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提出了一种基于NiosII的红外图像灰度变换设计方案,并详细介绍了红外图像灰度变换算法以及系统硬、软件设计以及实现方法。针对红外图像的特点,提出了一种基于平台直方图均衡的红外图像灰度变换算法,并在CycloneII系列FPGA上实现了该算法,其处理单元采用嵌入式处理器软核NiosII。实验结果表明,该系统能很好地实现红外图形灰度变换,并在一定程度上抑制了背景,提升了目标。 相似文献
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自适应红外目标特征增强算法 总被引:2,自引:2,他引:0
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。 相似文献
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利用图像分层处理的细节增强基本框架,提出了一种基于引导滤波器的高动态范围红外图像显示与细节增强算法。该算法能有效将高动态范围红外图像映射到适合监视器显示的动态范围,且能有效调整图像对比度,增强图像细节,抑制背景噪声。相比较于其他同类算法,该算法计算量少,易于工程实现,且不会产生梯度翻转效应。并研究设计了基于TMS320C6678DSP芯片的细节增强图像处理系统,实现了图像视频流的传输、处理等系列功能。实验结果表明了本算法的优势。 相似文献
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提出了一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法。该算法结合了两点定标校正算法和基于场景的改进的恒定统计算法,将两点校正算法的校正系数作为恒定统计算法的系数初值,并引入阈值进行运动状态检测,对运动场景和非运动场景分别进行系数更新。实验表明,该算法可以实现对红外图像非均匀性的校正,对于本文实验中的视频图像,在100帧时算法收敛,其收敛时间优于其他传统基于场景的非均匀性校正算法,并一定程度上抑制了"鬼影"现象。 相似文献
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由于犯罪分子利用各种方法来避开传统的刑侦图像技术,因而红外图像逐渐成为获取犯罪现场痕迹的有效手段。然而,从犯罪现场拍摄的红外图像其目标痕迹大多是弱化的,所以在这类红外图像中分割目标是一项具有挑战性的任务。已有基于生物免疫的各类算法尚未明确描述免疫分割作用领域,以及免疫网络算法模型中的免疫识别距离。为实现对目标痕迹弱化红外图像的有效分割,提出了一种新的具有免疫作用领域和最小平均免疫识别距离的人工免疫构架,设计了一种具备最小平均距离免疫域的免疫分割算法。该方法根据红外图像的特点,采用多步分类算法、免疫变异和自适应免疫最小均距识别方法,根据目标区域和背景区域的总体统计特性实现最佳分类。实验结果表明,提出的基于最小平均距离的免疫算法能够有效地分割目标弱化的红外图像。与经典的边缘模板和区域模板方法相比,该算法具有更好的分割效果,尤其是针对目标弱化红外图像的分割,该算法能够较好地给出五个手指的边界轮廓。 相似文献
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《光谱学与光谱分析》2018,(11)
由于犯罪分子利用各种方法来避开传统的刑侦图像技术,因而红外图像逐渐成为获取犯罪现场痕迹的有效手段。然而,从犯罪现场拍摄的红外图像其目标痕迹大多是弱化的,所以在这类红外图像中分割目标是一项具有挑战性的任务。已有基于生物免疫的各类算法尚未明确描述免疫分割作用领域,以及免疫网络算法模型中的免疫识别距离。为实现对目标痕迹弱化红外图像的有效分割,提出了一种新的具有免疫作用领域和最小平均免疫识别距离的人工免疫构架,设计了一种具备最小平均距离免疫域的免疫分割算法。该方法根据红外图像的特点,采用多步分类算法、免疫变异和自适应免疫最小均距识别方法,根据目标区域和背景区域的总体统计特性实现最佳分类。实验结果表明,提出的基于最小平均距离的免疫算法能够有效地分割目标弱化的红外图像。与经典的边缘模板和区域模板方法相比,该算法具有更好的分割效果,尤其是针对目标弱化红外图像的分割,该算法能够较好地给出五个手指的边界轮廓。 相似文献
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为了准确的实现红外目标识别,提出了一种基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法.二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,而且兼顾了图像自身的模糊性,能取得较为满意的分割结果.该方法实质上是一种具有搜索空间大、多局部极值点的典型非线性整数规划问题.广义混沌混合PSO算法在广义PSO算法的基础上,引入自适应平衡搜索,当算法发生停滞时引入模拟退火机制有选择地对当前全局最优粒子进行混沌优化,在增强局部搜索能力的同时能够克服早熟收敛现象.实验证明,运用广义混沌混合PSO算法实现红外图像二维模糊划分最大熵分割是快速、稳定的. 相似文献
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基于角点的红外与可见光图像自动配准方法 总被引:3,自引:2,他引:1
针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征以及仿射变换模型的方法.利用Harris因子分别在红外图像和可见光图像上检测角点,并对两幅图像进行边缘检测,得到其边缘图像.通过角点邻域在边缘图像上的相关性,实现角点的粗匹配;通过角点的细匹配,从匹配的角点中选择两对匹配最佳的点作为仿射变换的控制点,得到仿射变换模型,并对待配准图像进行仿射变换,从而实现图像配准.实验结果表明:该方法运算速度快,可以很好地完成红外与可见光图像的自动配准. 相似文献
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