低码率下MPEG—2自适应量化控制策略

对ＭＰＥＧ－２ＴＭ５量化控制策略进行了修正,提出了一种基于宏块直方图特性的自适应量化控制方法．该方法考虑了人眼的视觉特性和编码效率,适应于低码率下的ＭＰＥＧ－２压缩编码,并能有效地提高图象质量．     

基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

一种基于算法融合的红外目标跟踪方法

视频目标跟踪的难点在于快速、准确地在帧与帧之间匹配目标.由于红外图像目标与背景的反差低,图像的边缘模糊并且灰度级动态范围小,使红外目标跟踪难度比可见光更大.本文提出一种针对红外日标跟踪的融合算法,该方法融合直方图和不变矩的特点.首先利用目标的直方图计算简单快速的特点,由均值平移算法快速找到局部最优解,但由于该局部最优解仪为直方图匹配的最优解,缺少目标形状特征,与实际目标位置存在一定的偏差;其次,利用边缘小变矩作为修正特征修正误差,避免跟踪误差逐渐累计而最终导致跟踪失败,以提高跟踪的稳定性和精度.实验结果表明,该算法能够消除跟踪过程中的漂移现象,提高跟踪精度.     

极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

基于FPGA的实时图像增强设计

局部直方图均衡是以全局直方图均衡化方法为基础,对图像中每个像素点所在的邻域范围求出灰度转换函数,然后仅应用在该中心点处。为了提高算法的运算速度,特别是在处理视频图像时,采取传统的DSP的设计方法在速度上很难满足需要,因此,利用FPGA实现是一个很好的选择。为使局部直方图均衡方法能够在FPGA上具体实现,从空间域的角度改进了图像灰度直方图均衡算法,并利用VHDL语言对算法进行了完全可综合的RTL级描述,最后在硬件平台上验证了结果。     

加工误差统计分析数据的实时采集与处理

本文介绍的是对一批零件的实际尺寸的实时采集与处理的数理统计分析方法和应用序程.主程序采用扩展BASJC话言,引入了汉字,进行人机对话.为机械加工生产管理中绘制频率直方图,R—X点图、计算直方图及R—(?)点图中一系列值提供了方便.程序已在紫金—Ⅱ和APPJE—Ⅱ上调试通过.     

一种基于局部运动特征的视频检索方法

在基于运动内容的视频检索中 ,视频中的局部物体运动常是用户关心的重点。在利用全局运动模型参数对运动估计的基础上 ,提出了一种从一般视频序列中提取局部物体运动矢量的方法 ,并以局部运动矢量场的方向直方图作为检索特征 ,实现了一个基于局部运动信息的视频检索系统。实验表明 :基于局部运动信息的检索机制使该系统能够较好地检索到符合人们主观理解的运动视频内容     

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准日与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求．图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变．据此定义了基于直方围的一维不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法．由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少．     

An improved double-threshold method based on gradient histogram

This paper analyzes the characteristics of the output gradient histogram and shortages of several traditional automatic threshold methods in order to segment the gradient image better. Then an improved double-threshold method is proposed, which is combined with the method of maximum classes variance, estimatingarea method and double-threshold method. This method can automatically select two different thresholds to segment gradient images. The computer simulation is performed on the traditional methods and this algorithm and proves that this method can get satisfying result.     

一种改进的局部对比度图像增强算法

基于加权自适应直方图均衡法,本文提出了一种局部对比度增强算法.它既考虑了图像细节的增强,也考虑了噪声的抑制.针对图像中不同区域存在对比度差异的情况,通过参数设置使高对比度的区域细节增强较少,而低对比度的区域则加大增强细节的力度,从而改善图像视觉效果.由于在图像的增强处理过程中,忽略了对应于原图像中梯度小于某一域值ε的像素的计算,从而减少了图像增强需要的计算量.实验表明算法是有效的.