基于自适应天空区域分割的图像去雾算法

针对暗通道算法在处理图像中天空区域时会出现色彩失真和光晕现象以及大气光值错误估计的问题,提出一种改进的暗通道先验去雾算法。利用雾图中天空区域的物理特征粗略分割图像天空区域,从天空区域中对大气光值进行估计;设计一种自适应双阈值分割方法用于天空区域的精细分割,提出一种基于亮通道先验的透射率估计方法,将亮通道先验模型估计的天空区域透射率值和暗通道先验模型估计的前景区域透射率值进行融合;引用一种快速引导滤波器对融合后的透射率进行边缘细化,基于大气散射模型完成图像的复原。实验结果表明,该算法很好地克服了暗通道算法的缺陷,保留了复原图像的视觉真实性。

基于改进ORB特征提取匹配与关键帧选择的VSLAM

针对传统ORB算法提取的特征点和弱光条件下特征点匹配点对的数量较少的问题,提出了采用自适应阈值提取ORB特征点结合暗通道先验去雾算法的方法,特征点数量均值提升比为251.35%,匹配特征点对提升比约为191.67%。为解决视觉SLAM跟踪时经典关键帧选择策略信息利用率较低的问题,设计了一个基于滑动窗口关键帧选择的跟踪模块。后端模块采用局部BA优化加全局位姿图优化的方式,建图模块通过PCL库产生稠密点云地图以提供更为丰富的纹理信息。利用开源的TUM GRB-D数据集对算法进行测试评估,实验结果表明,该系统得到的位姿均方根误差为0.0098,有着较好的准确性和有效性。

结合空洞卷积和先验阈值的数显仪表识别

数显仪表在工业生产中应用广泛,目前,数显仪表的自动化识别主要基于传统图像处理。针对传统图像处理易受环境影响,处理步骤繁杂,准确率低等问题,论文提出了一种基于深度学习的自动化数显仪表读数方法。首先,使用Pixellink字符检测算法对数显仪表进行粗检测,根据实际图像设置裁剪阈值,使用结合空洞卷积的CRNN架构完成对裁剪切片的识别。训练过程中,借鉴了迁移学习的思想,加载了在RCTW数据集上的预训练模型。相比于基于字符分割的传统识别方法,论文方法省去了复杂的预处理与后处理,实现了端到端的数显仪表识别。以变电站数显仪表为例,所提方法达到了99.3%的准确性,具有一定的鲁棒性与实用性。

小时间尺度网络中断故障识别数学建模仿真

中断故障识别是小时间尺度网络正常运行的关键技术,但故障识别过程易受信号强度、网络配置和服务器断开等干扰。为强化小时间尺度网络运行的稳定性,提出基于贝叶斯分类的小时间尺度网络中断故障识别数学建模方法。利用采集Agent模块获取小时间尺度网络信号,通过最大似然译码对信号完成校正处理,再根据矢量量化技术判断故障节点,完成故障区域的定位。基于此,采用小波包变换法提取故障区域特征,通过阈值修正模块判断故障类型,实现小时间尺度网络中断故障识别。仿真结果表明,所提模型的置信度高、识别效率高,具有更好的容错性能。

PCB走线检测的预处理算法

介绍了一种PCB待测图像预处理算法,它包括对待测图像的去噪和二值化分割两个部分。该方法使用Harr小波对待测图像的灰度直方图进行平滑处理来消除其中的“伪谷值点”,再充分利用标准图像的先验信息来确定一个二值化分割阈值的大致范围,最后在这个范围内找到直方图的谷值,这即是所需的阈值。实验表明,该预处理算法能够得到一个满意的图像二值化阈值,处理后的待测图像目标边界清晰,很好地保留了所有走线缺陷,同时消除了大部分可能影响后续匹配的噪声,处理时间也较短,可以达到实时检测的要求。

基于大气物理模型的快速视觉优化去雾算法

针对雾霾天气条件下单幅图像降质以及现有去雾方法时间复杂度高的问题,以环境光物理模型为基础,引出快速视觉优化去雾算法。首先对单幅图像阈值分割找到天空区域,并结合二叉树模型定位精确的天空光矢量,进而采用改进的约束最小二乘法滤波细化粗略透射比率,保证其边缘细节较完整且受噪声影响小,最后利用环境光物理模型实现无雾图像的还原,并采用平均梯度、信息熵和视觉保真度等指标对图像进行评价。实验结果表明,所提算法与基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法、基于独立分量的复原方法、快速可视化复原方法和暗原色先验复原方法对比,指标值较好且实时性强。

一种PCB走线质量检测的预处理方法

在印刷电路板(PCB)走线视觉检测系统中,待测图像好的预处理效果是整个系统性能优秀的前提,而它的速度又是决定系统能否达到实时检测的关键因素。介绍了一种PCB走线质量检测的预处理方法,它包括对PCB待测图像的二值化和去噪两个部分。实验结果表明,使用该方法能够得到一个满意的二值化阈值,并有效地消除噪声,处理速度也较快。

典型岩溶山坡土壤剖面水分对降雨响应过程研究

为揭示岩溶石山山坡降雨入渗补给机制，选取典型岩溶石山山坡土壤剖面为研究对象，于2015年7-10月期间对不同深度土壤水分进行高分辨率连续监测，研究典型场雨条件下土壤剖面水分对降雨的响应过程，分析土壤剖面水分的动态变化规律及其可能影响因素。研究结果表明：土壤剖面水分对降雨的响应受前期土壤含水量、降雨量、降雨强度的影响，还与土壤所处的地形地貌有关；表层土壤水分对首次次降雨响应的滞后时间与前期土壤含水量有关，响应时间在0．5～4．75h之间，旱季响应时间比雨季长；降雨阈值是引起土壤水分降雨响应的重要条件，旱季6mm降雨量是土壤水分响应的降雨阈值。当降雨量补充土壤水分亏缺后，土壤剖面水分对降雨响应迅速，响应时间最小为0．25h，不同深度土壤水分对降雨的响应时间一致，说明下层土壤水分可能受到优先流或侧向径流补给影响。土壤含水量的变化幅度随土层深度的增加而减小，不同深度土壤水分变化主要受土壤-大气界面、土壤-植被、土壤-基岩界面控制下的气候条件、植被蒸散发和介质渗透性差异影响。

基于混合暗通道算法的图像去雾研究

基于混合暗通道算法对图像去雾进行了研究。首先通过阈值划分混合暗通道,混合暗通道为近景区域和远景区域之和,最大化相似度评价函数获得混合暗通道微调系数;接着通过像素点与区域中心点的暗通道光强差值实现近景区域去雾,远景区域去雾规则是通过像素的膨胀、腐蚀实现;最后给出了算法流程。实验仿真显示该算法去雾图像视觉比其它算法的效果好,定量分析指标较优。

方差不对称先验信息引导的全局阈值分割方法

图像分割是图像分析的关键步骤,其中阈值分割方法是最简单也是应用最广泛的方案。Otsu方法在应用于通用的现实图片时,由于其保持着良好的稳定性和分割目标的形状测度,被认为是最好的方法之一。但是大量研究表明对于2类方差差异很大的图像,其阈值严重偏离最优阈值,而偏向方差大的一类。研究了Otsu最优准则和现有改进算法的特性,进而基于前景与背景方差差异先验信息提出了新的最优化准则。与现存的非类间方差阈值法和对Otsu阈值法进行改进的方法进行比较表明,该方法具有最优的特性,同时不需要可变参数。

基于表格线搜索的智能表格结构提取算法

提出了一种新型的基于表格线搜索的表格结构提取算法。该算法充分分析了表格的结构特点,应用了大量的先验知识,制定了各种最佳阈值参数的选择规则,对不同的表格适应性很强。测试结果表明,该算法具有抗噪能力强,识别速度快,识别率高等特点。

基于先验阈值面的夜空云图分割算法

夜空背景易受到大气污染、月光及黄道带光等影响,导致云图变化较大.传统阈值法仅利用像素点灰度值及相应的邻域信息,难以准确分割背景变化较大且灰度不均匀的云图.文中对大量云图统计分析,发现夜空云图的两个先验特征,提出一种基于先验阈值面的云分割算法.首先根据先验特征分割出可信的背景区域,再根据背景区域进行多项式拟合得到一个随图像区域信息变化的阈值面,阈值面上的各个值介于目标和背景之间,从而可将云从背景分割出来.实验证明,相对于传统的单阈值算法,本文算法分割精确度更高,应用范围更广,尤其对受干扰的云图有更好的分割效果.

自适应透射率的暗原色先验图像去雾算法

针对传统的暗原色先验在估算透射率时的不足,提出一种结合平均梯度和暗原色先验的图像去雾算法。通过分析暗原色先验理论,得出雾的透射率和去雾图像,结合平均梯度算法,达到自适应调整雾的浓度系数的目的,得到精确的透射率,解决因雾的浓度系数是固定值,不能有效估算有雾图像透射率的问题。将该改进算法与Fattal算法、He算法进行实验比较,比较结果表明,改进算法具有很好的去雾效果。

圆形特征筛选耦合随机样本的图像真伪决策

为降低当前图像伪造检测算法的复杂度并提高其检测精度,提出一种圆形特征筛选机制耦合随机样本一致性优化的快速图像真伪决策算法。将检测图像划分为大小一致的子块,进行DCT变换,获得每个图像块的DCT系数,利用DCT系数来表示图像块;构建圆形特征筛选机制,将每个图像块中的DCT低频系数提取出来,降低每个子块的特征维度;引入字典排序机制,对每个特征向量进行排序,利用先验阈值对特征进行匹配;引入随机样本一致性优化策略,对特征匹配进行提纯,降低图像块的误匹配率,对图像真伪完成决策判断。实验结果表明,与当前图像伪造检测算法相比,该算法具有更高的检测精度和更低的误检率,检测效率更高。

改进的暗原色先验单幅行车视频图像去雾方法

为了实现对行车视频中单幅雾霾图像的快速去雾,针对现有暗原色先验去雾方法在局部明亮区域存在透射率估算过低、算法效率低等问题,提出了一种改进的去雾方法。该方法在处理不同的像素点时,通过设定门限值,使得门限值范围内的区域保持原透射率不变,不在门限值范围内的区域使用边界条件限定,结合调整参数重新计算透射率,求出更准确的自适应透射率图。实验结果表明,这种方法修正了错误估算的透射率,克服了原算法在处理这些区域时产生的色彩失真,生成了高质量的无雾图像。

海岛区域含云雾影像预处理技术研究

薄雾、朵云的影响导致光学遥感影像质量下降,欲有效开展海岛区域测绘需对相关影像进行必要的预处理。首先分析了海岛区域影像中薄雾和朵云的辐射及几何特点,其次采用改进的基于暗原色先验知识的薄雾处理方法和朵云及云影双阈值同时检测方法T多源影像配准后压盖地物信息替换,以及改进的影像匀光匀色方法。实验证明,上述方法能够有效地改善海岛区域影像的视觉质量,提高其作业效率。

基于多源异类信息的化学羽流追踪研究

为了在多种信息融合中提高化学羽流追踪效果,采用基于多源异类信息的化学羽流追踪方法。通过加权平均融合算法将浓度、红外避障及视觉检测传感器对化学羽流源模型采集的数据进行融合,计算出决策阈值;再通过建立的先验知识库和化学羽流源模型库的支持下,提出基于多源异类信息的化学羽流追踪策略,包括化学羽流搜寻、追踪及羽流源确认过程。通过实验验证,化学羽流源位置误差?e=0.216,实现了机器人对羽流源位置的精确定位。

基于暗原色先验的雾天图像清晰度复原

由于去雾是一个病态问题,对还原清晰化图像带来了挑战。本文基于大气散射物理模型提出了一种有效而精准的方法。雾天图像中天空区域对图像暗通道的求取存在很大的干扰,采用阈值分割方法结合二叉树策略能够快速而精准的定位并估计大气光值,进而结合维纳滤波将其应用在透射率的优化过程中,能够缓解尖锐边缘部分周围的晕轮效应,再通过形态学处理方法进一步优化透射图的边缘。通过大量户外雾天图像的测试结果表明,改进算法效率高,去雾效果好。

一种改进的单幅图像暗通道先验去雾算法研究

针对经典的暗通道先验算法对图像去雾存在出现色斑、“白边”和细节缺失的问题,本文采用导向滤波与K阈值相结合的方法进行优化,并利用图像质量评估方法对优化后的算法进行测试和综合分析。经实验结果验证,优化后的算法比原有算法去雾效果更佳。

基于结构先验的变电压CT成像

为获得更高质量的CT重建图像,建立了基于结构先验的变电压CT成像方法。该方法对同一像素点在不同电压下满足最佳灰度带的有效投影数据进行叠加迭代重建,得到递变电压的重建结果,通过设定阈值,将低电压下投影数据的重建结果分为两个部分,将边缘的结构部分先验地运用到高电压下投影数据的重建结果里,以此弥补变电压重建图像过程中的信息缺失。仿真实验表明:该方法能够获得完整的工件信息,重建图像质量高,像素值也更加稳定。