一种结合双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法

基于大气散射物理模型和暗原色先验原理,提出一种结合双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法.首先在计算暗通道函数时,定义了一类暗区域对图像边缘的低强度像素点进行描述,该区域像素点的暗原色中值取其三原色通道的最小值,以代替原来的中值滤波运算值.此滤波方法不仅能有效去除Halo效应,而且避免了黑斑效应;然后基于大气散射物理模型定义一种伪去雾图,将其与原去雾图进行像素级融合对原图进行色度校正,实现了柔性去雾,改善了现有方法易出现过去雾的缺陷.实验结果表明,该算法去雾后图像具有较好清晰度及色彩恢复度,去雾鲁棒性强.在大雾和图像色彩失真严重的情况下,仍可有效恢复图像.

基于区域滤波的模糊星图复原方法

当星敏感器在动态条件下工作时,在成像的过程中星点会因能量的分散而出现运动模糊现象,导致图像的信噪比降低,星点的模糊区域很难被提取,从而降低了星点质心的定位精度,严重影响星敏感器的姿态测量精度。为此,文中提出了一种基于区域滤波的模糊星图复原方法,在有效提高图像信噪比的同时可提高星点质心的定位精度。首先,根据星敏感器的工作特性,建立了不同工作条件下星点质心的运动模型。然后,根据运动模型确定星点质心的运动轨迹,进而提取星点的模糊区域,再利用图像处理算法对模糊区域内外的图像分别进行预处理。最后,利用图像复原算法对模糊星图进行复原。实验结果表明:在2(°)/s的动态条件下,区域滤波算法能够有效提高模糊星图的信噪比,并且复原图像中星点质心的定位误差不超过0. 1 pixel,可以满足星敏感器对高质心定位精度的要求。

基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法

时间序列帧星空图像中弱小目标的检测是天基监视地球同步轨道卫星需要解决的关键技术之一,星图中的背景杂波抑制与小目标分割对运动目标的检测与精确测量是至关重要的。针对这一问题,提出了一种基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法。首先采用最小二乘拟合方法得到高斯背景均值和标准差;然后利用小区域滤波抑制背景杂波;最后利用固定阈值滤除灰度过小像素点。实验结果表明,该算法能够较好地保持恒星和运动目标的边缘,为恒星和运动目标的快速定位奠定了基础。

最大均匀区域滤波器在SAR图象处理中的应用

介绍了最大均匀区域滤波器的基本原理 ,为获得预期的滤波效果 ,在实现过程中 ,采用模板匹配的方法进行阶跃边缘的检测 ,使窗口移动的方向更易确定 ;用聚类分析与统计特征参数相结合的方法 ,建立不同灰度区域的判别门限 ,使门限值更加准确 ;通过重新估计噪声的相对标准差 ,对局部滤波算法进行了改进。实验结果表明 ,这些方法和措施是有效的。

新一代GPS区域滤波技术在表面结构计量中的应用研究

基于GPS区域标准滤波技术,深入研究了区域滤波技术中的高斯滤波技术在三维表面结构计量中的应用;进行了区域高斯滤波技术的规范应用研究;并以实例阐述了其在工程实际中的优越性及可行性。该区域滤波技术不仅能实现表面特征信息的分离与提取,而其为表面结构的精确计量提供了一条可行之路,为新一代GPS标准的贯彻实施提供了一定的技术支撑。

区域滤波参数分析及效果

针对三维资料的噪声随排列的分布,采用区域滤波方法是叠前提高信噪比的主要处理手段之一。此方法是指在一个确定的时窗进行的滤波,时窗的长度可根据噪声分布确定一。区域滤波与普通滤波的区别主要在于它最大限度地保留有效信息,去除所期望的噪声。

利用区域自适应极化滤波压制多分量面波干扰

陆上三分量地震勘探中面波通常会严重降低资料品质并影响后续数据处理和最终综合解释结果。基于面波低速、低频和椭圆极化的特征,本文提出一种基于区域自适应极化滤波的面波压制方法。首先根据面波的视速度特性划分其主要分布区域,利用S变换进行区域滤波,初步分离出面波干扰;然后利用Hilbert-Huang变换(HHT)进行面波分析,得到面波的瞬时频率;再根据面波瞬时频率自动调节极化滤波的窗口大小,从而进行自适应极化滤波,将低频反射信号从面波干扰中分离出来;最后对区域滤波结果进行补偿,得到压制面波干扰后的最终地震记录。模型测试和实际数据处理结果表明,该方法能在有效压制面波的同时,较好地保护有效信号。

使用区域中值滤波算法降低同步辐射红外线站由Top-Up模式引入的噪声

为了提高同步辐射红外光源的光子通量和亮度以及改善光学元件的热稳定性,同步辐射光源现多采用恒流注束(Top-Up)模式,以保持储存环内部束流的稳定.在增强器向储存环注束时,储存环电流的瞬时起伏及电子束团位置的变动等会使同步辐射红外线站所用红外傅立叶变换(FTIR)光谱仪所采的干涉图上出现较大的波动,形成噪声;本文根据该噪声的特点,以及全域中值滤波算法处理该类型的噪声的不足,提出使用区域中值滤波算法对红外谱学线站使用的FTIR光谱仪所采的干涉图进行预处理,以消除由Top-Up模式引入的噪声的影响;并根据该型噪声的特点和区域中值滤波算法的处理过程,设计了一套去除由Top-Up模式引入的同步辐射红外谱学噪声的流程,使该区域中值滤波算法的处理过程无需人工干预;使用该区域中值滤波算法对具有该型噪声的干涉图进行了降噪处理,计算结果表明:使用该滤波算法可消除由Top-Up模式引入噪声的影响,提升Top-Up模式下所采光谱的信噪比.

区域密度滤波及其在数字散斑条纹处理中的应用

利用统计学原理对数字错位散斑条纹的形成进行了系统分析，并针对散斑条纹图所特有颗粒性强的特点，提出一种新的空域滤波方法－区域密度滤波。该方法能更有效地抑制散斑图中的高频噪声，也使条纹图更平滑，并且细节得到了最大程度的保存，避免了有些空域滤波法因误差积累而导致条纹移动的问题，进一步保证了相移技术和神经网络系统的计算精度。

基于区域连通滤波的薄板焊缝跟踪图像处理算法

针对工件表面经过局部打磨或点固的薄板对接、搭接焊缝的焊缝中心线提取和焊接起始位置搜索问题,提出了一种基于区域连通滤波与Hough直线变换相结合的图像处理算法。采用自适应二值化算法有效分离打磨后灰度值非常接近的背景区域和目标区域;然后根据薄板对接、搭接焊缝宽度窄、直线型的形态学特征,采用区域连通滤波方法提取出焊缝区域;对于焊接图像中存在的点固点干扰,通过区域连通滤波与Hough直线变换相结合进行滤除。试验结果表明,该方法能实现快速准确的薄板对接、搭接焊缝跟踪,跟踪精度在±0.3 mm以内。

区域生长滤波算法在机载LiDAR数据城市建筑物提取中的应用

随着我国城市化进程的不断加快,城市布局和城镇化扩张已成为国情监测的主要内容之一。地理信息系统的发展为市政管理带来了极大的方便,但在国情监测方面,主要还是依赖遥感图像人工解译等半自动方法、机载激光雷达扫描技术,为地理国情监测提供了一种快速有效的新方法。基于此,分析区域生长滤波在LiDAR数据建筑物提取中的应用,描述LiDAR作为地理信息系统新型数据源在地理国情监测中的重要作用。

基于区域特征的路面裂缝图像滤噪算法

分析了破损路面图像的像素点区域特征,针对不同区域提出加权区域滤波和自适应加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的,所以算法中能够根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明。本算法能够有效滤除噪声,并具有很好的细节保护能力。

基于图像分割技术的城区机载LiDAR数据滤波方法

为了获取高精度的DEM数据,采用了一种基于图像分割技术的方法对机载LiDAR数据进行滤波处理。该方法针对原始激光点云数据,首先运用边缘检测技术进行点云分割,准确提取建筑物的边缘信息,确定地面种子点;然后按照一定的准则进行区域生长,最终得到裸露地面点集。针对几组不同地貌特征的城区实测数据进行滤波实验,通过定性和定量分析,验证了该算法不但计算速度快、精度高,而且还具有较强的稳健性。

基于克里金插值的GPS坐标时间序列共模误差滤波法

GPS坐标时间序列中存在时空相关的共模误差,该误差是GPS坐标时间序列的主要误差来源,去除共模误差对于探测淹没在噪声中的微弱信号有重要意义。本文在共模误差时空相关的基础上提出了一种基于克里金插值的滤波方法,经实测数据分析,证明了该方法能够有效地提取GPS坐标时间序列的共模误差,且相较于区域叠加滤波方法与主成分分析法,该方法提取共模误差的效果整体提高了5.07%。

十字交叉排列面波压制方法及应用

考虑面波特征和古龙断陷区地震资料面波强的特点,提出面波压制的十字交叉排列法.该方法将地震资料中的炮点线和检波点线重排后,进行三维Fourier变换;在频率—波数域滤波后,进行Fourier反变换,实现面波压制处理.古龙断陷区地震资料面波压制结果表明,十字交叉排列面波压制方法具有很好的保幅性和实用性,能够为地震资料保幅处理提供较好的叠前预处理方法,可以在深层地震资料处理中推广应用.

应用显著性算法的纱线条干均匀度检测

针对运用图像方法进行纱线条干均匀度检测时,背景黑板、纱线毛羽以及图像噪声等对检测结果影响较大的问题,借鉴人的视觉感知机制,提出一种应用显著性算法检测纱线条干均匀度的方法。对采集到的纱线图像提取颜色和亮度特征,进行显著性分析,突出纱线条干区域,然后利用迭代阈值分割算法和区域滤波,得到准确清晰的纱线条干二值图像,基于此进行直径计算、均匀度分析和纱线疵点判定。通过边缘准确性评价可知,采用所提方法分割得到的纱线条干二值图像有着较高的分割精度。通过与Uster Classimat 5的均匀度检测结果进行比较,证明这种方法可得到准确的结果,与Uster Classimat 5的测量结果有着较好的一致性。

天基监视空间目标轨迹提取算法

序列星图中弱小目标的检测与定位是可见光天基监视中的关键技术之一,星图预处理的结果直接影响检测灵敏度及虚警率。文中引入一种在轨检测轨迹提取算法,该算法适用于高斯噪声的星图,由高斯最小二乘拟合、小区域滤波及星象边缘阈值分割三步组成。可抑制噪声背景减少虚假目标的同时,较好地保持星象边缘。通过算法性能分析可知,同美国天基可见关相机(SBV)在轨检测(Moving Target Indicator,MTI)及传统阈值分割算法相比,虚假目标数量减少80%,弱小目标信噪比提高3 dB。由于对星斑边缘保持较好,使得恒星及卫星的定位精度优于MTI算法1个角秒。算法实时性强,有利于工程应用。

船载LiDAR用于海岛礁成图研究

海岛礁作为经济发展和国防安全的重要支撑点,掌握其详细准确的空间地理信息数据是非常必要的。海岛礁地形大多比较复杂,为了准确、快速、方便地获取其空间地理信息数据,本文提出基于船载LiDAR对其进行扫描,采用多区域增长滤波算法将点云数据分离为地面点与非地面点,利用地面点成图;采用有准确分类结果的样本对该滤波算法进行定量评价,其滤波结果Ⅰ类误差和Ⅱ类误差较小,说明该滤波算法是有效的;采用该算法对船载LiDAR扫侧的海岛礁点云数据进行滤波,利用分离出的地面点生成等高线图,等高线图与其遥感影像进行叠加定性分析来看,此滤波算法能够以较高的准确率来将地面点与非地面点分开,对于海岛礁成图具有较大的实用价值。

基于ViBe改进的运动目标检测算法

运动目标检测一直是计算机视觉领域的重要研究方向,针对传统的ViBe算法容易出现鬼影、噪点和运动目标不完整等问题,提出一种基于ViBe改进算法的移动目标检测跟踪算法。通过连接区域的滤波操作,填充面积小于设定阈值的前景孔洞区域,以此限制散布在前景物体中的错误背景;通过检测图像的闪烁像素,更新存储之前的模板,并建立闪烁等级表,若某像素的闪烁等级大于等于设定的阈值,则将其从更新模版中移除,从而抑制更新模板中的闪烁区域。在动态视频中结果表明,该算法在满足实时性的前提下,可有效地改善传统ViBe算法,较好地提高运动目标检测效果。

基于反射阴影图的间接光照绘制改进算法

提出了基于反射阴影图的间接光照绘制改进算法。利用间接光照变化平滑的特点对低空间分辨率间接光照的计算结果进行插值得到高分辨率间接光照的结果。由于边界区域间接光照的变化是高频的,必须对边界和非边界区域分别计算。利用可视场景点的几何属性图,检测场景中几何对象的边界,将可视场景区域分为边界区域和非边界区域。边界区域的间接光照在高分辨率下直接计算,其它区域则由低分辨率的间接光照结果插值得来,最后使用自适应区域滤波方法对高分辨率间接光照的结果进行滤波得到最终间接光照结果。实验结果表明,相比于原始的基于反射阴影图的间接光照绘制算法,本算法显著提高了绘制效率,并通过设置插值分辨率阈值来增强算法的适应性。