线性变换与局部均衡融合的红外图像增强

为了改善红外图像的效果,提升对比度和清晰度,丰富边缘细节信息,提出了融合线性变换和局部均衡的红外图像增强方法。利用图像的像素值分布,对像素值进行自适应的分段线性变换,并用局部的直方图均衡增强图像;分别计算两张增强图像的权重图。对比度权重、显著性权重和亮度分布权重;以拉普拉斯金字塔和高斯金字塔的方式,分别对增强图像和权重图进行分解,将分解的图像与权重图进行多尺度线性融合,获得效果理想的增强图像。结果表明,相对于现有方法,本文中提出的方法增强图像的视觉效果更清晰,信息熵、平均梯度和变异系数分别比现有方法高出9.03%、23.87%和9.97%以上。该研究可更有效地提高红外图像增强的性能。

基于相邻像素差值的可逆图像信息隐藏软件

针对当前秘密信息在网络传输中仍存在非法窃取和内容篡改等现状,文中利用相邻像素差值的方法以及直方图平移技术,设计并开发出一款可逆图像信息隐藏软件。该软件是在PyCharm开发环境下使用Python语言实现,具有对BMP和TIFF等格式的载体图像进行秘密信息隐藏、提取以及载体图像还原等功能。经软件测试,其结果显示该软件运行正常且稳定,各功能操作简单方便。

基于伽玛矫正的图像细节特征增强算法仿真

图像很容易因光照不均匀导致质量下降,无法从图像中挖掘出有效信息,限制图像使用范围。通过单一增强方法只能将图像部分噪声滤掉,且易丢失细节特征,为此提出一种融合直方图均衡和双边滤波的图像增强算法。通过Key函数、归一化法将图像划分成三个子图,即高、中、低亮度直方图均衡图,采用积分算法、概率密度函数求解各子图像素点密度值,为了避免出现晕光或者过度增强的情况,采用伽玛矫正得出各子图像素最佳调节因子,按照此值调节子图像素灰度等级。利用双边滤波、权重函数弱化图像噪声、强化细节特征,最终得到较为清晰图像。实验结果表明,所提融合方法处理下图像像素点部分均匀、平均梯度值较大,图像增强效果良好,且细节保留良好。

OPTIMIZED MEANSHIFT TARGET REFERENCE MODEL BASED ON IMPROVED PIXEL WEIGHTING IN VISUAL TRACKING

The generic Meanshift is susceptible to interference of background pixels with the target pixels in the kernel of the reference model, which compromises the tracking performance. In this paper, we enhance the target color feature by attenuating the background color within the kernel through enlarging the pixel weightings which map to the pixels on the target. This way, the background pixel interference is largely suppressed in the color histogram in the course of constructing the target reference model. In addition, the proposed method also reduces the number of Meanshift iterations, which speeds up the algorithmic convergence. The two tests validate the proposed approach with improved tracking robustness on real-world video sequences.

基于梯度分块的直方图平移可逆信息隐藏

针对大多数基于直方图平移的可逆信息隐藏中载体图像分块方法过于粗糙的问题,根据相邻像素之间具有相似特性,提出对载体图像按像素梯度进行分割,将图像分为平滑区域和粗糙区域。同时为减少像素的无效平移,只对平滑区域分块,并采用直方图的次峰值点进行双向移位实现信息可逆隐藏,同时将零值点嵌入图像;不需要单独传送峰值点和零值点信息,降低了通信负担。实验结果表明:所提方法在图像质量和峰值信噪比上具有明显的提升,可应用于保密传输等领域。

基于像素直方图和YOLO优化算法的视觉图像识别检测技术研究

针对传统识别检测技术对较小目标的检测准确度不足,且检测速度较慢的问题,提出利用小波变换进行图像整合得到原始的背景图像,并引入图像特征融合机制和感受野增强机制优化YOLO算法。对改进像素直方图方法的性能验证结果表明,像素直方图+小波变换检测方法在数据集1~4中的准确率分别为90.39%、94.29%、96.69%和96.60%。在数据集1~4中改进的YOLO算法在目标检测的准确度和检测速度高于YOLOv2和RetinaNet算法。从结果可以看出,改进后的方法具有较高的准确性,可以实现对较小目标的检测,在视觉图像识别技术中可以得到较好的应用,具有较高的应用价值。

基于改进双直方图均衡化的舰载图像去雾方法

舰载图像具有大面积同色高亮区域,现有直方图均衡化在舰载图像去雾时存在亮区过度增强现象。针对这一问题,论文提出一种基于改进双直方图均衡化的舰载图像去雾算法,首先对归一化直方图中小于1的部分gamma校正,并设置过度增强阈值T对较大的直方图数据限制,然后以中位数像素作为分割点,计算左、右子直方图的灰度分布概率直方图并获得映射表;最后将两映射表合并,获得去雾后图像。实验结果表明,以论文自制舰载图像数据集为测试集,相比于基于灰度图像均值分割的直方图均衡化和等面积的双直方图均衡化,论文算法平均亮度误差分别缩短了46.27和7.10,结构相似性分别提高了0.25和0.16,可以有效改善现有直方图均衡化在对舰载图像去雾时的亮区过度增强问题。

尘肺观察对象的CT定量分析

目的探讨CT定量分析对尘肺的诊断价值。方法对尘肺观察对象组(60例)及正常对照组(40例)进行CT扫描,分别在主动脉弓顶、气管隆突、气管隆突下3 cm、气管隆突下6 cm平面进行CT定量测定,用CT密度直方图对特定的CT值区间进行测定,计算出不同CT值范围内的平均肺密度(ME)及像素指数(PI),对比观察尘肺观察对象组肺密度的改变。结果在主动脉弓顶水平、气管隆突下6 cm层面,-832--352 HU范围的10个CT值区间内,尘肺观察对象组像素指数均高于正常对照组;在气管隆突、气管隆突下3 cm层面,-880--352 HU范围的11个CT值区间内,尘肺观察对象组像素指数均高于正常对照组的像素指数。其共同特征为,上述4个观察层面,在-832--352 HU范围内的10个CT值区间内,尘肺观察对象组的像素指数均高于正常对照组。尘肺观察对象组与正常对照组间差异有统计学意义(P<0.05)。结论 CT定量直方图信息,能够评价尘肺观察对象肺纤维化改变,结果可靠,客观,为尘肺观察对象的诊断提供了一种新的定量诊断方法。

基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法

在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。

MSCT定量成像技术诊断尘肺

目的探讨应用CT定量成像技术诊断尘肺的价值。方法收集60例尘肺观察对象(尘肺观察对象组)及同期体检结果正常的40名健康男性(正常对照组),均行胸部CT扫描,将CT测量值(-1024～-325HU)划分为14个CT阈值区间,间隔49HU,应用CT密度直方图计算不同CT阈值范围内的平均肺密度及像素指数(PI),绘制尘肺观察对象组与正常对照组在不同CT阈值区间内的PI分布曲线。结果在-874～-325HU范围的11个CT阈值区间内,尘肺观察对象组的PI均高于正常对照组,差异均有统计学意义(P均<0.05),而-1024～-875HU三个区间内两组PI的差异无统计学意义(均>0.05);尘肺观察对象组像素分布曲线向右侧高密度区偏移。结论应用CT定量成像技术诊断尘肺结果较为客观,为诊断及研究尘肺提供了一种新的定量辅助方法。

基于块参照像素的无损信息隐藏算法

提出一种具有高嵌入容量的图像无损信息隐藏算法。首先将载体图像分成互不重叠的子块,然后在每块中选定一个参照像素,并计算参照像素与块内其它像素的差。在像素差直方图移位产生冗余空间之后,机密信息就可以无损地嵌入到这些冗余空间中。该方法在机密信息提取后可完全恢复载体图像,而且提取机密信息和恢复载体图像不需要除机密信息长度之外的任何信息。实验结果表明了该算法的有效性。

利用行列变换的无损信息隐藏算法

为了充分挖掘载体图像的像素相关性,提出一种利用行列变换的无损信息隐藏算法LDHA_RT。该算法依次计算列方向、行方向和对角线方向的像素差及其直方图,对获得的像素差直方图进行移位以构造冗余空间,实现在指定差值处嵌入隐藏信息。在提取隐藏信息后,LDHA_RT算法可以无损地恢复载体图像,不需要除隐藏信息以外的附加信息。仿真实验表明,与参考文献的算法相比,LDHA_RT算法的PSNR/bits是最低的或接近最低的,表明该算法在保证图像质量的情况下,具有隐藏信息容量大的优势。

选择性背景优先的显著性检测模型

在检测图像显著性区域的领域中,背景优先是一个较新的思路,但会遇到背景鉴别这个具有挑战性的难题。该文提出背景真实性的判断问题,在探索的过程中发现背景通常具有连续性的特征,根据这一特性实现了判定背景的方法,并将判断的结果作为显著性先验值应用于后继的计算中,最终结果的准确性和正确性得到有效提高。该文首先采用均值漂移(MS)分割算法将图片预分为超像素,计算所有超像素的初始显著值;随后提取原图的4个边界条,计算每两条之间的色彩直方图距离,判定小于预设阈值的两条边界作为"真"的背景,选择它们作为优先边界,计算先验显著性值;最后进行显著性计算,得到最终的显著图。实验结果表明,该算法能够准确检测出显著性区域,与其他6种算法相比具有较大优势。

基于像素积分投影的印刷体维文字母切分方法

维吾尔文字属于左向连写文字,字母之间的连笔与变形使得切分字母很困难,印刷体维吾尔文字母的准确切分是识别的关键。文中试验了一种基于像素积分投影的印刷体维吾尔文字母切分方法,包括使用行水平投影切出文字行与文字基线,通过垂直投影切出单词及单词中不粘连的字母,结合水平投影与垂直投影数据,外加相邻投影谷距、字母宽度与基线像素值等信息,设置了细化的连体段字母切分规则。实验结果表明,该方法能够较为准确的将印刷体维吾尔文字母切分开,为OCR系统的准确识别提供了基础。

高光谱亚像元分解预测花生中的黄曲霉毒素B1

黄曲霉毒素B1是一种剧毒、强致癌物质,具有紫外荧光特性。为研究高光谱成像技术对黄曲霉素的检测能力,在365 nm紫外灯下,通过高光谱成像系统采集5个浓度共250个花生籽粒样本33个波段(400~720 nm)的高光谱图像。提出一种基于高光谱亚像元分解丰度图像直方图量化特征预测黄曲霉毒素含量的方法。该方法首先通过N-FINDR端元提取方法获得黄曲霉毒素端元光谱,然后对高光谱图像进行非负矩阵分解(NMF),得到黄曲霉毒素丰度图像,对丰度图像构建直方图量化特征,使用偏最小二乘回归(PLS)和支持向量机回归(SVR)进行黄曲霉毒素丰度反演,五折交叉验法得到平均两种回归模型预测相对误差分别为29.95%和12.16%,RMSE最高为0.0306。本研究结果对农产品籽粒黄曲霉毒素光学快速检测具有积极意义。

采用特征直方图的红外焦平面阵列盲元检测方法

红外探测器受材料和工艺等的限制,普遍存在盲元问题,降低了红外成像系统的图像质量,影响了目标检测系统的检测概率和虚警率,因此,有效检测盲元是红外图像处理领域的一个重要研究方向。在分析了有效像元校正模型的基础上,指出均匀辐照下红外焦平面阵列(IRFPA)有效像元非均匀校正后灰度图像的均值(MEAN)和标准差(STD)具有正态分布特征,对特征直方图采用自适应正交投影分解法进行高斯分解,得到有效像元校正后的MEAN和STD特征分布区间,最终得到盲元的分类准则。对IRFPA进行的验证实验结果表明,该方法获得了令人满意的结果,证实了所提出检测方法的有效性和科学性。

基于电路逻辑设计的图像处理

基于电路逻辑设计的算法硬件加速技术使系统能够有效提高实时处理能力、集成度和可靠性。直方图统计和像素邻域提取是图像处理中的两个基本操作,提出了基于电路逻辑设计解决这两个基本问题的方法,给出了硬件结构图和主要时序图,在所承担的工程化项目中进行了实际应用,取得了较好的效果。

基于背景像素突变检测的交通标志图像分割

为了提高交通标志图像处理过程的效果与效率,根据交通标志图像色彩饱和度空间的灰度直方图中包含的点灰度与区域灰度信息,提出了一种有效确定交通标志图像全局分割阈值的算法。首先分析了基于交通标志图像色彩饱和度空间灰度直方图的一种倒溯标准差的变化规律;然后在此基础上提出了如何选取全局图像分割阈值的方法,并采集了大量交通标志图像进行实验验证,同时,与另外两种在HIS空间下常用的图像分割方法的分割效果进行了对比;最后对算法中的部分参数与实验结果进行了分析,并指出了下一步的研究方向。该算法是一种有效的交通标志图像阈值选取方法,可推广到图像处理其他方面的应用。

基于图像块像素差的大容量无损信息隐藏算法

为使提取嵌入的秘密信息后能无损恢复原始载体图像,提出一种基于图像块相邻像素差的大容量无损信息隐藏算法。将原始载体图像进行分块,并按一定顺序扫描图像块得到一系列像素序列,通过计算每个序列中相邻像素的差值得到差值直方图,从中选择2个最大峰值点将秘密信息嵌入。实验结果表明,与其他无损嵌入算法相比,该算法在保证较好不可见性的情况下,信息嵌入容量较大,峰值信噪比较高。

改进的快速模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高图像分割的运算速度,该文在将传统模糊C均值(FCM)聚类算法应用于图像自动分割的基础上,提出一种改进的快速图像分割算法。将图像从像素空间映射至其对应的灰度直方图特征空间,实现在特征空间进行数据聚类分析以减少聚类样本数量。依据灰度直方图特性,通过曲线拟合方法获得图像的聚类数及初始聚类中心。实验结果表明,在有效分割图像的基础上,该算法的运算迭代次数减少了约10%,运行时间减小了约6%。