基于改进Hough变换的图像线段特征提取

为了从复杂背景中提取欲识别的目标,提出一种基于改进Hough变换的图像线段特征提取方法。针对传统Hough变换的局限性,在经典算法的基础上增加了全局阈值与局部阈值结合去除虚假尖峰,利用动态分组原则确定线段的端点,融合端点邻近的线段等改进算法。实验表明,该方法不但可以识别简单背景中的规则几何图形,还可以有效地提取复杂背景中真实目标的线段特征。

一种自适应的图像双边滤波方法

提出一种利用双边滤波的图像平滑滤波方法,即在滤除图像中高频噪声的同时,按照图像亮度变化保持图像中处于高频部分的边缘信息的自适应滤波过程。该滤波方法将传统的Gauss滤波器的权系数优化成Gauss函数和图像的亮度信息乘积的形式,优化后的权系数再与图像作卷积运算。这样,滤波时就可以考虑到图像的亮度信息,在滤除图像噪声的同时尽量保持了图像的边缘。由于双边滤波的方法可以使滤波器的权系数随着图像的亮度变化而改变,所以在滤波过程中能达到自适应滤波的目的。

基于FPGA的高速实时图像采集和自适应阈值算法

提出了基于FPGA的图像处理自适应阈值算法,实现了激光光斑中心的高速实时检测。采用3×3窗口模块和自适应阈值模块,先对CCD输入数据进行处理,判断光斑的范围,然后再运用光斑的质心算法对光斑所占的像元进行运算,得出光斑位置的脱靶量。本文达到了脱靶量帧速3000帧/s、精度2μrad的技术指标,实现了高速率、高精度的跟踪要求。

基于跟踪度的Gabor小波特征跟踪方法的研究

图像的边缘包含了目标的大量特征信息。利用Gabor小波可以从目标图像中提取具有特征位置、角度和尺度的参数。利用这些参数可以重建除均值以外的所有图像信息。图像边缘与均值无关。根据重建图像边缘线段的长度和边缘拟和度以及特征点的个数,提出了跟踪度的概念,分析了跟踪度的性质,并在跟踪度准则指导下确定了跟踪的特征点个数。仿真实验证明,跟踪度反映了目标特征跟踪的可靠程度,提供了跟踪精度的客观标准,为选择特征点个数、平衡计算复杂度和跟踪精度提供了客观的依据。通过对目标进行姿态变换和大面积遮挡的跟踪实验证明,当跟踪度达到0 95以上时就可以稳定地跟踪目标。

低对比度图像中改进的二维熵阈值分割法

为了实现对低对比度图像中目标的识别和提取,采用二维熵值理论,重新定义了二维直方图坐标的含义,利用二维最大熵作为判定准则,对图像进行阈值切割。利用低对比度图像的特点,采取了压缩循环边界条件方法并结合递推加速算法,对比传统的阈值切割方法,取得了良好的分割效果,同时也提高了原始二维最大熵的计算效率,增强了低对比度下图像目标识别率,有良好的应用前景。

基于多通道Gabor滤波器的高鲁棒灰度图像目标识别新方法

提出了一种针对低质量的灰度图像的基于多通道Gabor小波滤波器的高鲁棒目标识别新方法。主要是利用Gabor小波设计了滤波器,滤波器的中心频率是一个从低到高的范围。滤波器采用不同方向、不同尺度,从而组成多通道滤波器。对灰度图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的灰度图像目标的特征,并对获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器中进行分类识别。对四种不同的飞机灰度图像目标进行了分类识别仿真实验。结果表明,这种特征提取方法能有效地提取灰度图像目标纹理特征,并且对噪音和形状的变化具有强鲁棒性。在应用灰度图像对目标进行识别时,神经网络的训练时间减少到10min,识别率达到94%。

一种基于特征点匹配的图像拼接技术

兼顾算法的精度和效率两个方面,基于图像特征的图像配准算法,逐渐成为众多学者研究的热点。本文中采用的Harris算法就是基于图像灰度的自相关函数,直接从灰度图像中检测兴趣点的算法。其优点是方法简单,定位准确,对多个区域的结点也能精确检测,并且对局部噪声不敏感,抗噪能力较强。

基于角点匹配的图像拼接技术

采用的Harris角点匹配的算法是基于图像灰度的自相关函数,直接从灰度图像中检测兴趣点的算法。该算法简单,而且配准精度较高,具有较好的抗干扰的能力。此算法使图像拼接过程中对图像重叠律的要求降低到了15%,同时使图像的配准拼接速度提高了60%。达到了兼顾算法的精度和效率两个方面的目的。

芯片焊盘自动识别与定位方法的研究

为了准确找到芯片焊盘的位置,首先对已有隶属函数进行改造,用一种新的基于最大模糊熵原则的阈值分割法对图像进行二值处理;然后采用计算图像重心的方法得到芯片的大致位置;最后针对芯片上各焊盘的位置特点,以焊盘为模板,通过计算模板图像和目标图像之间的汉明距离来识别各焊盘的位置.实验结果表明:文中方法能准确地识别出芯片焊盘位置.

基于双边滤波的多尺度图像融合

提出一种彩色图像和近红外图像的融合算法,先给出一种改进核函数的双边滤波器,然后应用该双边滤波器和高斯滤波器相结合多次作用于彩色图像和近红外图像,得到低频图像、边缘图像、细节图像等不同尺度的图像,在不同尺度图像融合的权重选择上,提出一种自适应的权重选择法。该方法综合考虑参与融合的各像素点的邻域来确定各点权重,不仅抑制了融合图像噪声,还使融合图像色彩更贴近原彩色图像。实验表明该方法得到的融合图像具有符合人眼观测习惯的颜色信息,此外融合图像的纹理、边缘等细节信息比原彩色图像更丰富。

基于函数级进化型硬件的无损图像压缩

为实现无损图像压缩,设计了基于函数级进化型硬件(FEHW:Function-levelEvolutionalHardware)无损图像压缩系统。该系统由进化单元、函数单元和分类单元组成,运用遗传算法(GA:GeneticAlgorithm)自适应地改变其配置结构,在压缩过程中以函数进化的方式,进行像素预测和误差预测,以此增强无损图像压缩的性能。运用LOCO(LowComplexityLosslessCompression),JPEG(JointPhotographicEx-pertsGroup),CALIC(Context-basedAdaptiveLossslessImageCoding)和GA无损压缩算法进行了仿真,给出了不同算法对9种标准图像无损压缩的比较结果,该方法平均压缩率为4.885bit/pixel。

基于USB2.0块传输方式的实时视频图像传输

通过对USB2.0协议的传输方式和其接口芯片CY7C68013工作方式的简要介绍,利用标准视频图像传输时在场消隐期间没有有用的数据信息的特点,使用块传输的方法取代了通常实时传输数据惯用的等时传输方式。通过在场消隐时间内对采集的数据包进行处理,实现了CCD摄像头采集的视频图像数据与计算机之间的实时传输和显示,为基于USB2.0接口的实时视频图像传输提供了一种实用易行的方法。

采用SRIO协议实现多DSP实时系统图像数据传输

针对高速实时图像处理系统数据量大、算法复杂度高等特点,从系统的处理性能、缓存容量、传输带宽三个要点考虑,设计了一种基于FPGA+4DSP架构的实时图像并行处理系统,使用SRIO互连技术取代传统EMIF方式实现DSP间、DSP与FPGA中间的数据传输。实验结果表明,系统传输带宽峰值为312.5 MB/s,这种新的嵌入式实时图像处理平台能够实时采集传输处理1k*1k@100 f/s高分辨率图像数据,并且具有可靠性高、通用性强、灵活性好的优点。

基于平稳小波变换的有噪弱目标检测方法的研究

利用平稳小波变换的多尺度边缘检测算法分别对模糊图像、低对比度图像和加入噪声的图像进行了边缘检测,验证了多尺度二次B样条小波的检测效果,也比较了三种小波局部模极大值方法在抗噪性、计算量及检测效果等方面的性能,并且针对对比度低,受噪声污染严重的目标图像,提出一种能够根据不同背景计算出自适应阈值的新方法,使其在抗噪的同时又能较好地提取出微弱目标边缘。实验证明,利用多尺度二次B样条小波边缘检测算法能有效地排除噪声干扰,准确地提取出微弱边缘,可以实现3%对比度下的有噪图像的目标探测问题。

采用DSP的电视测量跟踪器的研制

采用DSP+FPGA的线性流水阵列结构的数字图像处理器完成目标数据采集和处理,研制了基于DSP的电视测量跟踪器。针对欲测量地标的背景复杂的情况,在图像处理算法上采用基于遗传算法的图像模板匹配算法,有效降低了计算量,提高了匹配精度,取得了较好的实验效果。该算法还具有每帧图像匹配计算时间基本恒定的优点,便于在实际系统中采用。

一种利用Gabor小波特征的目标跟踪方法

小波特征跟踪是一种新的目标跟踪方法。这种方法利用Gabor小波提取目标的边界特征来组成特征模板,并由小波滤波器系数组成特征向量。在跟踪过程中不断优化特征模板的旋转、尺度及平移等几何变形参数,使得小波特征向量值在最小平方和的意义上与初始值相匹配,从而实现目标旋转、尺度及平移等几何变形时的自动跟踪。实验表明,该方法能够有效地跟踪飞机、车辆等目标,并且能够抵抗全局亮度的变化和局部遮挡的干扰。

函数级进化型硬件在模式识别中的应用

设计了一个基于函数级进化型硬件(FEHW)的高速模式识别系统,并提出了一种适合此系统的改进遗传学习算法——可变染色体长度遗传算法(VGA)。利用VGA代替简单的遗传算法(SGA)来处理大输入的图像数据,实时实现了3类飞机识别。仿真结果表明,VGA进化速度是SGA的9倍,识别率达到800％以上。

视频监控用线阵CCD摄像机的设计

分析了CCD摄像机的成像过程和组成原理,围绕TH7814A线阵CCD图像传感器设计了适用于大幅面图像采集和处理的视频监控系统使用的线阵CCD摄像机.该摄像机用FPGA实现CCD驱动脉冲的生成和大部分的逻辑功能,具有电路稳定、设计灵活和方便功能修改等特点;用专用驱动芯片驱动CCD,具有电路简单、参数一致的特点;用模拟前端AFE(analog front-end)调理CCD的输出信号简化电路设计,并有效地抑制复位噪声;用ICS525-02倍频器提供时钟输入,使系统具有工作频率可调的特点;用CameraLink输出接口,便于和同类型接口的图像采集卡联合使用;用RS232控制接口,方便上位机对摄像机的配置和控制,并给出了一些应用实例.

模糊理论与BP网络在目标识别中的应用

针对利用神经网络进行目标识别时特征向量选取中存在的一些问题:如特征向量选取不当,导致不同目标特征向量值可区分性差;相同目标由于大小、平移、旋转角度的不同,导致特征向量值具有较大差异等,首先对样本图像边缘提取,然后对已有的隶属函数进行改造,提出了一种基于模糊理论的阈值分割法,把图像二值化处理,提取出样本图像中目标的边缘轮廓,对其取不变矩.并归一化不变矩,为了避免不变矩数值过小,对其取对数,以此作为BP网络的输入特征向量,进行训练和识别.试验表明该方法能快速有效地识别出目标.

基于.Net的视频跟踪仿真平台设计

为提高视频跟踪算法的研发效率,降低成本,设计了基于.net的视频跟踪仿真平台。首先介绍了重心跟踪、相关跟踪、运动检测等实际工程中常用的视频跟踪算法。在此基础上提出了基于计算机的视频跟踪仿真平台的设计思路。结合.Net,特别是CImage类介绍了视频跟踪仿真平台的实现过程:用CFileDialog打开图像文件、用图像处理算法实现视频跟踪、用Bitblt等显示处理结果的图像和数据等。实验结果表明该设计能够很好地实现视频跟踪的功能,便于视频跟踪算法研发人员分析不同算法的跟踪性能和计算时间,以验证算法的可行性,为算法的工程移植提供有力的参考依据。