指针式仪表图像的快速分割法研究

在指针式仪表图像中,由于目标和背景的灰度比较单一,出现了直方图中大部分灰度级上像素数为零的现象。根据这一特点并且考虑到传统的熵最大法分割效果好但耗时的缺点,提出了一种改进的快速算法。由熵最大法的原理推理可知,对于像素数为零的灰度级可以不进行熵值的计算。因此该算法比传统的熵最大法多采用一个环节,用来判断灰度级上的像素数是否为零,如果为零则忽略对应的灰度级。这样既不会影响分割效果,又通过减少指数运算次数节省了处理时间。实验表明,该算法在不影响传统算法分割性能的基础上,提高了图像分割的效率,为指针式仪表图像的实时识别奠定了良好的基础。

基于小波变换和FASTICA算法的有噪混合图像盲分离

简要介绍了独立分量分析的基本数学模型和算法,在此基础上,探讨了独立分量分析在有噪混合图像分离中的应用,提出了一种将小波阈值法去噪与独立分量分析相结合的多通道含噪盲信号分离算法,该算法在对混合含噪图像进行独立分量分析之前,使用小波阈值去噪去除含噪混合图像中的噪声。实验结果表明,该方法能有效地降低噪声信号的影响,较好地恢复了原始图像,解决了传统的独立分量分析方法无法实现加性噪声的多通道含噪盲信号分离的缺陷。