基于改进Census变换的多特征背景建模算法

针对视频图像易受噪声干扰和背景变化复杂的特点,改进传统Census变换特征值对中心像素的依赖问题,建立Census模板以保持Census变换对光线变化的稳健性。将改进后的Census变换特征值、图像像素值、更新频数、最近更新时间和动态指数等多种特征融合,建立了一种新的背景建模算法。利用帧间亮度差,自适应选择融合多种特征更新背景模型,依据动态指数衡量背景变化复杂程度,建立不同的更新规则,提升模型对光线突变和复杂场景处理的稳定性。经测试多组标准视频序列,本算法检测精度优于其他算法,有效改善了光线突变对前景目标提取的影响,提高了对光线突变和复杂场景的稳健性,减少了运动目标的孔洞和像素漂移产生的假前景。     

基于图像分割和局部亮度调整的微光图像颜色传递算法

为提高微光夜视图像质量,提出一种基于图像分割和局部亮度调整的颜色传递算法。用简单线性迭代聚类结合K均值聚类对微光图像进行分割,在YCbCr颜色空间中利用子区域与参考图像每一个像素点上亮度的一致性,将匹配参考图像的颜色分量传递到目标图像的子区域,以目标图像纹理特征中对比度的值作为系数,调整目标图像子区域的亮度值,进行颜色空间转换并显示颜色传递结果。搭建了微光图像成像系统,进行了微光图像分割及完成了微光图像的颜色传递。结果表明,改进的分割算法将图像中不同的景物分割出来,得到的彩色微光图像的峰值信噪均值达到12.048 dB,比Welsh算法平均提高2.63 dB。     

基于自适应阈值法的合金弹头缺陷尺寸测量算法研究

在合金弹头缺陷尺寸检测中,针对传统分割算法无法在复杂背景下将缺陷完整分割的问题,采用了自适应阈值分割算法。该算法在分割时,图像的每个像素对应的阈值不同,可避免缺陷和背景错误划分,而且可以在保证缺陷完整分割的情况下避免噪声带来的干扰。给出了缺陷分割过程,完成了缺陷尺寸计算,并对尺寸计算的准确度进行了分析。实验结果表明,在缺陷与背景灰度差较小的情况下,该算法仍可较为完整地将缺陷分割出来,测量结果的标准差为0.122 8,不确定度为0.368 4。     

融合全卷积神经网络和视觉显著性的红外小目标检测

为提高复杂背景和噪声干扰下红外小目标检测性能,提出了融合深度神经网络和视觉目标显著性的单阶段红外小目标检测算法.首先设计了基于编码器-解码器架构的轻量级全卷积神经网络对红外图像进行分割,实现背景抑制和目标增强;然后利用红外小目标的显著性特征进一步抑制虚警;最后采用自适应阈值法分离出小目标.网络结构中通过引入多个下采样层降低计算量并增大感受野;通过引入多尺度特征提升背景抑制能力;通过引入注意力机制提升模型训练效果.在真实红外图像上的测试表明,本文算法在检测率、虚警率和运算时间等方面都优于典型红外小目标检测算法,适合进行复杂背景下的红外小目标检测.     

基于多尺度区域对比的显著目标识别

为了对图像中的显著目标进行更精确的识别,提出一种新的基于多尺度区域对比的视觉显著性计算模型。首先基于多尺度思想将图像分别分割为不同数目的超像素,对超像素内的像素颜色值取平均以生成抽象化图像;然后根据显著特征的稀少性及显著特征的聚集性,计算单一尺度下超像素颜色特征的显著性值;最后通过取各尺度超像素显著度的平均值来融合多尺度显著图,得到最终的视觉显著图。实验表明,以MSRA图库中的1 000张随机自然图片为例,该模型较现有较好的区域对比模型,显著目标识别的精确率提高了14.8%,F-Measure值提高了9.2%。与现有的算法相比,该模型提高了算法对显著目标大小的适应性,减少了背景对显著目标识别的干扰,具有更好的一致性,能更好地识别显著目标。     

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

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。     

自适应红外目标特征增强算法

利用直方图均衡化和灰度变换增强算法,不能有效增强红外图像目标。鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种自适应红外目标特征增强算法。该算法先对红外图像进行中值滤波,滤除掉图像中的随机噪声,然后利用直方图分割将红外图像分为目标和背景2部分,通过线性加权叠加抑制背景和增强目标。实验表明,该算法不仅能够根据红外图像中目标的灰度特性自适应地选取直方图分割阈值,而且在去除噪声和增加对比度的同时还抑制了背景,达到了预期的效果。该算法尤其适用于目标和背景像素比例相近时直方图具有局域双峰特征的红外图像中目标的增强。     

红外和彩色可见光图像亮度-对比度传递融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出了一种基于亮度-对比度传递（LCT）技术的彩色图像融合算法。首先借助灰度融合方法将红外图像与彩色可见光图像亮度分量融合,然后用LCT技术改善灰度融合结果的亮度和对比度,最后利用快速YCBCR变换融合策略在RGB空间内直接生成彩色融合图像。文中利用像素平均融合法和多分辨率融合法作为不同的灰度融合措施以分别满足高实时性和高融合质量的需求。实验结果表明,提出算法的融合结果不仅具有与输入彩色可见光图像相近的自然色彩,而且具备令人满意的亮度和对比度,即使采用运算简单的像素平均法进行灰度融合,同样可以获得良好的融合效果。     

基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割

提出一种基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割方法。首先对预处理后的图像提取Hessian最大本征值、Gabor小波、B-COSFIRE滤波特征,构建3维眼底图像像素特征;同时对眼底图像进行超像素分块,并采用一致性准则对所分的超像素块进行筛选,得到超像素候选块;把超像素候选块当作样本点,把候选块内的像素特征的统计平均值当作特征向量,在特征空间中进行仿射传播聚类得出血管类和背景类两个聚类中心;根据血管类和背景类两个聚类中心,采用最近邻方法对眼底像素进行分类,实现对视网膜血管的分割。实验表明:在DRIVE和STARE眼底图像数据库上,本文算法的平均准确率分别为94.63%和94.30%;相较于K-means、模糊C均值(FCM)和其他聚类方法,本方法对血管的识别度高,所分割的视网膜血管有较好的连续性和完整性。     

基于LLE的红外成像彩色化处理算法研究

针对红外图像对比度低、细节较差,且一般是黑白图像,不适宜于人眼观察,提出一种利用局部线性映射方法（LLE）的红外成像彩色化方法。该方法寻求灰度空间到色彩空间的映射,实现红外图像到彩色红外图像的转变,先将目标红外图像和彩色模板图像转换至YUV颜色空间,分离亮度和色彩信息;然后将目标红外图像的每个像素及邻域像素的灰度值串接成矢量,并均匀从彩色模板图像选取部分像素按相同方法串接成矢量,采用欧氏距离搜索最近邻并计算最佳的匹配系数,经色彩值（即U和V分量）计算将模板图像的彩色传递给目标红外图像后搜索亮度最大值的像素邻域并经自动阈值伪彩色编码处理,突出显示重要目标,得到处理后的彩色红外图像。将算法应用于实验室自主开发的热像仪,算法作用后的红外图像不但有了适于人眼视觉的彩色信息,而且用红、黄等敏感色突出了重点热目标,提高了人眼发现和识别目标的速度,实验结果表明,算法有利于侦察人员长时间的目标观察和识别目标。     

一种新型彩色三维光学成像系统

提出一种新型三维彩色光学数字成像系统。此系统利用投影结构光对现实世界中的物体进行数字化，同时得到对应的彩色纹理。详细介绍了系统的硬件设计和软件体系结构设计，得到物体彩色纹理的两种不同方法；直接获取和从编码条纹中提取，给出了用该系统得到的实验结果并简单评价了系统的性能。此系统在反求工程、影视制作、三维游戏制作、医学应用等方面有远大的应用前景。     

Phase-only stereoscopic hologram calculation based on Gerchberg–Saxton iterative algorithm

A phase-only computer-generated holography(CGH) calculation method for stereoscopic holography is proposed in this paper.The two-dimensional(2D) perspective projection views of the three-dimensional(3D) object are generated by the computer graphics rendering techniques.Based on these views,a phase-only hologram is calculated by using the Gerchberg–Saxton(GS) iterative algorithm.Comparing with the non-iterative algorithm in the conventional stereoscopic holography,the proposed method improves the holographic image quality,especially for the phase-only hologram encoded from the complex distribution.Both simulation and optical experiment results demonstrate that our proposed method can give higher quality reconstruction comparing with the traditional method.     

Complex adaptation-based LDR image rendering for 3D image reconstruction

A low-dynamic tone-compression technique is developed for realistic image rendering that can make three-dimensional (3D) images similar to realistic scenes by overcoming brightness dimming in the 3D display mode. The 3D surround provides varying conditions for image quality, illuminant adaptation, contrast, gamma, color, sharpness, and so on. In general, gain/offset adjustment, gamma compensation, and histogram equalization have performed well in contrast compression; however, as a result of signal saturation and clipping effects, image details are removed and information is lost on bright and dark areas. Thus, an enhanced image mapping technique is proposed based on space-varying image compression. The performance of contrast compression is enhanced with complex adaptation in a 3D viewing surround combining global and local adaptation. Evaluating local image rendering in view of tone and color expression, noise reduction, and edge compensation confirms that the proposed 3D image-mapping model can compensate for the loss of image quality in the 3D mode.     

基于线阵CCD的图像采集系统设计

介绍了一种快速提取边缘特征信息的图像采集系统设计方法。该方法以C8051f060单片机为控制核心, 结合外围环形硬件电路实现对线阵CCD图像传感器的驱动,采用简单的预处理电路将两路CCD输出信号转变为一路可利用的视频信号,再利用单片机的A/D转换模块对视频信号进行模数转换和串口通信将数字图像数据发送到上位机等待后续处理。该系统电路设计较简单,集成度高,成本低,避免了以往设计方法的不足,通过实验结果表明：该系统具有较好的抗干扰性和稳定性,产生的驱动信号符合CCD工作需求,可以快速、高效完成对含有边缘特征信号的采集并实现高精度测量。     

Hardware acceleration of image recognition through a visual cortex model

Recent findings in neuroscience have led to the development of several new models describing the processes in the neocortex. These models excel at cognitive applications such as image analysis and movement control. This paper presents a hardware architecture to speed up image content recognition through a recently proposed model of the visual cortex. The system is based on a set of parallel computation nodes implemented in an FPGA. The design was optimized for hardware by reducing the data storage requirements, and removing the need for multiplies and divides. The reconfigurable logic hardware implementation running at 121 MHz provided a speedup of 148 times over a 2 GHz AMD Opteron processor. The results indicate the feasibility of specialized hardware to accelerate larger biological scale implementations of the model.     

基于数字图像处理技术的树脂眼镜镜片缺陷检测研究

通过设计的镜片自动检测光学硬件系统,给出了树脂镜片精细杂质图像处理措施,将图像差分法应用于镜片图像边缘的去除;同时解决了镜片检测灰尘影响的问题;另外运用改进型的归一法解决杂质计数问题,为自动化分级分拣系统的研发提供重要的数据支持,为镜片缺陷检测系统的后续分级分拣的数字控制模块提供了可操作性。该检测系统检测精度为0.03 mm、速度为1片/s,检测误差控制在5%。     

A Legendre orthogonal moment based 3D edge operator

This paper presents a new 3D edge operator based on Legendre orthogonal moments. This operator can be used to extract the edge of 3D object in any window size, with more accurate surface orientation and more precise surface location. It also has full geometry meaning. Process of calculation is considered in the moment based method. We can greatly speed up the computation by calculating out the masks in advance. We integrate this operator into our rendering of medical image data based on ray casting algorithm. Experimental results show that it is an effective 3D edge operator that is more accurate in position and orientation.     

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.     

基于FPGA的雾霾视频图像实时复原系统研究

针对雾、霾等恶劣气象条件下, 视频监控等户外视频设备对视频图像实时复原的需要, 提出一种快速图像复原算法的FPGA实现方法, 通过适当降低算法复杂度达到了降低时间开销和硬件实现复杂度的目的。通过将一帧视频分解成3×3小窗口进行运算, 以窗口中心像素的流水计算替代一帧视频像素计算, 使每个像素在3个时钟周期内完成全部运算, 确保了系统能够实时复原, 降低了复原模块对硬件的开销。实验证明:FPGA处理结果和MATLAB处理的结果相符, 可以在保证除雾效果的前提下, 实时处理分辨率为640×480视频并以29帧/s速度流畅显示。     

Real-time spatiotemporal division multiplexing electroholography for 1,200,000 object points using multiple-graphics processing unit cluster

Computationally, the calculation of computer-generated holograms is extremely expensive, and the image quality deteriorates when reconstructing three-dimensional(3 D) holographic video from a point-cloud model comprising a huge number of object points. To solve these problems, we implement herein a spatiotemporal division multiplexing method on a cluster system with 13 GPUs connected by a gigabit Ethernet network.A performance evaluation indicates that the proposed method can realize a real-time holographic video of a3 D object comprising ~1,200,000 object points. These results demonstrate a clear 3 D holographic video at32.7 frames per second reconstructed from a 3 D object comprising 1,064,462 object points.