基于峰值直方图均衡化的车位图像增强

车位增强算法作为自动泊车的重要组成部分,其增强结果直接影响车位线提取效果。基于此,引入了暗通道作为低频分量进行自适应对比度增强,基于多组低对比度车位图像数据,讨论了多种低对比度增强算法的适用性,针对增强算法部分区域产生的车位增强不足与过曝现象导致降低车位线提取的完整性与精度下降的问题,提出峰值直方图均衡化的快速增强算法,结合了PSNR、结构相似性、平均亮度和信息熵等作为客观评价指标,利用了霍夫直线检测统计算法增强结果的车位提取精度,并进行了验证。研究结果表明:本算法能够减少环境信息干扰,保留更多纹理细节,提升全局图像亮度与对比度,其在低照度环境下仍然具有出色的鲁棒性。本算法车位线提取精度超过90%,算法运行时间仅为37.18 ms,能够为低对比度场景下的自动泊车系统提供方法指导。

基于改进CFSFDP的雷达信号预分选方法

通过改进CFSFDP聚类方法对雷达信号进行预分选,针对原始CFSFDP方法对截断距离敏感的问题,提出直方图均衡化方法对局部密度进行均衡化,提升聚类结果鲁棒性;针对雷达信号参数交叠严重、密度分布不均衡问题,提出改进的可达距离计算方法及改进的类别分配机制,提升对复杂数据的聚类能力。通过仿真数据集及UCI标准数据集进行实验验证,采用调整兰德系数(ARI)、调整互信息(AMI)和F1-measure值对聚类结果进行评价,结果表明所提方法可有效处理复杂参数分布数据,相较于原始CFSFDP方法及经典聚类方法(DBSCAN,AP,K-means, OPTICS),聚类性能得到了提升。

基于激光成像雷达距离图像的目标提取与分类技术

激光雷达主动成像有别于各类被动成像的一个显著优势就是可以直接生成目标的距离图像,与常规光学图像相比距离图像具有一些不同的统计特性,当距离图像中存在多目标时统计直方图具有明显的多峰结构特征.通过对距离图像统计直方图峰值的提取实现了对距离图像的目标提取,利用最小外接矩形拟合及目标距离数据获取了目标的实际尺寸、矩形拟合度等信息,并由此实现了对目标的分类.运用该方法处理实际的距离图像,达到了预期的目标.

基于相位差分的脉内调制信号类型识别

提出了一种工程可快速实现的常见脉内调制信号类型识别算法。首先基于相位差分重构了七种常见脉内调制信号的瞬时频率,然后对信号瞬时频率进行直方图统计和局部峰值检测,提取了10个特征参数,实现了信号的识别。其中,采用了多重相位差分、信噪比阈值频率突变消除和载频粗估计等信号预处理方法,改善了算法对低信噪比环境的适应能力。计算机仿真表明,当信噪比高于4dB时,信号识别概率大于90%。硬件实现表明,信号识别所需时间小于0.2ms,算法具有一定的工程实用价值。

基于多峰直方图的遥感图像阈值自动选取算法

基于多峰灰度直方图的阈值自动选取算法,首先使用平均滤波器平滑直方图,消除直方图中微小的波动,保留反映直方图总体趋势的大的波峰波谷;然后通过寻找直方图中局部最大值和最小值,以确定合理的阈值.该算法使用时仅需要用户指定直方图应保留的合理波峰数,在针对大尺寸遥感图象计算出的阈值要优于大津算法和双峰算法计算出的阈值,且算法计算复杂度较低,适用于快速阈值选取.通过对TM影像中水体自动提取实验研究,阈值自动选取算法可用于水体及其它地物目标遥感信息的批量自动提取处理,具有较好的提取效果.

一个基于尺度空间理论的直方图定性匹配算法

设计并实现基于高斯尺度空间理论的直方图定性匹配算法.该算法首先建立灰度直方图的尺度空间,并提取各直方图在尺度空间中的特征,包括峰点个数、峰点线结构和峰点生命期等,然后利用这些特征匹配直方图.在同一内容的图像与不同内容的图像组成的图像库中,对直方图定性匹配算法进行了实验研究.实验结果表明,该算法可较好地解决图像内容恒常性问题.

基于公钥的可逆数字水印

为了提高可逆数字水印的安全性和透明性,增加嵌入容量,提出了一种基于公钥的可逆数字水印。该方法首先对载体图像直方图中峰值点与左右两侧的零值点之间的像素点进行移位,然后提取载体图像的特征值,将该特征值与经过混沌系统加密的数字水印进行异或处理后,采用公钥将其嵌入到处理后的载体图像内。图像的验证过程是嵌入过程的逆过程,验证完成后,根据峰值点及其与零值点之间的关系将移位的像素点复原,即可完全复原原始图像。采用公钥系统和混沌系统充分保证了系统的安全性,峰值点与其两侧的零值点之间的像素移位既保证了能够嵌入更多的信息和较高的峰值信噪比,又保证了所有的像素点都能被认证。通过对大量的图像进行仿真分析,结果显示该方法具有较高的安全性,与同类方法相比,能够嵌入更多的信息量,同时具有更高的透明性。

自适应直方图均衡化图像增强算法研究

直方图均衡化图像增强算法原理简单,同时是可逆操作,即只要知道变换函数,就可以通过其逆函数来得到原始的直方图,并且处理的数据量也不是很大,但在增强处理过程中因大量灰度级被合并而导致处理后图像出现不自然的情况。为此,提出了自适应直方图均衡化图像增强算法。该算法根据原始图像的直方图,自适应地确定一个剪切系数,然后按照剪切系数对直方图进行剪切,最后进行均衡化处理。算法的创新点在于自适应确定剪切系数,解决有高峰直方图图像增强后局部不自然的问题。试验结果表明,该算法对直方图有高峰的图像有较好的增强效果并避免过度增强不自然的问题,在计算机图像处理上有较高的应用价值。

舰船尾迹光学信号特征的直方图提取方法

现有舰船尾迹光学信号特征提取方法普遍存在运算复杂、处理速度不快等问题,研究基于直方图分析的舰船尾迹光学信号特征快速提取方法。根据舰船尾迹图像直方图具有明显的双峰特征,提出用峰值点分布密集程度Δkdd和尾迹区与海水背景区像素灰度值均值比Ci2个参数来表征舰船尾迹光学信号特征强度,通过专门研制的海上特征提取实验装置进行特征提取实验分析。分析结果表明:这2个参数能定量可靠地描述舰船尾迹光学信号特征强度的变化规律,并且在特征提取中具有简单快速的优势,从读进一张舰船尾迹图像到利用MATLAB软件计算出其特征参数值,电脑处理时间约为0.07s。

基于神经网络的低照度真彩色图像增强

针对人类在低照度环境下的视觉难以分辨目标形态及其颜色的缺陷,提出了一种真彩色图像增强方法。通过普通摄像机分别采集理想光照环境下和低照度环境下的图像,送入神经网络进行误差反传,修改权值并完成非线性映射,测试过程采用主观和客观的评价方法。与直方图均衡化方法相比,基于神经网络的低照度真彩色图像增强方法有效且能得到了较好的增强效果。

基于混沌系统的图像可逆信息隐藏算法

为了提高图像可逆信息隐藏算法的安全性、透明性、嵌入容量,提出了一种基于混沌系统的图像可逆信息隐藏算法。该隐藏算法通过将载体图像直方图峰值点与其两侧多个连续零值点之间建立关系的方式,实现在载体图像的单个峰值点嵌入多个秘密信息位,以保证较高的透明性和较大的嵌入容量。为了保证嵌入载体图像内的秘密信息的安全性,采用混沌系统对秘密信息进行置乱处理。对大量图像进行仿真分析的结果显示,该方法具有较高的安全性,能够嵌入的信息量大,与参考文献比较,该算法具有较高的透明性。该算法能够广泛应用于军事、医疗、卫星图像的可逆信息隐藏中。

基于层次聚类与峰值检测的FCM图像分割算法

针对传统FCM算法在图像分割中存在的过度依赖初始聚类中心、计算复杂度高等问题,结合层次聚类与直方图峰值检测,提出了一种新的FCM图像分割算法.首先根据图像灰度直方图统计信息对图像进行层次聚类,然后将得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心对图像进行分割.该算法无需预先设置聚类数目,能自动搜索全局最佳聚类中心.实验结果表明,相比传统FCM算法和峰值检测的FCM算法,该算法不仅可以有效地提高图像的分割效率,而且分割结果更加精确.

基于自动分析直方图灰度分布的数字图像阈值化算法

1.引言图像处理的一个重要分支是图像分析,而灰度阈值法是最重要的图像分割技术之一。一般图像由具有不同灰度级的多个区域(景物)组成,在图像的灰度分布直方图上具有多个峰,可以选择峰之间的谷值将某一景物与其他景物和背景分割出来。这个谷值就是阈值。最简单的方法是通过观察灰度直方图,手工设定一个阈值T,凡是f(x,y)<=T的点(x,y)

低对比度叠层薄片的机器视觉计数测量方法

为解决印刷等行业在薄片计数上的难题,提出了一种基于机器视觉的计数测量方案.采用最新的高分辨率的CMOS相机和百万像素、低畸变的定焦镜头搭建图像采集系统.针对低对比度叠层薄片检测难题,提出了一种局部直方图均衡化和基于双高斯二阶导的线状增强相结合的算法.算法主要分为以下几部分:首先,获取采集平台采集的薄片图像,为提高算法速度,只选取采集的部分图像作为处理区域,并通过小波去噪对其进行预处理;接着,利用局部直方图均衡化对预处理后的图像进行对比度增强;然后,在水平和竖直方向分别用双高斯二阶导数和均值滤波器处理,得到线状增强后的薄片检测结果;最后,对薄片检测结果进行峰值检测计数,并将检测结果实时显示出来.实验证明,此计数测量方法对多种类型的薄片(包括纯白的0.05mm的薄片)的计数误差都小于0.01%,而且可以节省大量人力和物力,值得被推广和运用.

基于直方图修改的图像可逆信息隐藏算法

提出了一种基于直方图修改的可逆信息隐藏算法,并给出了算法的详细实现方案。该算法利用了图像直方图中的一组零点(或者是最小点)和最大值点,通过修改图像像素的灰度值来隐藏信息,利用直方图隐藏信息的一般算法是利用每一个最大点隐藏一位信息,而提出的算法是利用每一个最大点进行多位信息隐藏,其位数可以根据原图像和隐藏信息后的峰值信噪比进行自适应确定,实验结果表明,该方法不仅可以进行较大容量的信息隐藏,而且相对原始图像能够达到满意的峰值信噪比,具有良好的性能。

基于直方图均衡化图像增强的两种改进方法

直方图均衡化(Histogram Equalization,HE)是图像增强领域中基础性很强的方法,对其研究和改进工作至关重要.首先,本文分析了经典HE算法的缺点,也概括了五类基于直方图均衡化的图像增强技术,然后针对HE经典算法的缺点提出了两种改进方法,分别引入了直方图动态削峰技术和边缘信息融合技术,最后选取曝光不足和过曝光的两类图像验证算法的性能,采取了有效的图像客观质量评价指标对实验结果做出评价.结合主客观图像质量评价可以看出,本文提出的算法具有增强效果好、输入参数少等特点.

允许姿态变化的快速人脸特征检测

本文提出一种在允许姿态显著变化的人脸图象上快速检测眼睛和嘴角的方法。该方法仅仅合理地假设人脸图象可以通过阈值分割将头发和眼睛与脸部明显分开。首先采用Ｈｏｕｇｈ变换并利用人脸的相似性和对称性约束确定两个瞳孔的位置，然后根据人体测量关系初略估计嘴部区域，最后利用积分投影方法得到嘴角的精确位置。我们用此方法对２５０多幅具有不同光照条件和头部姿态的图象进行了实验，结果表明其在速度和精度两方面都具有良好的性能。

综合颜色和形状特征的图像检索

提出了一种组合颜色和形状特征的图像检索方法,将彩色图像转变成灰度图象,计算查询图像和数据库图像的直方图距离,通过图像分割提取图像的形状特征,利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度,而后进行图像检索。通过实验表明该组合方法优于单纯特征的图像检索。

烧结矿矿相灰度直方图中矿物信息的提取与分析

智能矿相识别处理系统将会为矿物鉴定及测定工作带来便利,准确和全面的矿物图像特征提取是关键。本文运用矿物反射率计算模型,推导得出烧结矿常见物相在灰度直方图曲线上"峰"的相对位置分布关系。针对矿物显微图像,得到其灰度直方图后,利用曲线寻峰模型获取灰度直方图"峰"数及"峰"位信息,并以此作为鉴别矿物种类和组成的依据。经实验验证,反射率计算模型和曲线寻峰模型作为图像特征提取方法,能够获得矿物种类信息,为进一步实现智能化矿相识别打下基础。

关于直方图双峰法的研究与改进

关于图形图像处理的问题一直是多年来研究的话题,在信息技术高速发展的今天,图像的处理已应用到社会的各个领域。图像分割就是为了某一特定目的,通过一定的方法把图像按照其特征分成各具特性的区域,提取出感兴趣目标的技术和过程,进而再对目标区域进行研究。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的关键课题,也是计算机处理视觉技术的首要的、关键的关键步骤。图像分割的应用非常广泛,几乎出现在关于图像处理的所有领域。因此,从20世纪60年代以来,图像分割一直都是图像研究技术的热点。