算灰度投影序列;将当前帧投影序列局部分块,分别将每一分块与参考帧行、列投影曲线进行互相关计算,得到基于局部投影的行、列运动矢量集合;以分块区域的相关置信度为权系数衡量参数,计算每一分块的像素位移权值,从而计算某一方向帧间的加权运动矢量。实验结果表明:该方法可以使运动目标造成的影响只作用于其中若干个局部分块,而其他分块不受此影响,尽可能保证稳像的准确性。采用该方法稳像后的图像与参考帧图像的均方根误差(RMSE)值明显下降,与参考帧图像更加吻合。