基于邻域灰度差值的二维Otsu分割方法研究

针对传统二维灰度直方图的阈值分割方法中区域划分像素易丢失、运算速度慢等不足,通过深入分析图像中邻域灰度偏离的情况,并充分考虑像素的空间灰度信息,提出一种利用像素邻域灰度差值的新方法构建二维直方图;基于二维类间方差法实现了图像二维Otsu分割方法,并给出了相应算法的实现步骤。以生物图像中的鱼体分割为实例对方法进行了实验验证,结果表明算法分割效果良好,运算速度提高较明显。

基于多时相遥感图像灰度差值法的地表变化检测

为快速利用多时相遥感数据实现地表信息的变化检测,探讨了使用多时相遥感图像的灰度差值法来进行地表变化检测。计算差值图像的均值和标准差,建立其数学关系,确定变化阈值;通过差值运算后处理方法获得变化信息,并结合地表信息的光谱反射特性,进行城市地表信息的变化检测。

基于灰度差值的HEVC快速帧间编码研究

针对新一代视频压缩编码标准HEVC计算复杂度较高的特点,利用视频序列间时域上的相关性,提出了一种基于灰度差值的编码单元快速划分策略。该策略根据当前编码块与参考块之间的灰度差值进行运动条件判决,在进行编码之前提前确定当前编码单元的编码深度信息,减少帧间预测编码的次数,从而有效地降低了编码端的计算复杂度。实验结果表明,该算法在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失都很小的情况下,和HM标准中的帧间预测算法相比,平均降低了50.18%的编码时间。

基于灰度差值的均值滤波算法及其在AXI中的应用

在AXI系统中,图像会由于射线散射和量子起伏等因素的干扰而产生噪声,影响成像质量。为了不影响对缺陷进行判断,需要对图像进行降噪处理,同时也要尽量保持图像边缘不发生变化。为达到这一目的,本文提出一种基于灰度差值的均值滤波方法,通过设置一个阈值,计算邻域像素与中心像素灰度值之差的绝对值,若此绝对值大于阈值,则设置该邻域像素的权值为0,否则该邻域像素的权值为阈值与以上绝对值之差。通过对比实验证明该方法可以有效的地去除图像中的噪声,且对图像细节几乎没有损失。

抗差值直方图分析的边缘匹配密写

边缘匹配(SM)密写法会引起像素灰度差值直方图统计特性的异常,使灰度差值直方图中出现阶梯,分析者据此可以察觉秘密信息的存在。为加强安全性,提出一种改进的方案,即动态地划分差值|d|的区间,以消除阶梯效应。并在对d进行调整时,在多个候选值中选择一个与原始值最接近的,有效地减小了失真,取得了更好的视觉隐蔽性。实验证明了该方法的有效性。

基于图像差值调制模型的红外纹理生成方法

针对红外场景仿真中纹理映射真实感欠缺,实用性和灵活性较弱的问题,考虑到实拍图像在多方面的局限性,提出了基于红外图像灰度差值调制模型的纹理生成方法。该方法以实测某时刻红外图像为基础,实施材质分类后将材质灰度与其灰度均值进行逐像素差值运算,得到主要景物材质的灰度差值分布,利用传热学理论求出景物在一天内其它时刻的均值温度,再模拟红外成像系统工作过程将其量化为对应灰度均值,并与灰度差值分布进行调制,生成仿真时刻的红外图像。实验结果表明,利用该方法生成的红外纹理图像兼具较高的真实性和可靠性,能够满足仿真应用要求。

基于敏感特征向量的SAR图像灾害变化检测技术

为了解决阴雨云雾条件下光学遥感图像的应用局限性问题,针对典型的四类地表变化(堰塞湖、滑坡泥石流、部分倒塌建筑和严重倒塌建筑)分析SAR图像灰度和纹理特征的敏感程度,并提出敏感特征向量的概念;以综合利用了灰度差值和纹理差值的敏感特征向量作为评判因子,结合主成分分析技术和K均值聚类技术,提出了新的SAR图像灾害变化检测算法。该方法算法简单,检测效果好,并用两组ALOS SAR实验数据进行了证实。

车载激光彩色点云的道路标志线提取方法

以车载激光扫描点云数据为研究对象,提取了车载激光扫描系统获取的路面道路标志信息;利用点云数据的坐标、RGB、强度等属性信息,提出了一种适用于城区街道道路标志线的自动提取方法流程;提出了点云高差法、灰度差值法、强度差值法和动态网格密度法配合使用解决问题,实现了目标物的提取。通过SSW激光建模测量车扫描的多个路段的点云数据试验,道路标志线点云的提取成功率达到90%以上,达到了算法的预期目标,具有较高的实际应用价值。

分水岭算法在重叠细胞图象分割中的应用

分水岭算法是一种广泛使用的分割方法,将其用于细胞图象分割可以克服由于细胞交叠造成的图象分析困难,但缺陷在于它的过分割结果。本文给出一种针对分水岭过分割问题的解决方案,引入灰度差值图的概念,提出一种基于灰度差值图和距离图的变换,将变换结果作为分水岭算法的输入图象;最后对需要存在过分割的区域根据区域灰度性质合并过分割区域。

图像序列中目标关键帧快速搜索算法

在目标测量时所获得的图像序列中 ,如何定位目标关键帧 (最有利于目标测量的图像 )的位置 ,对目标识别的效率和测量设备的性能有着显著的影响 针对具有复杂特性的目标图像序列 ,提出了一种基于帧间像素灰度差值来定位目标关键帧的快速搜索算法 该算法仅仅利用像素灰度值这一最基本的特征 ,将图像序列中相邻两张图像的同一像素的灰度差值与给定阈值相比较 ,统计高于阈值的像素个数 ,再与另一给定阈值相比较 ,进而确定目标关键帧的位置 实验结果表明 ,该算法对目标大小不同、形状不同 ,环境不同 ,信噪比较高的图像序列都具有快速。

自适应变长GOP码率控制算法

H.264/AVC视频编码不能有效地处理场景切换,从而导致编码质量下降,码率控制偏差较大.针对这一问题,提出一种自适应变长GOP码率控制算法.首先用平均灰度差值检测场景切换,并提前结束当前GOP,将当前GOP未编码帧平均分配给后续两个GOP,然后修正码率分配和调整切换帧量化参数.仿真结果表明,改进的算法可以精确检测场景切换,提高编码质量,亮度PSNR平均增益达0.64d B,码率控制误差也更小,平均减少了2.71kbps的码率偏差,新算法对频繁发生场景切换的序列有较好的自适应性.

改进的CDD图像修复模型算法

为解决CDD图像修补模型修复时间长、迭代复杂、边缘过度不自然的问题,提出一种改进的CDD图像修复模型算法。通过简化曲率项运算来减少修复算法的运行时间,引入像素点灰度差值比率和权重平滑函数,克服图像边缘处的扩散相互抵制的现象,有效解决修复后图像边缘模糊的问题。通过实验数据中峰值信噪比(PSNR)和修复时间的对比,表明改进的CDD模型算法比传统的CDD模型算法修复时间更短,边缘过渡更清晰,视觉效果更佳。

基于特征干扰排除的蛋白质光谱分析仿真

研究蛋白质光谱准确检测优化问题。蛋白质的光谱特征较为复杂,质谱特征很容易受到外界因素的影响,造成质谱特征的波动,传统的基于谱峰特征的检测方法一旦受到干扰,会造成质谱特征在多个特征谱中都存在,影响光谱分析的精度。为了避免上述缺陷,提出了一种基于梯度模型控制曲线算法的蛋白质光谱分析方法。利用最小灰度差值方法,提取蛋白质光谱中的特征,从而为光谱分析提供准确的数据基础。利用梯度模型控制曲线方法,对蛋白质光谱进行分割处理,从而实现蛋白质光谱分析。实验结果表明,采用改进算法能够有效提高蛋白质光谱分析的准确性,可为蛋白质检测领域带来了极大的经济效益。

基于Hough变换的植物叶片特征点检测及几何校正

图像采集设备采集的植物叶片图像会发生几何畸变,本文提供了对畸变植物叶片图像快速几何校正的方法。首先将畸变图像进行预处理和局部阈值分割,然后提出了1种基于Hough变换求特征点的方法,最后通过空间变换和灰度差值完成了几何校正。校正结果表明此方法具有较强的可行性和有效性。

基于改进MFD距离的快速模板匹配新算法

针对最小远离距离MFD(Minimum Far Distance)算法对局部尖锐噪声易产生误匹配的问题,提出了一种改进的算法。新算法通过加入噪声阈值,对应点的灰度差值的相似阈值和单调递减累加阈值的方式,有效地去除了图像中的尖锐噪声,快速终止了非匹配点的计算,从而减少了总体的计算量。同时新算法采用了一种包含像素点差值的相关方法来解决同时出现多个匹配点的情况,从而显著抑制了模板的漂移问题。实验结果表明,算法在图像存在噪声、遮挡时都取得了比较满意的匹配效果。

二层减法聚类图像颜色迁移算法

提出了一种图像自动颜色迁移方法,利用二层减法聚类将图像分成一定数量的子块,通过灰度差值直方图方法提取子块纹理特征,建立目标图像与源图像间子块的最佳对应关系,选取各子块数据点密度较大的像素组成子块的样本块,在对应源图像样本块中查找目标样本块的最佳匹配像素,完成样本块间颜色迁移,进而根据已上色的样本块完成目标图像的全局颜色迁移.该算法既适用于彩色图像间颜色迁移也适用于灰度图像上彩色.

鼻子纹路的智能图像分割技术研究与仿真

在面部识别中最明显的生理特征为鼻子,但是鼻子纹路较细浅,图像的灰度变化轻缓,无法精准得出人脸鼻子纹路,且传统分割技术过程较复杂,容易受外界干扰,出现虚假识别现象,对身份认证产生负面影响。因此,提出鼻子纹路的智能图像分割技术。对鼻纹特征进行选取,同时针对图像灰度问题建立GCA演化模型,为图像分割做预处理。在抑制图像噪音基础上,减少计算量,并通过各个方位邻近灰度差值正弦变化趋势,得出图像分割指标,最终完成鼻子纹路的智能图像分割。仿真结果证明,上述技术的鼻子纹路图像分割效果好,噪声抵抗力强,可以大幅度减少分割时间,提高分割精准度。

基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法

Criminisi提出的基于样本的图像修复技术需要在整幅图像中遍历样本,代价太大,并可能因选择错误的样本,不断迭代更新后而导致错误信息累积,使修复结果出现较大的偏差。同时,考虑到Criminisi算法中优先权函数的计算失误可能导致修复结果中出现结构失真,由此提出一种基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法,将目标样本块的搜索限定在与源样本块所覆盖的类别一致的区域当中。在像素点优先权计算中,引入该像素点邻域灰度梯度差值信息,提出更为合理的优先权计算公式,以最大限度保证复杂场景中边缘优先传递,并在置信度更新项中有差别地对待新填充像素点。通过实验证明,改进算法不仅解决了Criminisi算法可能存在的结构偏差延续问题,修复视觉效果更加符合人们的主观感受,而且大大缩短了修复时间。

基于ISODATA算法的城市变化检测

为验证ISODATA分类算法在变化检测中的可行性,利用人为对宜昌市TM影像加入改变的影像和原始图像,对比像素差值法进行ISODATA分类检测。然后利用武汉市多时相遥感影像,进行像素差值法、ISODATA分类算法的变化检测,以对城市的变化进行分析。实验结果表明,2种检测方法结果差别不大,但ISODATA算法有其优越性,证明ISODATA算法在变化检测中有一定的可行性。

基于视觉传达技术的船舶图像匹配研究

为准确实现船舶图像匹配,提出基于视觉传达技术的船舶图像匹配方法。考虑人眼的激励感知与抑制感知状态,在脉冲耦合神经网络内添设侧抑制信号等感知函数,实现低对比度的船舶图像增强处理;采用基于灰度差值直方图的特征提取方法判断增强后船舶图像边缘的粗细程度,提取船舶图像边缘特征;选取斯皮尔曼等级相关系数确定原始船舶图像与待匹配船舶图像的相关系数,以此判断船舶图像间的匹配度。测试结果表明,本文方法对简单与复杂背景的船舶图像均能实现图像增强,并充分获取图像内的边缘信息,实现准确的图像匹配。