基于视觉传达技术的激光图像多级融合方法研究

设计了基于视觉传达技术的激光图像多级融合方法,以获得突出的视觉传达效果。首先采用改进单尺度Retinex算法提取原始激光图的反射图像,并通过高斯-拉普拉斯算法的重构获得的多尺度彩色图像,实现原始激光图像的增强,然后采用深度堆叠卷积神经网络对获得高、低频图像,并依据最大局部方差融高频图像,根据匹配度与阈值的对比融合低频图像,最后实验结果表明:堆叠CNN数量为4时,融合后的激光图像视觉传达效果最优,该方法增强后的激光图像局部细节信息丰富、色彩饱满度好,融合图像的图像最大灰度值频率仅为0.015。

基于视觉传达技术的卷烟包装造型仿真设计系统的实现

通过图像处理方式构建卷烟数字化外观设计和3D仿真设计,获取各种包装视觉造型图像如烟盒特性等设计元素,借助角点标注法分析外计算产品外包装造型视觉效果高分辨特征分布值,并利用机械视觉技术实现产品外包装造型视觉效果3D特性的结合,对卷烟包装造型视觉进行创新设计,提升外包装造型的视觉传递功能。结果表明,采用该技术的卷烟3D包装造型设计输出稳定性好,峰值信噪比高,大大增强了产品外包装造型的视觉表达能力。

基于视觉传达技术的舰船航行图像去雾增强方法

大雾天气对舰船在海上航行的安全造成极大干扰,同时也对雾天舰船的作战能力产生影响。大雾天气下获取的图像会存在舰船特征信息丢失、对比度失真等情况,本文提出基于视觉传达技术的舰船航行图像去雾增强方法,研究雾天的图像衰减模型,在此基础上研究直方图均衡法和多源目标融合图像去雾算法,并对比不同算法的图像去雾效果。提出基于视觉传达的船舶特征提取方法,实现视觉传达的雾天舰船航行图像监控系统,通过对图像的去雾及增强,改善了雾天下图像的视觉效果,提升了舰船航行的安全性。

基于视觉传达技术的弱光照图像增强方法

由于利用激光技术在弱光照条件下采集的图片容易出现图像细节丢失、分辨率下降等现象。为此针对该类图像,提出基于视觉传达技术的弱光照图像增强方法。先分析弱光照图像的退化情况,生成弱光照图像的退化模型,分割提取出原始图像中的模糊区域,有针对性地对其进行增强处理。添加视觉传达技术,利用最大后验概率以及最大似然函数预测实现弱光照激光图像的增强。实验结果表明,应用所提方法对图像进行增强处理后,其偏色情况小,最高仅为0.211,在不同信噪比下图像的增强效果均较好,且增强后的信息熵、峰值信噪比、平均梯度分别为12.684、33.546和11.987,均超过原图像的2倍,具有一定应用价值。

基于视觉传达技术的光照变化强烈图像优化处理研究

当前方法进行对光照变化强烈图像进行优化时,会造成一定程度的梯度变化,导致后续光照变化强烈图像识别率低,为此,提出了基于视觉传达技术的光照变化强烈图像优化处理方法。以多尺度理论分解强烈光照图像频率,异向扩散方程计算光影图像梯度,视觉传达技术建立反投影优化光照变化强烈图像。对比实验结果表明,相比其他三种传统方法,本方法对光照变化强烈图像的识别率更高、误识率更低,且识别效率更高。说明本方法的光照变化强烈图像优化效果优势明显。

视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法

多光谱图像包含了大量冗余信息,影响多光谱图像存储和传输,为了减少多光谱图像存储空间,提高多光谱图像传输速度,提出了基于视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法。首先采用多光谱图像,并采用视觉传达技术对多光谱图像进行去噪和增强处理,提高多光谱图像质量,然后运用卷积神经网络设计多光谱图像压缩模型,对光谱图像进行有效压缩,最后与经典方法进行了多光谱图像压缩对比实验,结果表明本方法能够实现多光谱图像高效压缩,压缩时间控制20 ms以内,而且多光谱图像压缩率超过40%,远远高于对比方法,同时可以保证压缩后多光谱图像质量,具有十分明显的优越性。

视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法

通过对多光谱图像压缩处理,降低存储空间并提高图像存储质量,提出基于视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法。采用二维小波变换进行多光谱图像的细节层结构融合处理,提取多光谱图像的向量量化特征分布集,采用低频特征分解和视觉传达融合技术实现对多光谱图像的冗余性处理,通过图像编码和子空间降噪技术建立多光谱图像的压缩编码模型,采用结构信息特征重组和无损压缩传输技术实现对多光谱图像的视觉传达重构和多重特征压缩。仿真测试表明,采用该方法进行多光谱图像压缩的无损性较好,对细节特征的保留能力较强,图像码字和原始矢量的匹配度较高,可有效保留图像的细节分量的同时降低了图像的存储开销。

基于视觉传达技术的船舶图像弱小目标跟踪方法

为了及时发现行驶过程中船舶并及时避开,提出基于视觉传达技术的船舶图像弱小目标跟踪方法。使用视觉传达技术对获取的船舶图像进行去噪处理,采用TDLMS算法通过对去噪后的船舶图像使用模板卷积,检测弱小目标。在此基础上引入模板压缩及空心法进行TDLMS算法改进,提升船舶图像背景预测精度,获取精准船舶图像弱小目标检测结果,并使用直线模型对弱小目标进行跟踪。引入卡尔曼滤波算法对弱小目标的运动轨迹进行预测更新,实现船舶图像弱小目标的实时跟踪。实验结果表明:视觉传达技术的应用可显著提升船舶图像质量,该方法可以有效实现船舶弱小目标不同运行状态下的准确跟踪。

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。

基于视觉传达技术的模糊光图像增强方法

由于进行模糊光图像增强的过程中,没有对图像进行去噪和校正处理,致使增强效果和图像质量较差、对比度和边缘强度较低,为此提出基于视觉传达技术的模糊光图像增强方法。通过小波滤波及中值滤波,对模糊光图像去噪处理,基于非线性直方图变换和参数优化,对去噪后的模糊光图像校正,根据校正结果,将改进MSR算法与视觉传达技术中的多尺度Retinex算法结合,恢复图像颜色,并完成最终的模糊光图像增强处理。实验结果表明,所提方法的模糊光图像增强效果更好、对比度更高、边缘强度更高、图像质量更好。

基于视觉传达技术的舰船图像质量提升方法

由于舰船行驶过程所拍摄图像容易受到各种外界因素影响,降低舰船图像质量,无法获取舰船重要信息,因此,有效利用多种视觉传达技术提升舰船图像质量。结合大气弹射模型,采用改进的四叉树搜索方法估计有雾舰船图像的大气光值,通过子窗口引导滤波器估计有雾舰船图像的透射率,反推大气散射模型,获取去雾后的舰船图像;通过视觉传达技术中低通滤波器将去雾后舰船图像分解为低频部分和高频部分,将舰船图像的低频部分输入到编码-解码深度网络中,修正舰船图像的颜色,将舰船图像的高频部分输入到残差网络中,增强舰船图像的清晰度;再经视觉传达技术中改进的双伽马函数调整舰船图像的亮度,实现舰船图像的质量提升。实验结果表明:该方法使舰船图像的纹理细节丰富,颜色鲜明,具有较高的清晰度和对比度,符合人眼的视觉感受;与原始舰船图像的结构相似性均在0.91以上,保证了舰船图像的真实性。

基于视觉传达技术的遥感图像压缩感知智能重建方法

为提高重建图像质量,提出基于视觉传达技术的遥感图像压缩感知智能重建方法。首先,基于压缩感知采集遥感图像的稀疏信号,完成遥感图像的初始重建;其次,基于视觉传达技术预处理初始重建图像,实现遥感图像的深度智能重建;最后,进行实验对比分析。实验结果表明,利用该方法重建后的遥感图像质量较高,优于其他方法。

基于视觉传达技术的三维图像虚拟重建系统

针对原有的三维图像虚拟重建系统生成的图像噪声较大,边缘出现伪影的问题,提出基于视觉传达技术的三维图像虚拟重建系统。优化原有硬件结构,扩展时钟模块,利用CY25400芯片与CDCVF2510芯片提高数据处理效率;在二维图像中,读取主要信息,通过数据转换,以三维立体形式展现,选定特征区域,提取图像特征,计算得到关键物理坐标点,完成主要代码编写;利用视觉传达技术,将显示性视觉元素反馈到三维图像中,完成三维图像虚拟重建系统设计。采用对照形式测试所设计系统性能,测试结果表明,与原有系统重建结果对比,将视觉传达技术应用到三维图像虚拟重建中,能够有效去除噪声,使图像边缘区域显示清晰,能够满足用户需求。

基于视觉传达技术的三维图像重建系统研究

三维图像重建是当前图像处理领域的研究热点,为了解决传统重建系统存在重建效率、精度均低的问题,以提高三维图像重建效果为目标,设计了基于视觉传达技术的三维图像重建系统。首先分析了三维图像重建的系统功能框架,然后对系统的主要子模块:图像解析模块、图像预处理模块、三维可视化模块进行了详细设计,最后在相同环境与传统三维图像重建系统进行了仿真对比实验。实验结果表明,基于视觉传达技术的三维图像重建精度高,而且提高了三维图像重建效率,三维图像重建整体效果要明显优于传统三维图像重建系统,具有更高的实际应用价值。

基于视觉传达技术的产品外包装造型仿真设计

为了提高产品外包装造型的设计效果,提出基于视觉传达技术的产品外包装造型仿真设计方法。采用图像处理方法进行产品外包装造型视觉图像采样,提取产品外包装造型视觉图像的边缘轮廓特征量,采用角点标注的方法进行产品外包装造型视觉信息分析,计算产品外包装造型视觉高分辨特征分布值,采用机器视觉方法进行产品外包装造型视觉三维特征重构,结合小波多尺度分解方法进行产品外包装造型视觉信息的轮廓检测和特征点标定,建立产品外包装造型视觉图像的角点检测模型,根据边缘轮廓检测和角点检测结果,实现产品外包装造型视觉优化设计,提高产品外包装造型的视觉传达能力。仿真结果表明,采用该方法进行产品外包装造型视觉设计的输出性能较好,峰值信噪比较高,提高了产品外包装造型的视觉表达能力。

基于视觉传达技术的广告设计系统设计

为解决广告动画设计系统存在的缺陷,以获得更优的广告动画,提出了基于视觉传达技术的广告动画设计系统。首先分析了广告动画设计系统的研究进展,找到引起广告动画设计系统缺陷的原因,设计了广告动画设计的硬件系统,主要包括图像编码模块和图像处理模块,采用根据视觉传达技术对广告动画视觉效果和播放效果进行设计,最后与其它广告动画设计系统进行了对比测试,验证了视觉传达技术的广告动画设计系统的优越性。

基于视觉传达技术的过度曝光激光图像修复研究

为了实现过度曝光激光图像的识别能力,提出基于视觉传达技术的过度曝光激光图像修复方法。在大气散射环境下构建过度曝光激光图像的信息采集和特征分析模型,采用多分辨传感基阵实现过度曝光激光图像的信息融合处理,采用模糊度特征匹配的方法,实现过度曝光激光图像的模糊信息点标记,采用饱和度融合规则进行过度曝光激光图像的模糊点修复和特征聚类处理,提取过度曝光激光图像显著特征量,使用亮度分量融合的方法实现过度曝光激光图像特征细节透射分析,对提取的过度曝光激光图像的边界细节特征量,采用先验样本知识估计的方法,对过度曝光激光图像的缺损区域进行融合识别,结合模糊度学习方法实现对过度曝光图像的视觉传达修复。仿真结果表明,采用该方法进行过度曝光激光图像修复的精度达到99.2%,平均修复时间为1.22 s,具有较好的自适应性,特征辨识度水平较高,提高了过度曝光激光图像的细节特征表达能力。

基于视觉传达技术的光照干扰图像增强研究

光照干扰会影响图像质量,使得图像模糊不清,图像质量低,为了提高图像质量,消除光照变化对图像质量的干扰,提出基于视觉传达技术的光照干扰图像增强方法。首先分析国内外光照干扰图像增强的研究进展,找到光照干扰影响图像质量的原因,然后引入视觉传达技术提取图像中的光照分量,去除光照干扰成分,并对图像像素进行融合处理,最后与其他图像增强方法进行了对比测试,结果表明,本方法可以有效抑制光照变化带来的干扰,提高了图像的信噪比,达到了34.6dB,获得了十分理想的光照干扰图像增强效果。

基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别

针对当前交通标志图像识别错误率高、识别实时性差等缺陷,以提高交通标志图像识别准确率为主要目标,提出基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别方法。首先,采集交通标志图像,并根据视觉传达技术对图像进行预处理,提高交通标志图像质量;然后,从交通标志图像中提取识别特征,并采用机器学习算法中的支持向量机对交通标志图像进行自动分类和智能识别;最后,采用交通标志图像识别的数据集进行仿真模拟实验。结果表明,所提方法提高了交通标志图像智能识别的正确率,识别速度大大提升,交通标志图像智能识别结果明显优于当前其他方法,具有更高的实际应用价值。

视觉传达技术构建下的数字化报业媒体系统设计与研究

通过对视觉传达技术构建的数字化报业媒体系统设计与研究,采用客户/服务器式的信息系统结构,提出了构建以视觉传达技术为支撑的数字化报业媒体系统的可行性,利用构造数据库应用系统的最新技术即客户端的数据库应用开发工具PowerBuilder等,开发出图文逼真、互动功能强、在线管控便捷的新一代数字化报业媒体系统。