基于混合中值滤波的图像去噪处理

本文结合线性滤波技术和非线性滤波技术,对受高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声影响的图像采用局部均值再取中值的滤波方法进行去噪处理。实验结果表明,该方法较好地实现了图像中混合噪声的滤除和图像细节的保留,显著提高了图像的清晰度、可懂度和信噪比。

基于模糊神经元网络的图像融合滤波

为解决图像滤波处理过程中噪声的有效去除和图像细节保留两者难以兼顾的问题,引入了神经网络信息融合技术,通过设计的模糊神经元网络(FNN)对多级F IR中值混合滤波(M FMHF)和5×5中值滤波进行融合,使融合图像在噪声滤除和细节保留上获得较好的平衡。实验仿真表明,FNN网络的融合有效,而且FNN网络的融合性能和学习效率比BP网络更好。

基于改进高斯混合模型的矿用输送带纵向撕裂检测方法

提出一种红外图像特征与改进高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)相结合的矿用输送带纵向撕裂在线检测方法。设计了一种自适应混合中值滤波技术;针对高斯混合模型初始化易错的缺点,采用加权可选择模糊C-均值改善这一问题,把红外图像特征参数作为改进的GMM聚类的特征向量进行聚类分析,实现了矿用输送带纵向撕裂识别。试验结果表明:检测方法对输送带纵向撕裂检测的正确检测率可达99%。

基于改进的分块压缩感知红外图像重建

针对基于压缩感知理论的红外图像重建问题,提出一种基于改进的分块压缩感知红外图像重建方法。该方法首先对原始红外图像进行分块,并对每个子块用相同的观测矩阵进行随机观测,获得少量的观测数据;然后利用谱图小波变换优异的稀疏特性,将其引入平滑投影Landweber算法进行迭代优化重建,同时采用混合中值滤波进行处理以增加图像的平滑度和减少块伪影,最后输出满足要求的高质量红外图像。实验结果表明,在相同采样率下,该方法对于不同类型红外图像的重建性能均优于目前广为采用的一些小波压缩感知方法,可获得更高质量的红外图像。

彩色数码提花组织均衡方法研究

针对彩色提花在织造过程中受力不均易发生断线的情况,提出一种基于分水岭分割的彩色提花系统中组织结构均衡的方法。该方案采用混合中值滤波对织物图像进行去噪;采用分水岭算法对织物图像进行分割分色,根据组织点交织平衡的原则和设计者需求生成均衡组织库,再采用铺组织策略,对织物进行添加组织;计算组织均衡度并对其修改直至达到均衡。实验结果表明,该方法能够自动高效地铺上使织物达到整体均衡效果的组织,具有一定的可行性。