基于提升小波的低对比度目标偏振识别技术

针对低对比度环境下拍摄目标图像所产生的低识别率问题,提出了一种基于小波提升算法的偏振信息融合方法,该方法采用偏振技术进行目标探测,应用小波提升算法所具有的计算量少、处理速度快等优点将偏振度和偏振角等信息分解为高频和低频部分,分别对高、低频系数采用不同规则进行融合,使得融合后目标边缘轮廓完全从低对比度环境中凸显出来,且细节信息完整、清晰,易于人眼对目标的识别。通过对大量低对比度场景下的目标进行识别及对融合结果进行评价,实验表明,该方法能有效地提高低对比度环境下目标的识别效率,验证了算法的可行性。     

高灰度分辨率图像的伪彩色编码

提出了一种基于RGB三基色系统的对高灰度分辨率图像进行伪彩色编码的非线性方法。在该方法中 ,对小于 2 4位灰度分辨率的图像来说 ,任一空间 (x ,y)处的灰度值 f(x ,y)均可用 2 4位二进制数 fi(i=0 ,1,… ,2 3)来表示。通过Ri=f3i,Gi=f3i+1,Bi=f3i+2 (i =0 ,1,… ,7)进行非线性编码 ,得到 3个 8位二进制数R ,G和B ,将其分别乘以KR,KG和KB 规模因子后 ,作为RGB三基色系统的三色系数 ,实现了灰度图像的等密度伪彩色编码。该方法通用性强 ,可实现 1位到 2 4位灰度图像的伪彩色编码 ,并且处理高分辨率灰度图像与处理低分辨率灰度图像的方法是一致的 ,速度也是相同的     

基于机器视觉的低对比度物体尺寸测量研究

工业零件的产品检测是保证零件质量合格最重要的环节.传统的接触式检测方法难以满足工业现场高效、高精度等需求,基于机器视觉的图像测量系统已广泛应用于检测产品的几何参数.非透明物体形成的高对比度图像的测量已经进行了大量的工作,针对透明物体形成的低对比度图像的研究相对较少.以直角棱镜为对象,开发了一种用于测量低对比度产品尺寸的...     

基于感知颜色空间的灰度图像伪彩色编码

提出了一种基于感知颜色空间的灰度图像伪彩色编码的新方法。首先建立了灰度级和色调、饱和度和亮度等与人的感知颜色特征之间的函数关系。然后通过感知颜色空间到RGB空间的矩阵变换 ,得到相应的RGB值。最后将其分别送入彩色显示器的红、绿、蓝枪即可得到伪彩色图像。建立了相应的数学模型 ,给出了分析和实验结果 ,并对如何获得符合人们视觉习惯的伪彩色图像等问题进行了讨论。根据不同的实际需要 ,可以方便地建立灰度级与颜色的色调、饱和度与亮度的不同对应关系 ,使产生的伪彩色图像符合人们的感知习惯。用该方法得到的伪彩色是近似均匀的 ,即在不同的灰度级上 ,相邻两灰度级对应的色差近似相等     

伪彩色技术在靶场高速摄像中的应用

鉴于高速摄像系统在靶场试验中重要地位,提出了一种提高高速摄像图像质量的可行方法。基于改进的线性伪彩色技术将高速摄像中高速移动物体进行伪彩色增强处理,而对其它静止的背景物体不做处理仍以灰度显示。通过用MATLAB进行计算机编程处理,结果证明了该方法的有效性,克服了在靶场试验中高速摄像图像存在的亮度低、对比度差的缺点,获得了良好的增强效果。使靶场试验不再受时间和天气的影响,这种提高高速摄像质量的方法必定有广阔的应用前景。     

红外图像伪彩色编码和处理

利用红外热成像系统可将物体的热分布转化为可视图像，并在监视器上以灰度级或伪彩色显示出来，从而得到被测目标的温度分布场。根据热成像测温原理以及红外图像的特点，在对室温热成像系统研究的基础上，对红外图像伪彩色编码进行了研究，提出一种新的伪彩色编码方法，即自动阈值法。利用自动阈值法可以在室温环境下，对目标的温度及其分布进行测量。在TMS320C6202和FPGA室温热成像系统中对提出的方法进行了验证。实验结果表明，该方法可使红外图像层次分明，容易分辨出不同的温度区域。     

肺癌荧光图象的伪彩色增强处理

近年来,作者开发了肿瘤荧光成象法用于诊断和定位早期支气管癌.由于所获得的荧光图象使用了象增强器进行增益放大,因此还消除了肺癌荧光图象的彩色信息.本文给出了一种荧光图象伪彩色增强处理的方法,并证实了伪彩色增强技术用于早期肺癌荧光诊断的可行性.经增强处理后,内镜医生只要根据彩色视频图象中与黑白荧光图象强度相对应的颜色就可以鉴别肺癌存在与否.同增强处理前的黑白图象相比,医生从伪彩色图象中获得了病灶内部结构、边缘效果和立体感方面的更多信息.临床结果表明可疑组织与正常组织之间获得了足够高的颜色衬比,有助于诊断早期肺癌病灶.     

基于伪彩色融合图像聚类的夜视图像上色算法

提出一种将小波融合和基于伪彩色融合图像的C均值聚类用于图像色彩传递算法中的彩色夜视方法.在色彩传递前将可见光和红外图像进行小波融合得到灰度融合图像作为目标图像,保持了较好的纹理信息和目标信息;再对彩色源网像进行基于连接相对熵的彩色阈值分割;然后针对灰度融合图像的特点,根据一种基于伪彩色融合图像的C均值聚类方法,将伪彩色融合图像的彩色信息作为特征向量应用在夜视图像的分类当中,得到较好的分类效果,并基于此分类结果再进行色彩传递,得到更为自然的彩色夜视图像.实现了对夜视图像的自动色彩传递,得到的罔像色彩较真实.纹理清晰,将有利于人眼的目标识别.     

基于梯度的医学图像伪彩色编码

根据医学图像的特点和人的视觉特性,提出了一种基于梯度的非线性伪彩色编码新方法。利用梯度算子得到图像的梯度场,并确定阈值。根据梯度值与阈值的比较,大于阈值的是基于梯度值的编码方法,用红色编码;否则是基于灰度值的编码方法。通过定义的两个阈值界定范围,设计非线性的正弦函数来进行伪彩色编码。由于映射函数中的三个参数k_1,k_2和k_3,所以增加了算法的灵活性。通过实验比较,处理后的医学图像轮廓更清晰,层次感更强,能有效地突出病灶区,有利于医生的诊断。     

一种改进的基于小波方向对比度的无缝拼接算法

为了提高图像无缝拼接效果,对现有平滑算法进行分析,在此基础上提出一种基于小波方向对比度的中缝平滑算法。该算法首先对源图像进行基于统计参数的预处理,使得图像整体亮度趋于一致,然后利用小波变换对图像进行多分辨率分解,对于分解后的图像提出采用一种基于改进的小波方向对比度的规则进行平滑处理。文中还通过几种图像客观评价标准对仿真结果进行了评价,结果表明：该方法在两图像灰度相差较大时也能够取得较好的平滑效果,对光照具有鲁棒性,并且平滑后的图像可以保留原始图像的细节信息,使得图像在保证清晰度的前提下达到无缝拼接。     

一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中存在的问题,提出一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法.采用正交小波变换对红外图像进行处理,得到小波各层的分解系数;运用双向直方图均衡法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,利用阈值滤波的细节系数增强法对红外图像的高频子带小波系数进行处理,经小波逆变换图像重构得到增强后的红外图像.实验结果...     

奇异值非线性修正的低对比度红外图像实时增强

由于场景中目标与背景的温差相对较小,红外图像会存在对比度低、视觉效果差的问题,针对这一问题,提出一种基于奇异值非线性修正的红外图像对比度实时增强方法。该方法首先对红外图像进行奇异值分解得到其原始奇异值,然后采用一个对数型非线性变换对图像奇异值进行优化,最后根据修正的奇异值重构出对比度增强的红外图像。利用对数型非线性变换修正图像奇异值不仅能够有效拉伸奇异值的动态范围,同时可优化奇异值的变化梯度,使图像的能量信息得到更充分地表达,改善红外图像不良的视觉效果。实验结果表明,该方法较几种对比方法在视觉效果和客观评价方面均具有更优的增强性能;同时体现出良好的实时性,为实现红外图像的实时增强提供了新途径。     

奇异值非线性修正的低对比度红外图像实时增强

由于场景中目标与背景的温差相对较小,红外图像会存在对比度低、视觉效果差的问题,针对这一问题,提出一种基于奇异值非线性修正的红外图像对比度实时增强方法。该方法首先对红外图像进行奇异值分解得到其原始奇异值,然后采用一个对数型非线性变换对图像奇异值进行优化,最后根据修正的奇异值重构出对比度增强的红外图像。利用对数型非线性变换修正图像奇异值不仅能够有效拉伸奇异值的动态范围,同时可优化奇异值的变化梯度,使图像的能量信息得到更充分地表达,改善红外图像不良的视觉效果。实验结果表明,该方法较几种对比方法在视觉效果和客观评价方面均具有更优的增强性能;同时体现出良好的实时性,为实现红外图像的实时增强提供了新途径。     

Single pixel imaging based on semi-continuous wavelet transform

Single pixel imaging is a novel imaging technique, and it becomes a focus of research in recent years due to its advantages such as high lateral resolution and high robustness to noise. Imaging speed is one of the critical shortcomings, which limits the further development and applications of this technique. In this paper, we focus on the issues of imaging efficiency of a single pixel imaging system. We propose semi-continuous wavelet transform(SCWT) protocol and introduce the protocol into the single pixel imaging system. The proposed protocol is something between continuous wavelet transform and discrete wavelet transform, which allows the usage of those smooth(usually non-orthogonal, and they have advantages in representing smooth signals compressively, which can improve the imaging speed of single pixel imaging) wavelets and with limited numbers of measurements. The proposed imaging scheme is studied, and verified by simulations and experiments. Furthermore, a comparison between our proposed scheme and existing imaging schemes are given. According to the results, the proposed SCWT scheme is proved to be effective in reconstructing a image compressively.     

一种基于小波分析的唐卡图像划痕检测

唐卡图像在其保存和搬运过程中较易出现细微的划痕,针对所出现的垂直(水平)划痕进行了自动检测算法研究。垂直(水平)划痕实质上属于特殊的边缘,首先利用该特性采用小波模极大值描述图像中目标的多尺度边界;然后再通过投影变换放大划痕中心的亮度极值特性,并基于多尺度突变点检测找到划痕的位置;最终采用标注联通分量、设置高度和宽度约束得到划痕的掩膜。实验结果表明,利用该方法取得了较好的检测效果。     

Adaptive image enhancement based on clustering of wavelet coefficients for infrared sea surveillance systems

Most of the techniques developed for infrared (IR) image enhancement (IE) depend heavily on the scene, environmental conditions, and the properties of the imaging system. So, with a set of predefined scenario properties, a content-based IR-IE technique can be developed for better situational awareness. This study proposes an adaptive IR-IE technique based on clustering of wavelet coefficients of an image for sea surveillance systems. Discrete wavelet transform (DWT) of an image is computed and feature vectors are constructed from subband images. Clustering operation is applied to group similar feature vectors that belong to different scene components such as target or background. Depending on the feature vectors, a weight is assigned to each cluster and these weights are used to compute gain matrices which are used to multiply wavelet coefficients for the enhancement of the original image. Enhancement results are presented and a comparison of the performance of the proposed algorithm is given through subjective tests with other well known frequency and histogram based enhancement techniques. The proposed algorithm outperforms previous ones in the truthfulness, detail visibility of the target, artificiality, and total quality criteria, while providing an acceptable computational load.     

双正交小波插值的CCD图像超分辨恢复

给出了一种构造双正交小波滤波器的设计方法,应用该方法得到的双正交小波对低分辨率图像进行小波分解。对分解后的图像结构进行分析,提出双三次插值与方向插值相结合的方法,对分解后图像插值。对插值后图像小波逆变换,得到超分辨率图像。应用于CCD图像,获得了比双线性插值高的峰值信噪比(25.3090dB),图像细节信息增强了。实验结果表明,算法应用于CCD图像不仅提高了图像的空间分辨率,同时也提高了图像的峰值信噪比,还比较好地保留了图像的边缘信息,且经过该方法恢复后的图像更适合人眼观察,细节丰富,更加清晰,畸变小,是一种提高CCD图像空间分辨率的有效方法。     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

基于中值预滤波的航空图像小波去噪算法研究

结合航空图像的噪声来源与图像特性,提出一种基于中值预滤波的图像小波去噪算法.图像首先经中值滤波器进行预滤波,滤除随机的脉冲式噪声,然后对处理后的图像进行小波变换,与给定阈值相比,对可明显判为信号或噪声的系数进行相应处理;对不确定为信号或噪声的系数进行多尺度上的相关性追溯,判别其归属后进行处理.实验结果表明:该方法客观上提高了图像的信噪比,主观上使去噪后的图像纹理分明,能更好地适合人眼的视觉特性,有利于航空图像的分析、判读.