基于Matlab程序的图像灰度均衡化及其边缘检测

主要讨论获得图片后如何提取其边界信息,首先利用图像灰度均匀化解决了对比度不清晰的问题,然后利用高斯滤波法对图片进行滤波去噪,进而利用Canny算法实现边缘检测提取边界,该方法与Matlab自带的求边界方法有明显的提高,为利用Matlab程序求图像分形维数提供了更精确的前提.

基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法

针对现行的均值滤波算法存在的局限性,基于灰度修剪和均衡化的加权均值滤波算法对其进行改进.算法根据高斯噪声的特点及其对原图像的影响,对处于灰度概率峰值附近所对应的灰度进行修剪,再进行加权均值滤波.加权系数同时考虑灰度相关性与距离相关性,是灰度测度因子和距离测度因子的乘积.算法最后对加权均值滤波后图像进行分段的灰度均衡化.滤波实验的结果表明,相对于现行的均值滤波算法,本算法有着更好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.

直方图均衡化在数字图像处理中的应用

详细阐述了灰度直方图均衡化将原始图像密集的灰度分布变成在全部灰度范围内的均匀分布,从而拉大图像的对比度并在视觉上达到明显增强的效果,使一些原本不易观察到的细节能变得清晰可辨。

基于图像增强与迁移学习的破损绝缘子识别

输电线路是电力系统中电能传输的关键,随着无人机技术和机器视觉的快速发展,为电力线路绝缘子识别提供了便捷。基于无人机拍摄的输电线路破损绝缘子图像识别,能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。为了提高绝缘子识别精确度,提出一种基于图像灰度均衡化和超分辨率卷积神经网络的图像增强算法。灰度均衡化算法能够改善图像的对比度,提高图像清晰度;超分辨率卷积神经网络图像增强算法实现了图像的超分辨率重建,从而使图像清晰度更高、真实度更强。通过使用VGG16作为特征提取和分类器,结合迁移学习实现模型的训练,对增强后的彩色图像数据集进行训练,进一步提高了识别精度。在权威数据集CPLID上验证了所提出算法的有效性与高识别精度,并比较了不同算法模型的精确度,所提出的深度迁移学习算法在实际应用中能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。

基于图像增强与CNN的输电线路破损绝缘子识别

输电线路是电力系统中电能传输的关键,近年来无人机技术和机器视觉的快速发展为电力线路绝缘子识别提供了便捷。基于无人机拍摄的输电线路破损绝缘子自动识别能有效降低人工巡检的成本和安全隐患。无人机拍摄的绝缘子图像存在目标相对背景较小、目标特征不明显、绝缘子破损区域较小识别难度大等困难。为降低上述影响,基于图像灰度均衡化和SRCNN超分辨率图像增强技术,设计了一种基于CNN的输电线路破损绝缘子识别算法,并在权威数据集上验证了所提算法的有效性。

不确定环境下基于SIFT算法和一类分类的火焰识别

在不确定的复杂环境下,基于图像的火焰早期检测是一个未解难题。因此,将灰度均衡化理论延伸至此领域来对疑似火焰图像进行预处理,通过引入SIFT算法发现火焰图像的多尺度特征,确定火焰极值点并进行特征匹配,有效识别火焰尖角以提高侦测的有效性。将分形理论的分数维作为火焰的特征加以使用。由于通常情况下火焰是异常值,一类分类器具有代价低、特征易获取、精度高等诸多优点,因此使用一类分类器完成火焰识别。实验证明,该研究不仅在近距离光照强的条件下具有良好的真阳性率和假阳性率,而且在光照弱的情况下具有较高的火焰发现率和较低的虚警率。

基于SoPC的实时视频处理与显示设计

介绍了一种采用SoPC技术,适用于光照度不够均匀造成图像灰度过于集中环境下的视频处理与显示设计。该系统基于FPGA技术,通过将NiosⅡ软核处理器、用户自定义逻辑模块、存储器、I/O等集成到单块低成本的FPGA上,实现对解码芯片SAA7113H的初始化及配置、视频图像灰度信号直方图统计以及灰度均衡化的实时处理与显示。其设计灵活、可靠性高,并且降低了成本和功耗。

基于计算机视觉的驾驶疲劳识别方法的研究

汽车驾驶员疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一,许多国家在进行疲劳报警器的研究。在介绍和比较多种驾驶疲劳测评方法的基础上,阐述PERCLOS评价驾驶疲劳的机理,并与其他几种方法进行对比,以证明其优越性。设计一套驾驶员疲劳监控系统,应用图像差分的方法,灰度直方图、直方图均衡化等图像分析手段,定位和识别驾驶员眼睛睁开与闭合的变化过程,统计出眼睛闭合时间来确定疲劳程度,并通过利用MATLAB得以实现。给出了一种基于PERCLOS的驾驶员疲劳识别的新方法。

基于渐进式分割的蔬菜病虫害识别仿真研究

针对当前蔬菜病虫害相关成果存在的识别准确率较低等问题,提出基于渐进式分割的蔬菜病虫害识别方法。首先采集蔬菜图像,利用灰度直方图均衡化法增强图像细节,提高图像清晰度。对增强后图像进行二值化处理,实现病斑部位的分离,同时进行边缘检测与细线化操作,提取病斑轮廓。引入渐进式分割法,利用渐近分割方法选择图像区域,通过局部优化完成匹配,直至获取最终的分割结果,实现蔬菜病虫害识别。通过实验证明,所提方法图像处理效果良好,且具有较高的识别准确率。

VC＋＋编程实现对曝光不足照片的修复

本文详细讲述了对曝光处理不足照片实施灰度均衡化处理的具体算法和理论依据，并给出了C++程序实现的关键步骤和部分代码。

基于图像处理的同轴误差在线检测方法的研究

针对同轴度误差测量,提出一种基于图像处理的测量方法。通过对工件图像进行灰度均衡化处理、二值化处理和Sobel算子进行边缘检测,获得图像轮廓点的像素值;利用直线拟合的方法得到工件图像轮廓的轴线方程,将其与基准的直线方程对比,得出工件的同轴度误差。同时,对标准件做试验,验证了其检测精度,证实了其可行性。