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对数字热成像的噪点信息矢量量化是实现图像去噪,提高图像识别能力的关键技术。传统方法中对数字热成像中噪点信息矢量量化算法采用LBG算法,当图像出现灰色关联度噪点时,量化算法的抗噪性能不好。提出一种基于强边缘保留和误差补偿编码的数字热成像中噪点信息矢量量化算法。用量化误差补偿法对量化的热成像进行补偿,消除当前图像块的瑕疵特征点,提高误差补偿编码处理精度。仿真表明,本算法对数字热成像噪点信息的矢量量化效果较好,去噪性能优越,进行矢量量化处理后,实现噪点去除,PSNR值较传统方法都有明显提高,提高对图像目标的识别性能,较传统方法优越。 相似文献
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提出一种基于伪信息去除的多层曝光图像序列轮廓波域平滑算法,首先设计图像序列块曝光生成和轮廓边缘检测算法,基于非局部均值滤波进行图像特征提取,对图像进行连续性小波变换,得到图像的伪信息中心矩特征,求得多层曝光图像的最大后验估计算子,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,进行特征匹配后得到了去除伪信息的输出图像,实现对轮廓波域平滑算法改进。仿真实验表明,采用该算法得到图像轮廓波域平滑处理后的PSNR最高,保留了图像大部分的细节信息,展示了较好的伪信息去除性能,图像纹理清晰可见,图像的视觉效果更好,实现准确的轮廓波域平滑处理。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
CCD固态图像传感器用于遥感图像采集中,遥感对地探测中进行图像采集的轮廓线特征模糊,需要进行自适应轮廓线跟踪标记,提高图像的分析和识别能力。传统方法采用尺寸配准标定技术,对边缘模糊的遥感CCD成像标记效果不好,出现伪轮廓。提出一种基于Harris角点检测的遥感对地CCD成像自适应轮廓线跟踪标记算法。进行遥感对地CCD成像图像数据模型构建,设计Harris角点检测算法进行CCD遥感成像的边缘轮廓像点拟合,进行边缘轮廓线的亮点分析,提高采样精度,通过遥感成像的运动幅度检测实现对轮廓线跟踪标记。仿真结果表明,算法能有效实现CCD成像轮廓线跟踪标记高精度拟合,能有效剔除边缘干扰,提高对地遥感观测图像的探测精度。 相似文献
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由于复杂电磁空间环境动态干扰,空中通信系统摄取的动态场景图像出现伪轮廓特性,需要对摄取图像进行伪轮廓掩波处理,复现空间通信系统图像数据链路。提出一种基于人工鱼群图像分割模型的航空通信系统动态场景图像伪轮廓掩波算法。构建复杂电磁环境动态场景图像摄入模型,基于Kalman滤波和尺度匹配补偿原理,将空间邻域信息融入到图像摄入模型中,选择最为接近的辐射天线作为此干扰的辐射源输出,实现复杂电磁波干扰抑制。采用人工鱼群智能算法实现动态场景图像伪轮廓掩波处理。仿真结果表明,该算法能在复杂电磁环境模拟完成对多路、不同形式的电磁信号的模拟与控制,对通信系统的图像传输准确识别率提高13.8%,提高侦查识别能力和图像数据通信准确采集能力,通信系统的误码率有明显的下降。 相似文献
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传统的基于二维小波变换的图像压缩方法在对高光谱图像细节部分进行量化编码时对低频部分进行全域矢量分解,噪点处理不够平滑,处理结果不好。提出一种改进的基于小波域子矢量的光谱图像压缩处理算法,对小波域的子矢量细节部分采用误差补偿编码的方法对高光谱图像的噪点进行平滑处理,对N级码书进行两级小波变换提取低频系数,通过算术编码实现城市、植被、水流多源信息高光谱图像压缩和解码恢复识别结果。仿真结果表明,采用该算法进行光谱图像压缩,图像经压缩处理后的恢复质量品质较高,峰值信噪比提高明显。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
在浓雾环境下采集的视觉图像出现突兀点,需要进行平滑处理,提高对浓雾环境下的图像成像和识别能力。传统方法中采用差频控制的浓雾图像突兀点平滑处理算法,图像采集出现视觉偏移时平滑处理效果不好。提出一种基于视觉偏移修正的浓雾图像突兀点平滑处理算法,基于浓雾天气条件下单色大气散射模型,物体表面的反射光由于大气粒子的散射而损失,得到雾点散射损失,采用视觉偏移修正的算法,提高对浓雾图像的视觉偏移修正能力,由于起点坐标和视线方向出现视觉偏移,采用去雾滤波算法提高突兀点的平滑性能,得到浓雾图像的去雾滤波系统函数,通过边缘检测得到图像的突兀点平滑结构,进行Hough变换直线检测,实现视觉偏移修正和突兀点平滑改进。仿真结果表明,该算法具有较好的突兀点平滑处理性能,无论是细节还是浓雾图像的色彩都恢复得比较自然和清晰,去雾效果较好,平滑处理的图像有较高的配准率,展示了该算法的优越性能。 相似文献
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图像边缘是图像基本特征之一。图像边缘检测在实际中有很多重要的应用。本文主要按行列交替的方式,基于几何参数识别扫描数据的轮廓信息,主要依据斜率、角度、距离等参数分析识别轮廓点,然后将扫描数据转换为雕刻灰度图,应用已有图像边缘提取算子提取扫描数据中的边缘信息,并做对比分析,采用改进的拉普拉斯算子提取灰度图轮廓,最后综合图形和图像两方面提取的轮廓信息,对非轮廓点进行光顺处理,较好地保护物体表面细节的轮廓,减少了磨光算法的盲目性,解决了光顺过程中细节丢失的问题 相似文献
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《中国科技信息》2020,(14)
本文根据三维图像和决策树模型设计基于颜色与三维形状的水果识别算法,并评价该算法的识别准确率。根据所采集到的125张三维图像信息,首先将RGB数据进行灰度处理和高斯滤波处理,而后按照Canny算法进行边缘检测,从而提取目标物体的颜色特征,将目标的RGB数据与深度数据转化为点云模型,再将点云模型进行点云滤波处理、点云分割操作,提取出目标物体的点云模型,最后根据拟合点云模型和拟合球体的方差从而提取出目标物体的三维形状特征。通过CART算法构建基于颜色与三维形状的水果识别模型,使用识别率评价模型效能,本文算法的识别准确率高达94%。结果表明,该算法可以极大提升水果识别效率,缩短水果分类周期,提高水果分类准确率,减少劳动力的消耗。 相似文献
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针对目前CT成像系统存在的平移运动伪影问题,提出一种新的CT系统参数标定及平移运动伪影处理技术。首先针对传统均匀双圆标定模板的不足,提出三圆不对称标定模板,对CT系统旋转中心、X射线旋转方向及步进角度参数进行标定,并给出具体算例。然后,采用基于物体质心与其投影质心关系定理和Hough变换的平移运动伪影处理技术对采样数据进行重排,并采用滤波反投影算法对重排后的数据重建原始图像。最后,对被测物体进行了成像仿真分析并与传统方法进行对比,结果表明:对于Shepp-Logan头模型,本文所提出的平移伪影处理技术有较好的效果,能有效消除运动伪影。 相似文献
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《科技风》2017,(13)
本文基于对数字图像处理问题的研究,建立了图像预处理模型与图像相似度计算模型,同时从轮廓检测与提取和特征识别方面对模型进行了修正。第一,在图像预处理模型中,本文采用Niblack二值化算法对人脸斑点、肤色和皱纹等一些皮肤细节部分进行滤波处理,通过设置阈值来除去皮肤细节等问题,实现对图像特征区域的粗略提取。第二,在边缘检测模型中,本文采用的是高斯滤波和拉普拉斯边缘检测算法相结合的方法,使用高斯—拉普拉斯算子对图像实行边缘检测,通过检测得到进而获取人脸的轮廓。第三,在图像相似度计算中,本文建立了基于SVD奇异矩阵分解的PCA主成分分析模型,实现对图像特征向量的提取,然后采用巴氏距离算法计算人脸轮廓图像相似度。 相似文献
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消除输出画面伪轮廓的新算法 总被引：1，自引：0，他引：1
二级或多级喷墨打印设备输出多色阶图像,通常采用多级丰色调技术,为解决输出画面中的伪轮廓问题,本文提出两种基于阈值调制技术的多级误差扩散算法。实验表明,这两种算法有效地消除了输出画面中的伪轮廓现象。 相似文献
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为有效准确地提取人体肝脏CT图像的轮廓特征,实现人体腹部软组织三维可视化重构,提出一种基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法。利用Splines双正交小波对CT图像进行增强处理,对增强处理后的边缘先验知识进行套索模型初始化,利用仿射变换调幅技术对传统的Snake算法进行改进,增强图像的边缘幅度,有效提取肝脏CT图像的边缘特征。仿真实验表明,该算法能有效实现CT图像边缘轮廓提取,边缘轮廓点更加接近于真实的肝脏边缘。该方法也可以用于其它医学图像器官轮廓线的分割与提取。 相似文献
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虚拟成像处理技术的难点在于成像处理时,由于整幅图像上多个相位点信息不能够有效关联,提高图像质量,所以成像结果很差。提出考虑相位加权的邻点滤波虚拟成像处理技术,在虚拟成像处理时,将近邻像点的相位信息作为成像处理中的对象,采用相位加权的方法,将相邻像点的相位进行深度加权,大大提高图像的质量。采用实际的虚拟成像进行测试实验,结果显示,采用基于考虑相位加权邻点滤波的虚拟成像处理技术,图像处理的效果很好,相位噪声均值和方差均很小,具有很好的成像应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在雾天环境下进行图像的采集具有大量的雾噪,雾天天气下的图像成像和图像远程识别效果不好,需要进行有效的雾天图像修复,对雾天图像的去雾复原技术是雾天图像处理的难题。传统方法采用盒子滤波法进行去雾复原,测量雾天图像三维重建相关参数具有不确定性,修复效果不好。提出一种基于软抠图指导性滤波的雾天图像复原技术。构建基于大气散射环境下的雾天图像采集模型,设计软抠图指导性滤波器实现对雾噪的合理滤波,对原始雾天图像进行雾化区域和非雾化区域的二值处理,提取多尺度加权平均Retinex特征,作为加权向量,指导软抠图滤波,实现雾天图像复原。仿真结果表明,采用该算法,进行雾天图像复原,能在除掉雾的同时,尽可能的保留了图像的本来颜色,提高信噪比,具有较好的雾天图像修复能力。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差,通过图像增强算法设计,提高视频图像的去雾速率和成像质量。当前对浓雾环境下拍摄出来的景物图像采用暗原色增强方法,对能见度和对比度较低的图像的增强效果不好。提出一种基于改进的多尺度加权平均Ret-inex算法的雾天视频图像增强算法。采用Gamma-Gamma分布的方法构建大气散射物理模型,利用简化大气传播原理,得到去雾后的图像的视频图像的暗原色特征,实现雾天环境下视频图像成像机理和增强模型总体设计。浓雾环境下提取多尺度Retinex图像暗原色特征,采用多尺度加权平均Retinex算法,对图像的灰度像素值进行自适应增强,指导雾化图像进行盒子滤波实现去雾处理,得到图像的亮度、对比度和结构相似度的增强结果。仿真表明,该算法具有较好的去雾性能和图像增强性能,提高了去雾速率和浓雾下的视频图像成像质量。 相似文献