基于灰度差分统计的火焰图像纹理特征提取

转炉吹炼过程中,炉口火焰的纹理粗糙度与吹炼所处的阶段有密切的联系。在不同的吹炼阶段,火焰纹理呈现较明显的变化,因此该特征可以作为转炉终点识别系统的重要参数之一,目的是从火焰图像中提取出描述纹理复杂度特征的描述子,进而区分出不同的吹炼阶段。提出基于灰度差分统计的火焰纹粗糙度提取方法,首先对原始火焰图像做去噪、分割、灰度转换的预处理,然后计算灰度差分直方图,在此基础上对比各种特征描述子表述粗糙度的效果。结果表明,和灰度共生矩阵方法的能量特征值相比,灰度差分统计方法中的角度方向二阶矩描述子对不同纹理所处的吹炼时期具有较高的识别率,且具有较快的识别速度,该特征描述子能作为重要的特征参数之一用于实际的转炉吹炼终点判断识别系统中。

基于灰度差分和脊线检测算子的虹膜裂缝检测

虹膜裂缝是用于虹膜识别的特定形状虹膜纹理之一。为了解决在复杂背景下提取裂缝特征的问题,在对虹膜裂缝特征进行分析的基础上,提出了一种虹膜裂缝检测方法。首先用灰度差分模板得到裂缝纹理候选区域,并根据裂缝的先验知识筛选裂缝候选像素,在原图上分割成小区域;其次,采用脊线检测算子在小区域范围内对各种纹理进行检测;最后在二值化图像上计算该区域能量密度,排除非裂缝纹理,实现裂缝纹理的检测。该方法在图库中人工标定的1 201处裂缝中检测正确检出率达到94.09%。实验结果表明,本文方法在不需要手动去掉卷缩轮内区域的情况下,能够在多种虹膜纹理并存的复杂背景下检测出虹膜裂缝纹理。

基于灰度差分不变量的快速局部特征描述算法

提出了一种基于灰度差分不变量区域统计直方图的快速局部特征描述算法来解决传统灰度差分不变量特征描述子计算复杂、稳定性较差且包含的信息量较少的问题。采用低阶且具有微分几何意义的灰度差分不变量描述特征点以降低特征描述子的计算复杂度,提高特征描述子的稳定性;利用特征点邻域的灰度信息和区域信息提高特征描述子的信息含量,增强特征描述子的鲁棒性。将该算法应用于图像匹配。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化、较小视角变化和JPEG压缩等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得较好的匹配效果,而且处理速度比尺度不换特征变换(SIFT)提高约2倍。

基于灰度差分和二维最大熵阈值的新闻字幕检测

针对新闻视频帧中文本区域的定位提取问题,提出了一种有效的字幕定位提取方法。通过灰度差分和变异灰度直方图对新闻视频帧字幕区域定位,再经改进的二维最大熵阈值方法对分割出的文字区域进行二值化,得到可识别的文字图片。最后对文本定位和OCR识别情况进行了算法对比。实验表明,与传统的投影法和最大熵方法相比,该方法可有效地提高文本定位的查全率和OCR的识别率。

基于双目视觉和灰度差分法的粒径测量方法

提出了一种新的基于双目视觉和灰度差分的粒径测量方法,并开发了相应的查询系统。根据散射光经过微粒后在不同角度时有不同强度的特点,通过布置具有不同拍摄角度的数字相机同时拍摄粒子,获得两幅具有灰度差异的粒子图像。结合图像几何校正、粒子检测、粒子配对等数字图像处理技术实现同一粒子在不同图像中所成像点的配对。配对之后再利用灰度差分法测量粒子粒径。最后使用该查询系统进行了模拟验证和实验验证。验证结果表明:本查询系统能够比较理想地实现不同角度下粒子图像的几何校正;利用校正之后的图像进行粒子配对,获得了较为理想的结果;在选择适当参数的情况下,利用灰度差分法能够初步实现对粒子粒径的测量。

基于灰度差分法对隐匿性跖骨行军骨折X线片诊断能力的研究

目的提高隐匿性跖骨行军骨折的X线片诊断能力,为相关方案的借鉴及推广提供依据。方法收集解放军第359医院放射科影像学资料,以首诊时X线片中跖骨行军骨折未被明确,而复诊时确诊的病例为对象,共计129例。收集同期接受影像学检查的脚部无异常100例作为对照组。运用医学图像灰度差分法对其进行回顾性分析研究。结果结合灰度差分法,隐匿性跖骨行军骨折处灰度波形曲线异常,局部呈现陡增波峰或陡降波谷征象。多次采集可有效界定隐匿性跖骨行军骨折线的范围。基于灰度差分法对隐匿性跖骨行军骨折的诊断率分别为第1跖骨100%,第2跖骨91.14%,第3跖骨100%,第4跖骨91.67%,第5跖骨92.00%。结论基于灰度差分法可有效提高X线片对隐匿性跖骨行军骨折的诊断能力,此种方案可在部队基层医院广泛推广。

二阶矩&灰度差分的桥梁裂缝快速识别方法

传统基于摄像的桥梁裂缝识别,存在实时性与准确性的矛盾。结合桥梁病害图的颜色和纹理特征,利用图像质量评价方法,提出一种基于二阶矩与灰度差分的桥梁裂缝安全评价方法。选择桥梁质量较好时的图像组成参考图像,间隔采样建立评价图像序列。提出基于颜色矩与灰度差分的桥梁裂缝安全评价算法。通过颜色与纹理在HSV颜色空间的安全评价函数,计算评价图像与参考图像之间的相关程度,获得评价参数序列。评价参数大于阈值时,说明图像上存在显著变化,提示人工检测。实验在6组桥梁裂缝图上进行,数据表明,评价结果与算子提取的病害程度一致,同时在裂缝识别上优于峰值信噪比等方法。

基于灰度差分不变量的点特征匹配

本文提出了一种新的基于灰度差分不变量的点特征匹配方法。首先 ,利用灰度差分不变量获得点集之间的初始匹配 ;然后 ,利用初始匹配快速、稳健地估计图象之间的唯一几何约束———对极几何约束 ;最后 ,利用对极几何约束改进初始匹配。大量的实际图象实验表明 。

一种改进型灰度差分聚焦算法研究与实现

为解决显微图像采集中聚焦的准确性和快速性,设计并实现了一种包括图像采集端、图像处理算法实现模块、OSD菜单实现模块、系统控制模块和HDMI输出模块等硬件采集系统。结合实际应用和现有的图像处理算法,提出了适合数字显微图像的图像预处理自动聚焦算法,在灰度差分绝对值之和函数的基础上增加了对周围点的判断,提高了算法的精确度。实验结果表明,通过对切片图像在显微镜物镜10倍、40倍、100倍下采集到的离、聚焦图像以及聚焦曲线呈现单峰性,无偏性等特点,能实现良好的聚焦能力。

基于灰度差分与变异直方图的新闻标题字幕探测

新闻视频中的标注文本是对视频内容的高度概括。针对新闻视频帧中文本区域的定位问题,提出了一种有效的字幕定位方法。该方法通过灰度差分统计对视频帧中文字区域进行行定位,再利用变异灰度直方图(VGH)对文字区域进行列定位,最后对预处理结果进行过滤和合并得到文字区域定位的准确结果。实验表明该方法效果良好,不受文字大小影响以及图像背景复杂度限制,且易于实现。

基于灰度差分的新闻视频标题字幕探测

为实现新闻视频图像中标注文本的快速检测与定位,提出了一种有效的字幕定位方法。该方法通过灰度差分统计对视频帧中文字区域进行行定位,再利用行定位信息得到的子图像在垂直方向的投影进行列定位,最后对预处理结果进行过滤和合并得到文字区域定位的精确结果。实验结果表明:该方法效果良好,不受文字大小影响,不受图像背景复杂度限制,方便快捷。

基于图像灰度差分统计的雾霾污染等级检测方法

针对传统的雾霾污染等级检测方法中实时性较差、以点带面及成本较高等问题,提出一种基于图像灰度差分统计的检测方法。利用人眼能够对雾霾污染图像进行辨识的特点,通过分层处理将图像置于RGB空间下,运用图像灰度差分统计的方法计算图像的特征参量熵值和Canberra距离,对雾霾污染等级进行分类识别。实验结果表明,该算法能有效识别雾霾天气,具有识别率高、实时性强的特点。

SURF与灰度差分在小模数塑料齿轮缺陷检测中的研究与应用

利用FLANN算法对已检测的SURF描述子进行特征匹配,对获得的关键点进行迭代排序,用RANSAC算法进行匹配点优化提纯。通过灰度差分算法对经过矩阵变换配准后的图像进行缺陷区域提取,采用Otsu阈值法进行图像分割,并对缺陷连通域面积特征进行分析。试验结果表明,该方法在检测速度与范围方面优于传统的检测算法,在小模数塑料齿轮工业在线检测方面有着积极的研究意义与价值。

基于灰度差分的舌象图像分类方法

传统的舌诊常常由于医师的个人主观以及光照、亮度等外部因素的干扰而造成诊断结果的不稳定。为了探究舌象特征与舌诊结果的映射关系,用客观的观测指标对舌象进行定性、定量的研究,把中医临床医学经验和传统的图像处理技术相结合已经成为一种趋势。舌象的纹理特征可以反映出舌象薄厚、腐腻、老嫩的程度,而非舌象传统的颜色和形状等特征所能体现。因此,本文提出了一种基于灰度差分的分类方法。该方法首先通过色偏检测,对舌象的图像进行颜色校正;然后借助GrabCut算法对舌象进行图像分割,从而保留舌象中舌体的有效部分;最后,结合灰度差分统计法对舌体的纹理特征进行特征提取和分析,并对不同类型的舌象图像实现分类。实验结果表明,本文的方法相较于其他的纹理及颜色分类方法在分类舌象老嫩的情况上更具优势。

基于灰度差分统计法的图像复制与移动伪造检测方法

针对数字图像中复制-移动伪造的检测,提出一种结合灰度差分统计法(GDS)特征提取和多层感知机(MLP)神经网络分类器的检测方法。首先,将图像转换为灰度图像,并获得图像的灰度差分矩阵。然后,根据灰度分布、距离分布等信息,利用灰度差分统计法构建5个特征构成特征向量。最后,基于提取的特征,通过MLP神经网络进行分类,以此来检测该图像块是否为伪造区域。在实验中,将提出的GDS特征与传统SIFT特征进行了比较,结果表明,该方法能够有效检测出伪造区域,具有较高的准确性。

沿边局部灰度差分椒盐噪声滤波

为了在减小高密度椒盐噪声漏检的同时最大限度提升滤波效果,提出一种新算法。该算法首先利用椒盐灰度极值,抽取准噪声点;然后对准噪声点执行局部窗口沿边检测,判断疑似噪声集合;最后,只对疑似噪声集合中像素点进行就近双边加权灰度替换滤波。实验数据显示,不同噪声密度环境下,本文算法在现有滤波算法的基础上,将峰值信噪比(PSNR)参数分别提高0.2～1.6 dB。实验结果表明,该算法的综合性能优于其他相关的算法。

基于灰度差分法对首发轻度抑郁患者海马结构MRI信号的研究

目的明确首发轻度抑郁患者海马结构的细微病变。方法对自2013年5月至2016年5月在江苏大学附属医院神经科门诊的20例首发轻度抑郁患者（患者组）及20例正常人（对照组1行头颅海马MRI T1扫描，以灰度差分法对海马各结构MRI信号灰度值行对比分析。结果2组受试者海马头、体、尾部均可清晰辨认。与对照组相比，患者组双侧海马头部MRI信号灰度值的最大值、最小值及平均值均显著减低，差异均有统计学意义（P＜0．05）；但双侧海马体部及尾部MRI信号灰度值的最大值、最小值及平均值未见明显改变，差异均无统计学意义（P＞0．05）。患者组双侧海马头部MRI信号欠均匀，信号灰度曲线波形形态异常，局部呈现由海马头部外侧向内侧（与杏仁核交界处）逐渐递减的征象；但双侧海马体部及尾部MRI信号灰度曲线波形未见明显改变。结论首发轻度抑郁患者海马结构存在细微病变，其MRI信号表现为海马头部灰度值呈递减式降低。

基于灰度差分法的7.0 T及3.0 T MRI测量正常大鼠海马容积的对比研究

目的 评价7.0 T MRI对正常大鼠海马结构及亚区容积的检测能力.方法 40只正常Wistar大鼠分别行7.0 T 和3.0 T MRI T2WI扫描,图像导入IMAGE J软件,利用灰度差分法辨识海马及亚区的解剖点,测得两种场强MRI海马及亚区层面积、容积并进行比较.结果 7.0 T MRI中,侧脑室、环池辨认率达100%（40/40）,腹侧海马裂与下托辨认率达95%（38/40）,丘脑外侧核、外侧膝状体背侧核辨认率达90%（36/40）.3.0 T MRI上只能清晰辨认双侧侧脑室及环池,不能分辨大鼠海马亚区结构.3.0 T MRI所测海马层面积左侧 （2.81±0.86） mm^2、右侧 （2.77±0.80）mm^2,容积左侧（56.36±5.98） mm^3、右侧（55.61±6.03 ）mm^3;7.0 T MRI所测海马层面积左侧（3.25±0.92） mm^2、右侧 （3.14±0.81）mm^2,容积左侧（64.29±7.13）mm^3、右侧（65.34±7.74）mm^3;两者比较差异均有统计学意义（P值均〈0.05）.7.0 T MRI所测海马CA1区层面积左侧为 （2.81±0.98） mm^2、右侧 （2.88±0.92） mm^2,容积左侧为（27.02±4.62）mm^3、右侧（27.64±4.13） mm^3;CA3和DG区合并计为CA3-DG区,其层面积左侧为 （4.21±1.21） mm^2、右侧 （4.19±1.40）mm^2,容积左侧为（38.73±4.17） mm^3、右侧（38.11±5.09） mm^3.结论 依据灰度差分法,大鼠海马7.0 T MRI能够准确辨认海马结构、亚区边界标志点,获得其较为可靠的容积大小,其相关数据可为此类研究提供参照和依据.

基于灰度差分的改进K-means算法在煤矿图像分割的应用

煤矿图像由于其特殊环境造成的非均匀低光照特点,给图像分割带来了困难。针对非均匀低光照的煤矿图像分割问题,提出一种基于灰度差分的改进K-means图像聚类分割算法。首先计算图像的灰度差分统计特征,包括对比度、熵和平均值,用灰度差分统计特征描述煤矿图像的纹理特征,建立特征向量;然后建立基于纹理特征向量的样本与聚类中心的距离函数,通过K-means算法的准则函数构建优化问题;最后根据优化问题的聚类结果实现煤矿图像的目标分割。两组煤矿图像分割试验结果的评价指标平均提升了12%,结合分割视觉效果,说明了改进方法能够实现煤矿图像的有效分割,可得到较好的分割效果。

基于灰度值差分的纸张计数算法设计

针对实际生产中机械式纸张计数存在成本高、噪声大的缺点,采用基于灰度差分的纸张计数算法,并且实验验证了其计数的准确性。基于灰度差分的纸张计数算法将排列整齐的纸张的图像进行灰度化后,利用Gabor滤波器进行图像边缘增强,并利用图像灰度投影后的灰度差分,得到灰度像素曲线;根据波峰与波峰之间的间隔初步判断1张纸的厚度,排除干扰峰谷点后,准确定位出波峰或者波谷的的位置;根据标记的位置,实现对纸张进行计数。实验验证结果表明:该算法能较好地实现对纸张的计数,且简单易行,准确率在97%以上。