基于多方向滤波和邻域去噪的掌纹主线提取

为了提取完整的、接近自然生长规律的掌纹主线,提出了一种基于多方向滤波和邻域去噪的掌纹主线提取方法.首先对全手掌图像进行预处理,得到统一大小和灰度的ROI(Region of Interest,ROI)掌纹图;然后用中值和4个方向检测器对ROI图像滤波,并对滤波后的结果进行底帽运算从而得到粗提取的结果;最后对粗提取的主线进行二值处理和邻域去噪,得到最终的主线提取结果.在公开的数据集上将新方法与现有同类方法进行对比,主观实验结果表明:新方法提取得到的主线图像连续且完整,客观的PSNR值比对比文献平均高约2.3153 dB,表明新方法能较好地去除断线、孤点噪声,从而完整、有效地提取掌纹主线.

基于多方向中值滤波的各向异性扩散滤波算法

提出一种改进各向异性扩散滤波算法。现有研究方法多存在图像边缘不清,误识别多,扩散系数多凭主观选择等问题。该算法利用保留细节和边缘的能力较为突出的多方向中值滤波方法在多个方向上进行扩散,利用局部方差和图像梯度改进了扩散系数,通过多次迭代修正扩散系数,增强了算法的鲁棒性,且在滤除噪声的同时注重对边缘细节的保持。通过具体实验仿真,以峰值信噪比、均方误差、结构相似度以及图像佳数4个参数作为指标,对实验仿真结果进行了量化比较,表明该算法与传统各向异性扩散方法以及Catté_PM模型等改进方法相比,具备更好的滤除图像噪声以及保持图像边缘的能力。

基于强度-梯度映射与多方向中值滤波的红外弱小目标检测算法

为了能够在复杂环境下准确定位出弱小目标,依据目标的高斯形状特性,设计了强度-梯度映射耦合多方向中值滤波的红外弱小目标检测算法。首先,根据红外图像在4个不同方向的强度均值,对经典的中值滤波进行改进,以有效抑制复杂背景中的噪声。再基于弱小目标的中心像素,获取整个红外图像的强度信息。将红外图像沿着半径方向分割为4个子块,并建立每个子块的极坐标系统,以计算其对应的梯度值。依据最大与最小梯度值的比率,得到整个红外图像的梯度信息。再将强度与梯度信息实施融合,得到背景抑制图像,以增强红外弱小目标。最后,利用强度-梯度映射中的非零像素均值来计算阈值,对背景抑制图像实施分割,准确定位弱小目标。测试数据显示,与已有的红外弱小目标检测方案相比,所提算法具备更高的检测准确性,可完整地识别出目标,呈现出更为理想的ROC(receiver operating characteristic)曲线。

基于滤波残差多方向差分的中值滤波取证技术

图像处理中应用广泛的中值滤波可用于图像反取证技术、隐秘通信技术,因此中值滤波取证受到了研究者的关注.文中提出了一种基于中值滤波残差及其差分(Median Filtering Residual Difference,MFRD)的鲁棒中值滤波取证技术.首先根据方向性和对称性将多方向MFRD分组,然后分别建立自回归模型(Auto-Regressive model,AR)并提取其模型参数和直方图特征,最后将所有分组特征组合成中值滤波检测特征.作者证明了在一定条件下p阶AR模型等价于一个p阶马尔科夫模型,因而采用AR参数代替转移概率可以大大降低信息取证特征的维数.MFRD减少了来自图像内容和JPEG压缩块效应痕迹的干扰,因而增强了提出方法的鲁棒性.在多个图像数据库组成的混合图像库上的测试结果和多个图像库之间的泛化测试结果都表明作者提出的算法能有效地辨别JPEG压缩图像及小尺寸图像是否经过中值滤波操作,其检测错误率远低于现有的一些中值滤波取证技术,并且检测结果不依赖于训练图像.

基于非线性加权均值的多方向广义形态滤波算法的Speckle噪声抑制

本文提出了一种新的用于散斑噪声抑制的非线性加权均值多方向广义形态滤波算法。对实际激光雷达图像处理结果表明:本文算法具备了小波阈值算法图像边缘保持好和局部统计滤波算法散斑噪声抑制能力强的优点,在算法复杂度降低的前提下具有了与F.Safa的改进算法(广义并行加权多方向形态滤波算法)相当的效果,即有效地抑制了散斑噪声,又保持了图像的几何结构。

基于二级修复的多方向加权均值滤波算法

针对目前算法不能有效去除高概率的椒盐噪声并保护图像边缘和细节特征的缺点,提出了一种基于二级修复的多方向加权均值滤波算法。在噪声检测阶段,首先利用一个方差参数判断当前像素点与其邻域像素点之间的灰度差异程度,再通过将方差参数和灰度极值相结合的方法检测出图像中的椒盐噪声点。在噪声修复阶段,提出一种二级修复方法来修复噪声点的灰度值。首先利用改进的自适应中值滤波器对椒盐噪声点进行第一级噪声修复;然后利用方差参数将第一级修复后的噪声点划分为两类,并采用不同的修复方法对这两类像素点进行第二级噪声修复,一类像素点采用均值滤波器进行再修复,另外一类像素点采用多方向加权均值滤波器进行再修复。数值实验结果表明,所提算法的滤波性能和边缘保护能力均优于当下很多先进的滤波器。

基于能量最大响应方向的虹膜识别算法

为提高虹膜识别算法的正确识别率,给出了基于能量最大响应方向的虹膜识别算法。该算法首先对人眼图像进行预处理得到归一化虹膜图像,并依据归一化虹膜纹理的分布特点,选择多尺度多方向滤波技术对归一化虹膜图像进行分解;然后提取最优分解尺度下像素点的能量最大响应方向数,进行二进制虹膜编码和去噪;最后通过计算两个虹膜编码间的加权海明距离和衡量两者的差异性,给出识别结果。实验证明,在等误率为0.1176时,正确识别率达到99.997%。与经典的虹膜识别算法相比较,该算法具有更高的识别率。

基于非均匀五株采样滤波器组的图像阈值除噪

针对传统二维小波缺少多方向特性和传统多方向滤波器组不能进行多尺度分解的缺陷,提出了一种具有多尺度多方向特性的非均匀五株采样滤波器组。该滤波器组每层分解具有一个低频子带和十二个高频子带,并可通过对低频子带的重复分解得到图像的多尺度信息,实现了多方向分解和多尺度分析的统一完成。将提出的非均匀五株采样滤波器组结合统一阈值方法应用于图像除噪。经试验验证,与小波统一阈值除噪相比,所提出的方法对除噪后的图像无论从视觉效果和峰值信噪比(PSNR)上都有较显著提高。

基于局部多尺度的三维模型草图检索方法

三维模型检索已经成为虚拟现实领域的基本问题,草图是三维模型检索的最好方式,随着各种不同分辨率三维模型数据的快速增长,现有基于草图三维模型检索算法无法有效应用于大规模复杂三维模型数据库的检索.在该文中,为了解决低分辨率三维模型顶点数和面片数较少,不易获取完整光滑几何线图的问题,提出了利用高斯差分方法对三维模型深度缓存投影图像提取三维模型线图,并采用贝塞尔曲线优化线图结果.为了提高检索准确率,提出了一种局部多尺度多方向的特征计算方法,在珈伯多方向滤波的基础上,建立了局部形状金字塔尺度空间结构,配合梯度方向直方图计算局部形状特征描述,并利用词袋方法组织局部形状特征.为了提高检索速度,利用加权索引方法存储归一化后的图像特征向量,实现基于草图的三维模型实时检索过程.该文不仅比较分析了不同参数下方法的执行效果,而且运用多种评价方法,选用3个不同三维模型数据库进行方法测试,实现检索原型系统验证方法的有效性.实验证明,该方法相比于大部分其他方法具有更好的检索效果.

海上拖缆双源随机激发地震混合采集及波场分离

海上拖缆多震源混合采集技术因其能提高采集密度和覆盖次数而在国外得到发展和应用,但在国内尚处于研究和试验阶段。这里结合国内实施的海上拖缆双源随机激发地震混合采集试验的数据结果,阐述了多震源激发延迟时间的设置、多震源波场分离关键技术。首先基于多震源分离准则优选了拖缆双源随机激发延迟时间,并在南海进行了双源随机激发拖缆三维采集试验,获得了混合震源地震数据;然后利用混叠噪声在非炮域离散不相关的特点,在共偏移距域采用迭代多方向矢量中值滤波去噪,实现了混合数据的波场分离,得到了单炮记录。为了与常规采集效果对比,使用跟常规地震资料同样的处理流程和参数,进行了各种噪声压制及叠前时间偏移处理。与常规采集的资料处理结果对比表明,拖缆双源随机激发地震资料信噪比得到了提高,成像得到了改善,尤其是断面、断层阴影区、古近系地层和洼陷内幕结构成像改善较大。

抑制多径干扰的UWB SAR成像研究

传统的SAR成像算法不能消除多径传播的干扰,图像上出现虚假目标。本文建立了一种条带SAR模式的多径散射模型,通过分析得到多径产生的虚假目标的三个特征,即方向依赖、低分辨率和非理想聚焦。对低频大波束角SAR．虚假目标的方向性显著,据此本文提出一种能够抑制多径干扰的超宽带(UWB)SAR成像算法。仿真表明,本文算法可以使真假目标的峰值比提高13～18dB。

使用中值-各向异性扩散的超声图像去噪算法

针对超声图像的散斑噪声,提出一种基于多方向中值滤波和改进各向异性扩散的去噪算法.该算法利用多方向中值滤波的良好边缘保持能力,在滤除噪声的同时注重边缘细节的保持.使用归一化局部方差和图像梯度组成的扩散系数,避免了传统各向异性扩散算法中梯度阈值为常数带来的鲁棒性差等问题.通过多组仿真实验,综合滤除散斑噪声能力、保持边缘能力以及迭代速度等指标,表明该算法比传统PM和SRAD模型有更好的滤除超声图像噪声和边缘保持能力.

采用光照不变特征改进支持权重快速立体匹配

为了确定同一场景在不同视点下图像点的对应关系,提出一种基于光照不变特征和改进型支持权重核的快速立体匹配。首先,稠密构造光照不变局部特征计算初始匹配代价;基于三次立方Tri-Cube权重核双通聚合得到稳健的匹配代价;采用优胜者全选法选择初始视差。然后,利用基于多方向邻域Tri-Cube权重核的双边滤波、遮挡检测和误码掩盖等策略实现视差智能修复。实验表明,该方法能产生较为满意的稠密视差图,计算费用低,能提高对光照变化的适应能力。

用非线性加权均值多方向形态滤波算法抑制散斑噪声

提出了一种新的用于抑制散斑噪声的非线性加权均值多方向形态滤波算法。对实际激光雷达图像处理的结果表明 ,该算法既有效地抑制了激光雷达图像中的散斑噪声 。

基于改进迭代去噪法的多震源地震数据分离

多震源激发技术与单震源采集方法相比,极大地提高了地震勘探效率,其混合数据的分离是影响成像的关键因素。将多震源混合数据的伪分离记录从共炮道集分选到其他道集时,次震源地震信号表现为随机噪声,可通过迭代去噪的方法进行分离。本文对传统的迭代预测去噪法进行改进,在每次去噪前加入上一次分离结果来增加迭代去噪的稳定性,并结合多方向矢量中值滤波来进行随机噪声的去除。通过理论模型的多震源混合数据分离试验,表明本文提出的方法具有更好的分离效果,且更为强健,在不同滤波参数下均能保持一定的稳定性。将该方法应用于实际海洋混合地震数据的分离,同样能得到较好的分离结果,具有实际应用价值。

小波融合的输送带边缘检测

在煤炭生产中,输送带纵向撕裂会造成巨大经济损失,因此输送带撕裂检测的实时性和准确性显得格外重要。利用OpenCV开源平台和函数库优点,提出一种小波融合的输送带边缘检测的方法。通过小波多尺度分解将图像分解成低频区域和高频带,对多尺度多方向形态滤波的低频区域和采用改进的Canny算子的高频带分别提取裂纹纹理信息,最后用图像融合技术(逆小波重构原图)重构出新的图像。此外,通过均方根误差、峰值信噪比等参量对图像进行评价和分析。实验结果表明,在抗噪、提取裂纹信息量方面,所提出的方法都要优于传统的检测方法。