一种基于正切图像处理(TIP)模型的图像滤波算法

传统的图像滤波算法在滤除噪声的同时会丢失一些图像的细节信息,使图像变得模糊,为此提出了一种基于正切图像处理模型的图像滤波算法,算法根据待检测像素周围3×3邻域的像素值,利用正切函数和反正切函数进行处理。算法简单、容易实现,能够在有效地抑制噪声的同时,增强和保留图像的边缘和角点等细节信息。通过实验比较可知,该算法明显优于其它图像滤波算法。

基于正切图像处理(TIP)模型的自适应图像增强算法

针对图像增强算法复杂度高、对噪声敏感等问题,在分析对数图像处理模型的基础上,提出了一种基于正切图像处理模型的自适应图像增强算法,该算法具有实现容易、运算速度快等特点,对噪声具有一定的抑制作用,可以增强和保留图像细节信息。既可以增强灰度图像,又可以增强彩色图像,实验和理论分析说明了该算法的优越性。

一种避免颜色失真的图像增强算法

针对现有的图像增强算法对噪声比较敏感,容易产生颜色失真的现象,提出了一种避免颜色失真的图像增强算法。在分析对数图像处理模型的基础上,提出了一种正切图像处理模型,从调色板中提取颜色信息,避免颜色失真,该算法简单、易于实现,对噪声具有一定的抑制作用,可以增强和保留图像的细节信息。实验结果表明,所提算法明显优于其他图像增强算法。

基于图像处理的烟支污点面积测量方法

针对目前烟支污点检测人工测量的各种问题,提出一种基于图像处理技术的烟支污点面积测量方法。该方法以机器视觉系统为硬件平台,首先采用柱面模型进行图像转换,建立图像坐标系与展开坐标系的映射关系;然后利用正切函数对图像作增强处理,增强目标与背景的对比度;最后通过改进的区域生长法分割污点,排除烟支周期纹理和颜色分布的干扰。实验结果表明:该方法测量效率高,稳定性强,精度达到0.03 mm2,能够满足烟支污点的检测需求。

基于多个TIP模型的虚拟场景平滑过渡

给出了一种实现长距离虚拟场景平滑过渡的新方法。首先基于小波变换对场景照片序列进行融合处理,然后对融合后的图像建立蜘蛛网格模型TIP;再利用投影几何原理无缝连接各个TIP模型,最后实现三维虚拟场景的渲染。实验结果表明,该方法有效克服基于单幅图像TIP建立的虚拟场景对漫游长度的局限性,可以实现三维场景的平滑纵深漫游。