基于纹理提取与注入的交通图像去雾算法研究

雾天户外视觉系统所拍摄的交通图像质量下降、特征模糊直接影响到后续智能交通系统的监控精度,研究交通图像的去雾问题具有重要的实际意义.不同于一般的可视场景图像,交通图像的去雾在关注其去雾后视觉效果的同时,更应重视对交通图像纹理、边缘等特征信息的保持.提出一种基于纹理提取与注入的交通图像去雾算法,利用引导滤波从含雾交通图像的非下采样Contourlet变换的高频子带中提取交通图像的纹理、边缘信息,然后将其注入利用暗通道模型的去雾图像中,在有效去雾的同时一定程度上增强了去雾后交通图像的纹理细节信息.实验结果验证了算法的有效性.     

浅谈往复式压缩机振动原理及管路支架改进

本文从振动的基本原理着手,对往复式压缩机管路振动分析,总结出控制往复式压缩机管路振动的措施。     

一种基于线性无关函数组的三角域V-系统构造

近年来随着非连续正交函数系的发展,出现了一类L2[0,1]上的正交完备函数系,即U-系统和V-系统,它们对连续和非连续信号具有极强的表达能力.三角面片因在复杂曲面造型中具有灵活、方便和适应性强的特性而受到重视,在三维几何建模中有着显著的优势.本文提出一种基于线性无关函数组的三角域1次V-系统构造方案.首先,在1级剖分三角域下选择一组线性无关的函数组;其次,对其进行Gram-Schmidt正交化,获得12个规范正交函数;再次,通过对其中的生成元进行旋转、压缩、平移等操作生成1次V-系统的其他函数.进一步对该V-系统的特性进行了分析,同时对三角域上V-系统在实际应用中的过程进行说明.所构造的基于线性无关函数组的1次V-系统的生成元避免了大量0的出现,在应用中可以更加有效的提取三维几何模型的频谱信息.     

基于Cont ourl et系数方向扫描格型量化的多描述图像编码算法

提出了一种基于Contourlet变换方向的多描述格型矢量量化图像编码算法。利用Contourlet变换所具有的多尺度、多方向的特点解决小波变换在多描述格型矢量量化过程中对输入的图像方向信息不充分的局限性。对Contourlet变换后的系数按照子带中方向特征划分区域设计相应的扫描方式对系数进行重新排序;然后采用基于几何相似的六边格矢量量化方案的多描述编码方案对图像进行编码。实验结果表明,文中策略对单路信道解码图像的峰值信噪比较传统方案具有一定程度的提高,同时重构图像较好地保留了原图像的纹理、边缘等几何信息。     

一种基于内容的图像比率可分级编码方法的研究

多分辨率环境下 的多媒体应用导致了基于内容的视频和图像编码的需求。提出一种基于内容的图像比率可分级性编码方法，方法具有以下特点：以不同的任意形状的ROI（Regions of Interest)分别进行独立的 小波分散和编码；采用逐次逼近的量化模式，以形成潜入式码流；解码时，用户可选择相应的ROI进行比率可分级解码。它在一定程度上满足了JPEG－2000中的ROI编码和MPEG－4中的静态图像纹理编码的需求。试验结果验证了方法的有效性。     

一种基于截断多项式的三角域V-系统构造

U-系统和V-系统的出现和发展为连续和非连续信号的有效表达提供了一种新的思路.在对V-系统和三角域自相似剖分分析的基础上,提出了一种基于截断多项式的三角域V-系统构造方法.给出了三角域上的k次V-系统生成元和截断多项式的定义.依据三角域的自相似剖分结构从截断多项式和分片的Legendre多项式出发,构造了一种三角域上的...     

高光谱影像感兴趣区域提取的活动轮廓模型研究

提出一种基于活动轮廓模型的高光谱影像感兴趣区域(ROI)提取方法,首先根据地物像元的标准反射率建立标准光谱反射率向量;然后,通过计算其与待处理像元的光谱向量的相关系数,得到像元相关系数偏差矩阵;最后,构造一种基于该偏差矩阵的C-V活动轮廓模型,并利用有限差分法对该模型求解,来提取感兴趣区域的像元.该方法可实现对高光谱区域宏观大类的快速提取,为高光谱影像压缩等进一步的信息处理奠定了基础.仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

基于感兴趣区域AdaBoost分类器的视频车辆检测研究

近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对AdaBoost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模型运动区域提取和Haar-like特征的AdaBoost级联分类器的交通视频车辆检测算法,首先通过建立混合高斯模型对运动目标的总体区域进行检测,进而提取基于车辆运动的感兴趣区域,再对其进行基于Haar-like特征的区域AdaBoost级联分类,实现对运动车辆的检测.由于采用了基于运动区域提取和分类相结合的检测模式,通过混合高斯背景模型较准确的提取出ROI作为车辆的候选区域,约束了每帧的搜索区域,使AdaBoost分类器的目标检测更具针对性,提高了检测的准确性,降低了漏检率;同时也减少了分类算法滑动窗口扫描所需要的时间,提高了检测速度.实验结果验证了所提出算法对复杂交通环境车辆检测的适应性和有效性.     

一种基于曲率驱动的四阶PDE图像去噪模型

噪声的存在降低了图像中信息的有效性,图像降噪显得尤为重要.针对曲率驱动模型和四阶偏微分方程去噪方法的各自特性,提出了一种新的混合去噪模型,把CDD和四阶PDE通过某一权函数进行组合,很好地保持了二者的优势,在有效去除图像噪声的同时,很好地保留了图像的纹理细节和轮廓信息.     

图像修复的方向梯度TV模型研究

基于PDE(Partial Differential Equation)的图像修复因其所具有的局部自适应特性、形式上的规范性和模型建立的灵活性而受到关注,而如何在有效的进行修复受损图像的同时很好的保留图像的细节信息成为图像修复所追求的目标.本文首先对TV(total variation)模型进行了分析和讨论,针对TV模型在图像修复时会对图像过度平滑、容易丢失细节信息等问题提出了一种改进模型,该模型通过对非线性扩散项引入方向梯度和边缘引导函数,自适应的调整了模型在图像边缘和区域信息丰富区域的平滑力度;通过计算每一次迭代时待修复点33邻域内的各向灰度差分,确定最小灰度差分的方向,从而确定了该点邻域内的图像纹理走向.本文模型克服了TV模型的弱点,在有效进行破损图像修复的同时,很好的保持了边缘和纹理细节信息.通过峰值信噪比和归一化均方误差的统计结果验证了所提模型的稳定性和有效性.