基于限定对比度直方图均衡的超声测井图像增强方法

针对超声测井图像对比度低、细节模糊的问题,借鉴一种限定对比度直方图均衡算法应用于超声测井图像增强。通过仿真调整算法中的分割子块数目和剪切系数,得到适用于测井图像增强的参数值,利用主观视觉和客观参数对实验结果进行了评价。实验结果表明,该算法对超声测井图像质量的改善有较好的效果,能够实现突出局部细节,限制平坦区域过度增强的目的,对进一步提高声成像测井资料解释精度具有重要的意义。

一种新型增加去雾处理的车牌检测算法在林区中的应用

林区的治安防护管理一直是人们所欠缺关注的问题,林区作案、林区动植物的盗伐都透露出林区治安防护管理的短板。本文致力于机器视觉在林区的应用,为加强林区的防盗伐能力提出一种融合图像去雾处理的车牌检测算法,该方法采用限定对比度自适应直方图均衡化的技术去除大雾天、雨雪天等图像模糊的干扰,结合车牌的颜色、长宽比形态等特征对雾雨雪天气下的车牌进行检测。该方法相比普通车牌检测方法的效果有较大提升,雾雨雪天气环境下检测车牌的准确率可以达到88.00%,而普通车牌检测方法达到的准确率仅为82.67%。初步证明了本文提出的算法在林区雾雨雪天气下应用的可行性。