一种基图像提取和内容无关图像重构方法研究

图像作为一种典型信号,理论上可由一系列基本信号构成。为寻找一组可重构图像的基本信号,提出了基于特征的基图像提取和重构方法,使得可由任意图像集进行基图像提取并可由提取的基图像重构内容无关的任意图像。使用特征提取算法从训练集图像中分解出一系列基图像,阐述了基图像分解和提取的算法流程,通过将测试集图像投影到k个基图像构成的空间中得到投影系数,建立由投影系数和基图像重构原图像的方法和过程。实验结果表明,通过控制基图像数量k,图像的重构误差和质量可以达到较高要求,基图像的提取和重构的图像具备内容无关性,同时,该方法对于图像抽象特征的理解、深度神经网络应用等具有重要作用。

基于数字图像处理的边坡监测中阴影检测研究

我国是边坡灾害频发的国家,严重的边坡灾害对人民群众的财产安全和交通运输安全造成很大威胁.数字图像测量是边坡监测中新兴技术,它具有测量迅速安全、监测成本低等优点.由于边坡往往具有复杂的地形环境,摄取的图像难免会存在阴影,对图像处理造成干扰.本文就几种典型阴影检测算法进行介绍,分析边坡阴影特点,并提出一种基于色彩饱和度的阴影检测算法,实现边坡图像中阴影区域的快速检测.