函数的一类最小绝对差的几何求法

本文给出了一类函数的最小绝对差的几何求法,利用该法求解此类的极值问题快捷,简便,且有直观性。

基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割

阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛。阈值选取是阈值分割的关键。最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L_2范数)。与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L_1范数)及最小类内最大差(基于L_∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式。文中给出了实验结果,并进行了分析与比较。结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法。

改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法

现有的最小类内绝对差阈值分割方法分割结果不够准确及计算效率过低,为此,本文提出了基于递推昆沌粒子群的改进最小类内绝对差阈值分割方法。首先引入了灰度级-梯度直方图以提高分割准确性,然后简化了阈值选取公式并推出了相应的递推算法,最后利用基于改进的Tent混沌粒子群算法寻找最优阈值,提出了以递推方式计算适应度,大大减少了重复计算。实验结果表明:与基于灰度级-平均灰度级最小绝对差穷举算法相比,本文方法剔除了边缘点和噪声点的影响,选取的阈值更为准确,同时,利用群体智能优化搜索过程,运算时间降低了两个数量级;与基于灰度级-梯度最大类间方差及Logistic混沌粒子群递推算法相比,本文方法基于改进的Tent混沌映射,遍历性更高,因此收敛性更好。

基于P范数的核最小对数绝对差自适应滤波算法

为了进一步提高在α稳定分布噪声背景下非线性自适应滤波算法的收敛速度,本文提出了一种新的基于p范数的核最小对数绝对差自适应滤波算法(kernel least logarithm absolute difference algorithm based on p-norm,P-KLLAD).该算法结合核最小对数绝对差算法和p范数,一方面利用最小对数绝对差准则保证了算法在α稳定分布噪声环境下良好的鲁棒性,另一方面在误差的绝对值上添加p范数,通过p范数和一个正常数a来控制算法的陡峭程度,从而提高该算法的收敛速度.在非线性系统辨识和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真结果表明,本文算法在保证鲁棒性能的同时提高了收敛速度,并且在收敛速度和鲁棒性方面优于核最小均方误差算法、核分式低次幂算法、核最小对数绝对差算法和核最小平均p范数算法.

基于LWT和递归最小类内绝对差的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于提升小波变换(LWT)和递归最小类内绝对差的检测方法。一方面先利用提升小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;另一方面先利用Top-hat算子抑制原始图像的背景,经提升小波去噪后,再进一步使用Top-hat算子;上述两方面得到的图像求和即为预处理图像。然后采用递归最小类内绝对差阈值选取方法分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于形态滤波及基于小波和形态学的红外小目标检测方法进行了比较。结果表明本文方法提高了信噪比,检测率分别提高15%和10%。

基于序列图像块匹配的室内定位算法研究

随着计算机技术、数字信号处理理论和视觉传感技术的发展,人们开始了视觉定位技术的研究;为实现精准、快速的定位效果,阐述了以块匹配法为核心,基于序列图像的室内定位算法;首先初始化序列图像,然后确定搜索区域,计算最小绝对差,返回图像的坐标值,进行坐标变换,最终计算得出两帧图像的位置变化;实验结果表明,经过算法处理的移动轨迹可以近似地表示定位目标的实际路径。

基于图像纹理分布的算法在子弹自动比对中的应用

基于笔者所在研究组自行研发的三维激光彩色扫描仪系统(3DLCS)的功能特性以及公安子弹痕迹检测实际应用的需求,提出了基于图像纹理分布的统计算法.该算法利用边缘检测、去除噪声、阈值分割,找到描述图像纹理分布的数组特征,再利用此特征进行弹头的最小绝对差(MAD)自动比对.与直接利用MAD算法进行子弹检测比较起来,SABGD标注了图像的纹理特征,更符合人眼匹配图像的机制.实验表明,SABGD在弹头检测过程中,可以减少比对的数据量,提高比对准确率,减轻比对人员工作量.

一种基于MAD的地磁匹配导航方法

充分发挥地磁匹配导航方式的优点,引入在图像处理领域广泛采用的互相关匹配概念,提出一种基于二维最小绝对差累加和算法(MAD)的地磁匹配导航方法。通过地磁传感器实时采集运载体附近的地磁信号获取地磁检测序列,将检测序列作为匹配模板在地磁数据库中进行MAD相关计算,获取每一点的地磁强度量值绝对差累加和,地磁数据库中绝对差累加和最小点的位置就是运载体当前坐标的最佳匹配点,由此获取位置导航参数。仿真结果表明,该方法具有较高的定位精度,匹配点的相关峰尖锐,动态定位效果较好。

实时图像处理中基于DSP的MAD模块优化

针对高速图像处理系统中相关跟踪核心模块最小绝对差累加和算法(MAD)的实时性问题,利用TMS320C6416(C6416)处理器的内部并行结构,提出了基于该处理器的MAD算法设计方案。通过合理的内存数据存储安排、高效的程序流程设计以及人工优化循环核等技术措施,充分发挥了C6416的并行处理能力,解决了MAD模块耗时过长的难题。实验结果证明,算法能适应模板与搜索区域大小可变的情况,对于64×64的模板与128×128的搜索区域计算耗时仅9ms,大大缩短了处理时间。

图像痕迹比对方法的应用研究

针对图像痕迹人工对比过程中精度和效率较低,提出一种基于特征点的平均绝对差算法进行图像痕迹检验.使用空间直角坐标系中的平移和旋转变换,建立图像误差分析模型,对三维数据进行修正.通过小波分析的消噪理论选取门限阀值处理,建立小波消噪模型,对数据进行了消噪处理.

基于三维扫描仪的弹头自动比对算法

本文将经三维激光彩色扫描仪系统(3DLCS)扫描所获得的弹头深度信息提取出来,利用最小绝对差算法进行弹头的计算机自动比对;和传统的人工肉眼比对、显微镜比对法、分段照相法、触针比对法相比较,本算法有着数据量小、比对难度低、比对人员工作量小、比对结果精确等优点。

基于引导因子与曲率惩罚模型的图像修复算法

目的解决当前图像修复方法主要通过待修复像素点的法向量来确定修复过程,无法保证其修复顺序从破损区域的周边至中心进行,导致修复图像中存在块效应和不连续效应等问题。方法将引导因子与曲率惩罚模型相结合,设计新的图像修复方法。利用破损区域的中心像素点与其他任意待修复像素点之间的距离来构造引导因子,并将其与置信度项以及数据项结合,形成优先权模型,用于选取优先修复块。利用待修复块的梯度特性对其平滑度进行判断,以明确该待修复块对应的最优匹配块的搜索范围,使其通过最小绝对差平方和(SSD)函数来搜索最优匹配块,从而将最优匹配块中像素点扩散填充至待修复块。最后,基于像素点间的等照度线曲率来建立曲率惩罚模型,以更新置信度项,从而实现图像的修复。结果测试数据表明,与已有修复方案相比,所提算法可以更好地兼顾修复质量与效率。结论所提方案具有较好的修复质量,可用于损坏面积较大图像的复原。

利用改进CV模型分割煤矿井下早期火灾图像

针对传统主动轮廓模型难以实现煤矿井下早期火灾图像火焰区域精确提取的问题,提出了一种改进的Chan-Vese(CV)模型.在计算目标和背景全局区域拟合中心的基础上,利用曲线内外区域局部灰度统计直方图获取目标和背景局部区域拟合中心,并对全局和局部区域拟合中心赋予归一化的调节比例,以综合利用图像全局和局部信息;为了加速曲线运动到目标边缘,利用曲线内外区域像素灰度的最小绝对差来取代模型中原有的内外区域能量权重,以提高模型分割效率.结果表明:与CV模型、局部二值拟合模型(LBF)、全局和局部灰度拟合混合模型(LGIF)、引入自适应能量权重的CV模型(WCV)相比较,提出的模型能更加快速、精确地提取煤矿井下早期火灾图像中的火焰区域,在分割效果和分割效率方面均有明显优势.