对比度熵流仿生导航算法研究

飞行昆虫能够在复杂的自然环境中实现精确的导航,因此研究并借鉴飞行昆虫的导航机理,有助于开发更为高效的导航系统。飞行昆虫(以蜜蜂为代表)的视觉导航实验表明,飞行昆虫是基于图像信息流实现导航的。图像熵可以表征图像信息,为了更好地表征图像的纹理特征及空间分布,提出了对比度熵图的概念及其构造方法。借鉴光流算法及其应用于运动参数估计的思路,再结合卡尔曼滤波对结果进行优化,可得到对比度熵流仿生导航算法。实验表明,对比度熵图的导航算法比灰度熵图的导航算法有更好的导航性能。

用局部对比度信息改善图像质量

在图像的摄取和传输中,图像经常降质。为了改善图像质量,将信息熵的概念与图像的局部对比度信息相结合,提出了一种基于熵概念的非线性噪声的滤除方法,并进一步利用局部统计信息对图像进行增强。分别对模拟图像以及红外图像进行了试验,并与中值滤波、Lee滤波、Frost滤波等经典噪声滤波方法进行比较,实验结果验证了该方法的有效性。