基于各向异性高斯核方向导数滤波器的图像轮廓检测

针对图像轮廓检测中存在大量毛刺和虚假轮廓的问题,提出一种基于各向异性高斯核方向导数滤波器和图论方法的图像轮廓检测算法。利用各向异性高斯核方向导数滤波器提取图像中各个方向的变化信息,使用阈值化方法实现图像中轮廓的初始检测。将初始检测的轮廓转换成加权无向图表示,利用图论中提取最短路径的方法递归地将轮廓的无向图转换成最短路径的集合。最后,使用阈值化方法消除初始轮廓检测结果中的毛刺和虚假轮廓。将检测结果与现在广泛使用的Canny检测结果相比,该方法基本消除了真实轮廓附近的毛刺,大大减少了虚假轮廓,获得了更好的检测性能。

一种基于双尺度高斯核方向导数的图像轮廓检测算法

为了降低图像轮廓检测中纹理对检测结果的影响,提出一种基于双尺度高斯核方向导数滤波器的图像轮廓检测算法。结合大小两个尺度高斯核方向导数滤波器构造图像的边缘强度映射(ESM),小尺度高斯核方向导数滤波器增强了图像细节信息的检测能力,而大尺度高斯核方向导数滤波器起到抑制纹理的作用。利用ESM自身的全局和局部信息对ESM进行均衡化。通过阈值化和形态学处理,得到最终轮廓检测结果。实验表明,该方法有效可行。

一种基于通道排序的云检测方法

目前各主要的数值预报中心NWP模式仅同化AIRS的晴空辐射资料,而AIRS仅10%左右视场不受云污染。为了提高资料的利用率,提出一种新的基于通道排序的云检测方法,直接寻找不受云影响的通道,考虑到仪器等一些噪声需要进行滤波,区别于目前采用的移动平均滤波,文中提出了高斯核滤波方法。结果表明,采用高斯核滤波之后的云检测不但可以快速有效地检测出不受云污染的晴空通道,且减少了有云资料的误判,从而为高光谱大气红外探测器辐射率资料在数值天气预报资料同化系统中的应用奠定基础。

基于WSNs的无线层析成像定位算法的改进

基于无线传感器网络(WSNs)的无源被动定位技术,因无需目标携带任何电子标签,成为当前传感器网络定位领域的研究热点之一。无线层析成像(RTI)定位算法因计算量轻,可实时定位在无源被动定位系统中广泛应用。但目前RTI算法,因未考虑因测量噪声引起的伪位置,这造成目标的真实位置与个数无法辨识。提出使用高斯核滤波的方法消除RTI中的伪位置,实验证明:该方法可行,有效。

基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

针对传统Canny算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题,提出一种将LOG算子和Canny算子相结合的边缘检测方法。采用LOG算子对图像进行噪声过滤,从以下3个方面改进Canny算子实现边缘检测:(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强,使低强度边缘更容易被检测;(2)在M×N邻域中计算梯度幅值和方向;(3)将梯度方向结合梯度幅值计算,使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘。

一种改进的光流法及其在云爆弹研究中的应用

提出了抑制光线影响的改进光流法,并将其运用在云爆弹爆炸云雾扩散速度探测估计研究中。首先使用高斯核平滑滤波器,对所获得云爆弹爆炸图像序列进行预处理;然后利用rgb彩色模型在白光照射下的不变性,将RGB模型转换为rgb模型;最后使用基于rgb模型的光流法,得到爆炸过程中的云雾扩散速度。实验证明该方法能获得满意的处理效果。

改进的光流法及其在云爆弹研究中的应用

在Horn-Schunck和N.Ohta的传统光流法的基础上,提出了用于抑制光线影响的改进的光流法,并将其用在云爆弹的爆炸过程分析研究中,得到云爆弹爆炸云雾扩散速度这一重要参数指标。改进的方法运用自适应高斯核平滑滤波器,对所拍摄的图像序列进行平滑滤波处理,以平滑图像和降低随机噪声对图像处理的干扰。利用rgb彩色模型在白光照射下的不变性原理,将传统彩色图像光流法中的RGB彩色模型转换为rgb彩色模型,得到了一种新的可抑制光线变化影响光流场算法,以减少因光线变化而造成对目标的误检测的影响。以云爆弹为研究实例,采用改进的方法计算云爆弹爆炸云雾图片中各点光流,并提取了扩散云雾平均速度信息。实验所得图片中平均光流大小约2.5pixel/ms,经过参数换算得出云雾扩散速度为109.78m/s,取得了良好的效果。

基于稀疏噪声的Volume LIC GPU加速绘制技术

二维线积分卷积(Line Integral Convolution,LIC)绘制技术通过纹理线条和颜色变化能够细致、有效地表现二维矢量场的速度、方向以及数据相关性等特征信息,但二维LIC绘制方式扩展到三维矢量场时,由于三维矢量场本身的空间特性容易造成纹理单元之间产生严重的视线遮挡问题,影响对三维矢量场内部特征的观察分析。提出了一种基于稀疏噪声纹理生成的Volume LIC可视化方法,对于普通的白噪声采用Halton序列控制噪声点分布,并通过高斯滤波核滤除高频区域来生成稀疏高斯噪声。在LIC纹理计算中滤波卷积部分提供了两种核函数:基于盒形卷积核函数用于提高卷积速度,基于三角形卷积核函数用于提高绘制质量。整体算法采用GPU硬件加速机制,在噪声纹理采样时利用GPU顶点颜色线性插值功能和片元计算方法有效加速LIC纹理生成过程,并将卷积噪声和流场数据作为纹理传入GPU,采用光线投射算法加速实现纹理三维绘制显示,提供多种有效的交互分析手段查看流场内部特征。实验结果表明该算法生成的三维纹理图像清晰,绘制效率高,能够有效缓解三维复杂流场卷积数据过多时引起的视线遮挡现象,具备良好的可视化效果。

基于抑制光线强度变化影响的运动目标检测

在运动目标检测过程中,若两帧图像拍摄条件下光线强度不同,则运动目标检测的结果将会受到影响。据此,该文提出了抑制光线强度变化影响的运动目标检测方法。首先,对两帧图像通过自适应高斯核平滑滤波器处理,以降低图像的随机噪声对处理结果的影响;然后,根据两帧图像对应像素的灰度变化量信息,判断该两帧图像的光强变化程度;最后,根据本文所研究的抑制光线强度变化影响的方法,将运动目标从背景中检测出来。实验证明,取得了良好的效果。