红外瞄准镜图像灰度不均匀问题分析研究

文章介绍了非制冷型红外热成像系统的工作原理,分析了红外瞄准镜图像灰度不均匀问题的几种影响因素。通过一种基于常数统计约束的校正算法,在一定程度能够解决红外瞄准镜在环境条件剧烈变化下的图像灰度不均匀问题,为后期红外瞄准镜的工程研制及试验鉴定工作提供了一定的理论支撑。

图像灰度分析技术应用——以明清与现代青花瓷纹样为例

青花瓷纹样因其单色的表现形式,纹样是通过颜料的浓淡变化进行控制的。人类约3/4的感光细胞是色盲的,因此,相比于色彩,人眼对于灰度变化更敏感,青花瓷纹样颜料的浓淡变化本质上是灰度变化,使用灰度变化来营造画面。不同时期的青花瓷纹样灰度变化受时代影响而发生改变,因此,以现代图像分析技术为手段,以古代和现代青花瓷纹样作为比较对象,对纹样的边缘线进行灰度检测,分析古代和现代青花瓷纹样灰度变化特征。

图像灰度处理对路面裂缝病害检测影响分析

以路面纵向裂缝、横向裂缝和龟裂等典型路面裂缝病害作为研究对象,采用YOLOv7算法进行路面裂缝类型自动识别。研究过程中对图像数据集进行了灰度化处理,得到了彩色图像集和灰度图像集,针对上述2种裂缝图像集分析了如迭代次数、置信度和交并比阈值等算法参数对目标检测精度及性能的影响,提出了彩色图像集和灰度图像集的最优参数组合。以实测路面裂缝图像作为输入,分别采用基于彩色图像集和灰度图像集的检测算法最优参数组合进行路面裂缝识别,分析了图像灰度处理对路面裂缝检测精度的影响。研究结果表明,算法参数对裂缝检测性能的影响均呈现先增大后减小的趋势,彩色图像集包含更为丰富的路面特征信息,基于彩色图像集算法模型的路面裂缝病害类型识别精度和效率更高。研究成果为路面裂缝病害自动检测精度的提高提供了参考。

基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化

彩色图像灰度化是一种被广泛应用于各个领域的图像压缩方式,但很少有研究关注彩色图像与灰度图像之间的相互转换技术。该文运用深度学习,创新性地提出了一种基于辅助变量增强的可逆彩色图像灰度化方法。该方法使用变量增强技术来保证输出与输入变量通道数相同以满足网络的可逆特性。具体来说,该方法通过可逆神经网络的正向过程实现彩色图像灰度化,逆向过程实现灰度图像的色彩复原。将所提方法在VOC2012,NCD和Wallpaper数据集上进行定性和定量比较。实验结果表明,所提方法在评价指标上均获得了更好的结果。无论是在全局还是局部,生成图像都可以最大程度地保留亮度、颜色对比度和结构相关性等特征。

基于图像灰度识别的煤泥水絮凝沉降速率快速检测方法

目前矿物组成等影响煤泥水絮凝沉降效果的重要参数缺乏有效的在线检测手段,而浓缩池溢流浊度和界面又存在滞后性问题,限制了选煤厂煤泥水智能加药的发展。针对该问题,提出了基于图像灰度识别的煤泥水絮凝沉降速率快速检测方法。利用CCD相机在线采集煤泥水沉降过程图像,并通过均值滤波法进行降噪,计算图像的平均灰度和平均灰度变化率,利用沉降速率与平均灰度变化率的关系得到沉降速率。通过絮凝沉降实验提取图像的灰度、能量、对比度、方差和相关度等特征值,进行分析验证。分析结果表明:(1)5种图像特征中,平均灰度的变化符合煤泥水批次沉降过程中沉降速率的变化规律,即存在缓冲区、线性区和稳定区,且变化特征可以在30 s内获得。(2)平均灰度变化率与沉降速率存在较好的线性相关性,煤泥水质量浓度为20 g/L时,不同絮凝剂添加量下图像平均灰度变化率与沉降速率的线性相关系数达0.9772;煤泥水质量浓度5~25 g/L、絮凝剂添加量为0.1~0.2 kg/t条件下,图像平均灰度变化率与沉降速率的线性相关系数为0.9441。(3)平均灰度变化率可以在较大范围内适应煤泥水絮凝沉降状态的变化,可用于快速检测煤泥水絮凝沉降速率并作为煤泥水加药智能调节的依据。

基于图像灰度的大范围辐射温度反演

为解决高温辐射源和环境温度对红外测温的影响,提高极端工况下红外热像仪的测温精度,以红外辐射理论以及红外热像仪测温原理为基础,提出了一种将红外图像灰度与目标温度、环境温度和积分时间相结合的综合辐射温度反演方法,该方法实现了环境(镜头)温度与场景温度参量解耦,可以独立预估各参量变化所产生的探测器响应变化。首先对红外热像仪进行数据标定,标定时一般采用高精度面源黑体,之后通过计算面源黑体辐射亮度,利用黑体辐亮度和黑体灰度的线性关系,对黑体温度与黑体图像灰度值两组数据之间关系进行拟合,建立全环境温度和全积分时间的大范围温度反演匹配模型。最后在实验室环境下,分别用热像仪和基于灰度的温度反演模型对探测目标进行测温。经过实验验证,该反演模型在实验室环境下取得了较为良好的效果。

面向产品形态认知的图像灰度评价研究

探寻适合产品调研的图像灰度区间,提高产品形态意象获取准确度。以吹风机为研究对象,对人眼灰度敏感区间(中灰度76-180)进行分割细化,基于眼动追踪技术量化产品图像认知与图像灰度的映射关系。利用相对贴近度计算获取产品图像认知最优灰度区间,以及合适的灰度划分区间。研究表明,图像灰度以步长20划分时,灰度对产品意象认知的影响较大;图像灰度在区间146-165时,图像信息清晰,被试意象加工顺畅,大脑认知负荷较小。这一研究可为产品形态意象研究中的图像灰度处理提供理论指导。

基于最大加权投影求解的彩色图像灰度化对比度保留算法

针对目前彩色图像灰度化难以充分保留原彩色图像对比度的问题,本文提出了基于最大加权投影求解的彩色图像灰度化模型及算法.首先,在好的彩色图像灰度化算法应使灰度化图像具有最大对比度的假设下,本模型提出最大加权投影的目标优化函数,并且将原始彩色图像梯度权重引入到最大化函数中,使得原彩色图像中对比度较小的区域也能够在灰度化后的图像中得到保持.每个彩色通道梯度的高斯加权系数反映灰度图像的对比度和原彩色图像的颜色顺序.其次,对所提模型使用参数离散搜索策略求解,通过对线性离散参数模型产生的候选图像进行搜索,由于只有几个算术运算,计算速度较快.最后,为评价所提出算法在复杂场景下图像灰度化对比度保持性能,本文对Cadik、CSDD和COLOR250数据集分别进行灰度化实验.定性和定量实验结果表明,所提算法相比于其他算法能较好地保留原彩色图像颜色对比度,同时具有对噪声鲁棒和运算速度快的优势.

图像灰度信息在煤矸石自动分选中的应用研究

针对传统的基于图像灰度信息的块煤和矸石分选系统只是随意地选择块煤和矸石样本而缺乏代表性和实用性的问题,研究了一种侧重于实用性和系统性的基于图像灰度信息的块煤和矸石自动分选系统。首先从材质、纹理特征、清洁度三个方面选择6块比较有代表性的块煤或矸石,分别在强光、自然光和节能灯光三种强度光照条件下,按照一定的分组方式分析它们的图像灰度分布规律并将其作为计算机目标识别的依据,从而实现块煤或矸石的自动分选。测试结果表明,在特定条件下,利用块煤与矸石图像灰度信息较明显的差异对两者进行视觉区别可实现两者的自动分选。

垂直上升管油气水三相流视频图像灰度波动信号的混沌特性分析

以35号润滑油,空气和自来水为试验介质,应用高速摄像机对垂直上升管内的油气水三相流的6种典型流型进行了动态图像的拍摄。提取每一帧图像的灰度均值组成时间序列,对其进行混沌特性分析,主要对互信息法,自相关法,平均位移法以及(去偏)自相关法4种求延迟的方法进行了对比,同时结合功率谱、混沌关联维与HURST指数对油气水三相流的流型形成机理进行了分析。试验结果表明:垂直上升管中油气水三相流的动态图像灰度波动信号具有混沌特征,能够对三相流几种典型流型进行很好的表征。

垂直上升管中油-气-水三相流动态图像灰度波动信号的混沌特性分析

以35#润滑油、空气和自来水为实验介质,应用高速摄像机对垂直上升管内的油-气-水三相流的6种典型流型进行了动态图像的拍摄。提取每一帧图像的灰度均值组成时间序列,对其进行混沌特性分析,包括延迟时间的求取、吸引子与HURST指数的分析。结果表明,垂直上升管中油-气-水三相流的动态图像灰度波动信号具有混沌特征,能够用来表征油-气-水三相流的典型流型。

红外靶标的图像灰度与温度相关性剖析(英文)

通过图像灰度与温度的相关性,可以精确地得到一些领域上难以被测量到的温度。提出了基于红外靶标的图像灰度与温度的相关性分析。以自行研制的红外靶标为研究对象,采集带有圆形目标孔的红外靶标在不同温度（60-110℃）下的红外图像,再利用Matlab提取不同温度下特定区域的红外图像灰度值,从而确定红外靶标图像灰度与其温度的相关性,得其相关系数为0.962。实验结果表明：红外靶标图像中AOI（area of interest）的平均灰度与温度存在明显的相关性,当红外靶标的温度发生变化时,其红外图像灰度也随之发生变化,且两者呈良好的线性关系。基于红外靶标的图像灰度与温度的相关性在造纸厂草料自燃研究、医疗安全、道路施工等方面都有着较好的应用。

图像灰度与腐蚀特征的相关性研究

根据实验数据研究腐蚀图像灰度和实际腐蚀深度的相关性,发现对孤立、规则圆孔的图像,经双向扫描校准后,其局部平均灰度和孔深存在很好线性关系,相关系数达0.95;对实际腐蚀图像,其局部平均灰度和对应位置坑深仍在0.95置信度下线性相关,但复杂深坑可能导致灰度值偏高(亮),而且,坑深和灰度统计分布相关曲线表现为斜率不同(以坑深0.045 cm为转折点)的两段直线.综上所述,基于图像灰度的腐蚀形貌诊断更适合腐蚀发展初期.此外,图像灰度和实际腐蚀参数的相关性研究表明,图像灰度极差是平均腐蚀速度及最大坑深的良好表征,它们在0.95置信度下线性相关.

图像灰度分布标准化算法研究

人脸图像的灰度分布标准化处理是人脸识别的预备工作 ,文献中并不多见 ,且大体上为经验式的 ;本文从较为理论化的角度推导了一种简单的近似标准化算法 ;接着又设计了另一种新算法 ,对图像灰度作精确的标准化处理 .两种算法各有其优缺点和应用场合 ,文中设计了它们的质量评价方法 .本文工作使灰度分布标准化算法研究达到一个比较系统的阶段 .

基于主色检测与灰度传播的彩色图像灰度化方法

针对已有图像灰度化方法不能同时体现原始图像的全局和局部对比度,且不能保持灰度像素的灰度值等问题,提出一种基于主色检测与灰度传播的彩色图像灰度化方法.首先提出一种基于直方图峰值的主色检测方法,用于提取输入图像中具有代表性的少量主要颜色特征;然后采用基于梯度域的主色灰度化方法将图像主色映射到灰度空间,最大程度地在灰度空间保持主色在彩色空间的视觉对比度;再利用基于局部线性嵌入的灰度传播方法,将主色灰度值和原有灰度像素的灰度值扩散到与其颜色相似的像素上;最后检查图像中是否存在没有被灰度化的彩色像素,如果存在,则使用基于梯度域的局部灰度化方法将其灰度化,得到最终的灰度图像.大量实验结果表明,该方法将全局和局部对比度保持有机结合,得到的灰度图像较好地保持了彩色图像中色彩之间的差异性,并且保持了灰度像素的灰度值.

基于MATLAB和图像灰度值对X射线探测煤矸识别的研究

对X射线识别煤矸技术进行简要介绍,对X射线探测煤矸识别技术进行了模拟实验,对探测的煤矸进行成像,通过MATLAB软件对煤矸图像进行数字化处理,计算出煤矸的图像灰度值,并通过实验数据统计出煤矸的图像灰度阈值。根据灰度信号即可对煤矸进行分选。

一种自适应图像灰度水印算法

提出了一种改进的SPIHT压缩算法,用于灰度水印的预处理,以得到易于嵌入的二进制数据.并将水印自适应地嵌入图像的低频小波系数,使得嵌入水印能量不超过图像可容纳的噪声上限.实验表明,算法能增强水印的鲁棒性,同时不会明显降低其视觉效果,且提取出的水印易于直观判断.

基于图像灰度复杂性测度的炉膛燃烧状况评价

基于非线性动力系统的复杂性刻画理论 ,提出用 Kolmogorov复杂性测度定量评价炉膛燃烧的波动程度。弥补了用图像灰度序列定性描述燃烧工况的不足。分析结果表明 :Kolmogorov复杂性测度能有效地区分火焰燃烧时的正常工况和波动工况 ,可作为反映炉膛燃烧工况的定量指标 ,并能在一定程度上实现燃烧恶化的预警。图 7表 1参

彩色图像灰度化算法综述

针对2005年之后的多种主流灰度化方法进行研究,根据是否对所有像素使用相同映射函数将其分为全局映射法、局部映射法及混合法,介绍每类方法所包含的典型算法的基本思想、实现步骤及优缺点。最后用定性和定量两种评价方法对各种主要算法的实验结果和性能进行对比分析,进一步提出存在的问题及下一步研究方向,为今后的彩色图像灰度化研究提供参考和借鉴。

大视场线阵CCD图像灰度均匀化

针对大视场线阵CCD图像不均匀现象,提出了一种基于图像像素灰度补偿的均匀化方法。首先分析并计算线形目标上不同坐标位置的微小面元在线阵CCD上产生的辐射照度,并由此推导线阵CCD面元上不同像素灰度值与中心像素灰度值之间的关系,进而建立大视场线阵CCD像面上像素的灰度补偿模型,实现大视场线阵CCD图像快速均匀化的目的。对大量线阵CCD采集的高速路面图像进行了处理,结果表明我们提出的方法具有较强的可行性、鲁棒性和实用性。