基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法

为了提高半导体激光加工中激光光斑中心定位精度,根据皮秒超短脉冲激光辐照单晶硅后产生的光斑图像灰度分布特点,提出了一种基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法,通过模拟激光光斑仿真分析和单晶硅刻蚀实验,对比研究了不同辐照时间与不同激光功率条件下该算法与传统算法的定位精度。结果表明,在辐照时间不同的条件下,该算法定位精度达到0.761μm,比灰度重心法提高51.3%,比最大行列灰度值法提高93.9%;在激光功率不同条件下,该算法的定位精度达到0.793μm,比灰度重心法提高73.4%,比最大行列灰度值法提高86.8%。此研究可为皮秒超短脉冲激光光斑中心定位控制系统的设计提供指导。     

多尺度自校正双直方图均衡化红外图像增强

针对红外图像增强过程中容易饱和、细节丢失等问题,提出一种参数自设定的双直方图均衡化方法。根据灰度级累积概率密度黄金比例值将原始图像划分为两个独立的子图像。结合原始图像曝光度和子图像灰度级区间信息,对每个子图像的直方图进行多尺度自适应加权校正。基于校正后的直方图,对每个子图像分别作均衡化映射变换,最后合并子图像获得增强图像。在红外图像公开数据集INFRARED100上进行的测试显示,与亮度保持双直方图均衡化（BrightnessPreservingBi-Histogram Equalization,BBHE）、带平台限制的双直方图均衡化（Bi-histogram Equalization with a Plateau Limit,BHEPL）、基于曝光度的双直方图均衡化（Exposure based Sub-image Histogram Equalization,ESIHE）方法相比,所提方法增强的图像具有合适的平均对比度和更大的平均信息熵,在峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）、结构相似度（Structural Similarity,SSIM）...     

基于FPGA的图像自适应AWB系统设计与实现

为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance, AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题,提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法,并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现,在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度,然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计,对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明,该算法在处理图像白平衡时,相比基于光源估计的AWB算法,色温校正准确率提高了14%,对不同色彩场景有更好的适应性,具有实时处理能力。     

基于序列关联的参差信号分选算法

针对复杂环境下常规直方图信号分选算法对于参差信号分选能力不佳的问题,该文提出一种基于脉冲间隔与单个脉冲关联的直方图算法.该算法根据脉冲间隔与单个脉冲的对应关系建立了脉冲间隔分布矩阵(PIDM),然后通过对PIDM行列的累加计算,得到一种新的直方图,该直方图可避免传统脉冲重复间隔(PRI)变换算法在分选参差信号时对于参差信号帧周期过多抑制的缺陷,且能够通过PIDM对辐射源脉冲串进行序列提取,进而得到参差子序列的周期值.仿真分析结果表明,在不增加计算复杂度的情况下,该算法对存在多部参差辐射源和固定重频辐射源的混合场景仍可保持良好的分选效果.     

一种改进的夜视图像增强处理算法

图像增强是夜视图像处理的一种重要方法,而直方图均衡是最经典的图像增强算法之一.但将它直接用于夜视图像处理有如下缺点:(1)丢失原始图像的亮度信息;(2)处理过程中有灰度合并现象发生.结合夜视图像的特点,提出了一种保持亮度和克服灰度合并的新算法,即采用不同灰度区间分别均衡,并且采用设定最小灰度间隔和最大拉伸系数的均衡函数的方法,从一定程度上克服了上述缺点.     

基于变异系数反馈调整的自适应双平台直方图均衡化

针对传统直方图均衡算法存在过增强、图像细节表现不稳定等现象,提出了一种基于变异系数反馈调整控制的自适应双平台直方图均衡化算法。该算法在反馈控制原理的基础上,引入了一个直方图归一化变异系数作为反馈参数,用来不断修正平台阈值与期望值之间的偏差,从而自适应地获得最优双平台阈值。定性定量实验结果表明,本文所提出的红外图像均衡化算法在不同场景的增强效果中表现良好且稳定。     

基于序列关联的参差信号分选算法

针对复杂环境下常规直方图信号分选算法对于参差信号分选能力不佳的问题，该文提出一种基于脉冲间隔与单个脉冲关联的直方图算法。该算法根据脉冲间隔与单个脉冲的对应关系建立了脉冲间隔分布矩阵(PIDM)，然后通过对PIDM行列的累加计算，得到一种新的直方图，该直方图可避免传统脉冲重复间隔(PRI)变换算法在分选参差信号时对于参差信号帧周期过多抑制的缺陷，且能够通过PIDM对辐射源脉冲串进行序列提取，进而得到参差子序列的周期值。仿真分析结果表明，在不增加计算复杂度的情况下，该算法对存在多部参差辐射源和固定重频辐射源的混合场景仍可保持良好的分选效果。     

TV Image Retrieval Based on Color Feature

随着对电视节目素材和新闻、广告等节目监播检索需求的不断增加,基于文本方式的检索已不能满足要求.基于颜色特征的电视图像检索能够将电视图像检索从原始的文本检索提升到基于内容的检索,通过其原理和算法分析,并用Matlab对广告、建筑、人物等4类图像进行仿真检索实验,结果表明,基于颜色特征的电视图像检索是可行的,在实验的4类图像中都能准确地检索出目标图像.     

利用HSSIM和残差比阈值的3维激光扫描图像去噪

为了更好地实现3维激光扫描图像的去噪,提出一种融合直方图结构相似度(HSSIM)和残差比阈值的改进稀疏去噪算法。利用初始化过完备字典进行稀疏分解,以相似因子代替重构误差作为保真项,利用残差比阈值作为正交匹配追踪算法的迭代终止条件对图像进行去噪,获得了去噪后图像的峰值信噪比及HSSIM指标。结果表明,与基于db2小波变换、多尺度曲波变换和离散余弦变换的去噪方法相比,该算法能获得更好的峰值信噪比和HSSIM数据。在有效去除图像噪声的同时还能更有效地保留图像的细节特征。