改进的Otsu算法在图像分割中的应用

针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种新的快速有效的Otsu图像分割改进算法。该算法通过求两个一维Otsu法的阈值来代替传统的二维Otsu法的分割阈值,使得分割的计算复杂度从O(L4)降到O(L)。为保证分割对象的完整性,算法引入类内最小离散度的概念,并通过遗传算法实现对参数的自动优化。理论分析和实验结果表明本算法计算速度不仅优于原二维Otsu算法,而且分割效果较好。     

基于二维Renyi交叉熵的刀具磨损图像分割

为了快速准确地完成刀具磨损检测系统中刀具磨损图像的分割,提出了分解的二维Renyi交叉熵刀具磨损图像阈值分割方法。首先引入Renyi交叉熵的定义,给出一维Renyi交叉熵阈值选取公式。然后推导出二维Renyi交叉熵阈值选取公式,并采用快速递推公式来降低阈值选取准则函数的计算复杂度。最后提出了二维Renyi交叉熵的分解算法,将二维Renyi交叉熵的运算转化为两个一维Renyi交叉熵的运算,使算法的运算量从O(L4)降为O(L)。针对不同类型的刀具磨损图像的实验表明,所提出的方法与基于粒子群优化的二维最大Shannon交叉熵法、基于粒子群优化的二维Renyi熵法、二维最小Tsallis交叉熵法相比,在分割效果和运行速度上均具有很大优势。     

基于二维小波包和v -SVR的电能质量数据压缩

将支持向量回归算法应用于电能质量数据压缩领域.将一维向量表示的电能质量原始数据进行二维重构,获得二维表示的的电能质量图像.再采用自适应小波包变换把二维电能质量图像分解到不同尺度的子空间,并针对小波系数方向性采用不同的数据编码算法.低频系数采用DPCM编码.高频系数采用v支持向量回归机算法,用稀疏支持向量表示原始数据,以达到去冗余,数据压缩的效果.仿真实验证明提出算法的压缩效果与传统算法相比,压缩性能有了明显的提高.     

基于二维小波包和v -SVR的电能质量数据压缩

将支持向量回归算法应用于电能质量数据压缩领域。将一维向量表示的电能质量原始数据进行二维重构,获得二维表示的的电能质量图像。再采用自适应小波包变换把二维电能质量图像分解到不同尺度的子空间,并针对小波系数方向性采用不同的数据编码算法。低频系数采用DPCM编码。高频系数采用v支持向量回归机算法,用稀疏支持向量表示原始数据,以达到去冗余,数据压缩的效果。仿真实验证明提出算法的压缩效果与传统算法相比,压缩性能有了明显的提高。     

基于改进边缘连接Canny算法的绝缘子憎水性图像分割研究北大核心CSCD

传统自适应Canny算法在憎水性图像边缘检测上的效果不甚理想,往往检测出来的图像边缘断点较多,不能形成一个完整的闭合边缘。因此,文中针对绝缘子憎水性图像中水珠上边缘难以捕捉的特点,分别从滤波、阈值选择以及边缘连接方向几个层面进行优化,提出了一种改进边缘连接的Canny算法。首先,联合对比度受限的自适应直方图均衡化与引导滤波对图像进行预处理,通过双边滤波平滑图像,在Canny算法中引入二维OTSU以及边缘连接实现图像分割,最后应用最大水珠面积比法判定复合绝缘子图像的憎水性等级。实验结果表明:文中方法能够准确有效的分割水珠图像,为后续憎水性的判定提供了依据。     

基于2D-LMS的探地雷达背景噪声去除

铁路建设中常需在铁路两侧构筑挡土墙对铁轨进行保护,因此挡土墙施工质量对铁路具有重要意义.为了获得更有效的挡土墙质检数据,常用探地雷达(ground penetrating radar,GPR)进行质检.结合理论分析了电磁波在地下非均匀介质边界的反射和衍射特性,结果表明回波噪声呈二维分布.对仿真回波二维加噪后,对比二维中值和一维自适应(1D-LMS)算法滤波效果,仿真结果表明二维处理明显优于一维.为适应GPR回波信号的非线性特征,选取二维自适应(2D-LMS)算法对回波信号进行处理,并与二维中值滤波相比较.广东省某铁路挡土墙实测数据处理结果表明,2D-LMS算法滤波信号具有更高信噪比,能更有效地去除噪声,使回波图像更加清晰.     

基于改进 U-Net 的高压电缆绝缘层图像分割研究

针对目前高压电缆绝缘层检测操作繁琐、效率低、重复测量差异大等问题,设计了一种新型电缆绝缘层检测装置,提出 了一种基于改进 U-Net 的高压电缆绝缘层图像分割方法。 首先替换主干特征提取网络为 VGG16 网络,结合迁移学习将 VGG16 在 Pascal VOC2012 数据集中训练的权重作为预训练权重,利用通道注意力模块在跳跃连接处融入自适应特征加权机制,在上 采样过程中添加分组卷积,提高了语义分割精度;然后利用训练的最优权重进行绝缘层图像分割,提取轮廓区域特征并进行二 值化处理,使用连通区域算法对轮廓区域进行填充;最后,融合原始图像和分割区域生成完整绝缘层分割图像。 实验结果表明, 平均交并比和平均像素准确率达到 99. 56%和 99. 81%,较原网络效果提升明显,验证了该方法在高压电缆绝缘层分割上的 有效性。     

加权自适应MULBP与2DPCA结合的掌纹识别方法

针对局部二值模式(local binary pattern, LBP)容易受到随机噪声和边缘点对图像的影响,以及局部二值模式描述图像纹理特征时阈值不能自动选取导致鲁棒性差的问题,提出一种基于加权自适应多重均匀局部二值模式(weighted adaptive multiple uniform local binary pattern, WA-MULBP)与二维主成分分析(two dimensional principal component analysis, 2DPCA)相结合的掌纹识别方法。首先采用直方图均衡化(histogram equalization, HE)对掌纹感兴趣区域(region of interest, ROI)图像进行光照预处理,减少成像时的光照变化对最后掌纹识别成功率产生的影响;然后将预处理后的图像分成大小均匀的子块并利用自适应多重均匀局部二值模式(adaptive multiple uniform local binary pattern, A-MULBP)算法获取各个子块的纹理特征直方图和权值;最后,将各个子块的纹理特征直方图和权值相乘串联得到最终的纹理特征直方图,经2DPCA维数约简后采用欧氏距离判别法进行掌纹识别。在香港理工大学PolyU图库、同济和IIT-D非接触式图库、自建非接触图库以及它们的噪声图库上进行对比实验,可获得最低等误率分别为1.879 0%、2.019 2%、2.184 9%、2.663 2%、4.380 3%、4.730 1%、5.005 0%和5.223 7%,且识别时间都在1 s以内。相比其他算法,在保证实时性的情况下,有效提高了识别精度和鲁棒性。     

加权自适应MULBP与2DPCA结合的掌纹识别方法

针对局部二值模式(local binary pattern, LBP)容易受到随机噪声和边缘点对图像的影响,以及局部二值模式描述图像纹理特征时阈值不能自动选取导致鲁棒性差的问题,提出一种基于加权自适应多重均匀局部二值模式(weighted adaptive multiple uniform local binary pattern, WA-MULBP)与二维主成分分析(two dimensional principal component analysis, 2DPCA)相结合的掌纹识别方法。首先采用直方图均衡化(histogram equalization, HE)对掌纹感兴趣区域(region of interest, ROI)图像进行光照预处理,减少成像时的光照变化对最后掌纹识别成功率产生的影响;然后将预处理后的图像分成大小均匀的子块并利用自适应多重均匀局部二值模式(adaptive multiple uniform local binary pattern, A-MULBP)算法获取各个子块的纹理特征直方图和权值;最后,将各个子块的纹理特征直方图和权值相乘串联得到最终的纹理特征直方图,经2DPCA维数约简后采用欧氏距离判别法进行掌纹识别。在香港理工大学PolyU图库、同济和IIT-D非接触式图库、自建非接触图库以及它们的噪声图库上进行对比实验,可获得最低等误率分别为1.879 0%、2.019 2%、2.184 9%、2.663 2%、4.380 3%、4.730 1%、5.005 0%和5.223 7%,且识别时间都在1 s以内。相比其他算法,在保证实时性的情况下,有效提高了识别精度和鲁棒性。     

自适应粒子群集优化二维OSTU的图像阈值分割算法

为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。     

一种改进权重的非局部均值图像去噪算法

提出了一种改进权重的非局部均值滤波方法。在高斯加权的欧氏距离基础上,结合相关系数来衡量图像邻域间的相似性,将其应用到图像邻域灰度矩阵间的相似性度量上,更好地利用了图像邻域间的相似性质。通过对添加不同噪声水平的噪声图像进行测试,实验结果表明,与传统的非局部均值滤波算法相比,所提出的算法在去噪性能上尤其是结构信息保持上均有显著提高。     

基于区域特征的路面裂缝图像滤噪算法

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权区域滤波和自适应加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能够根据图像的区域特征自适应的滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

拟合扩散的自适应图像去噪方法

针对纹理等细节信息丢失和图像边缘退化的问题,提出一种拟合扩散的自适应阈值图像去噪算法。首先,改进了扩散方程中的扩散系数,建立拟合扩散系数,克服因扩散强度过大带来的纹理细节信息丢失和边缘退化的弊端;然后,对阈值函数进行了自适应设计和改进,使其根据图像的最大灰度值和迭代次数自动控制阈值,进一步保留图像边缘和细节特征;最后,对新算法进行分析和仿真。实验结果表明,提出的新算法在图像去噪和保边缘、纹理等细节信息方面效果明显,峰值信噪比有了大幅提高,新算法性能优异,有利于实际应用。     

Fast texture‐preserving bilateral filtering

A new method for fast bilateral filtering with texture‐preserving properties is presented. In general, the texture area is composed of several tiny regions that have almost similar intensity, and therefore bilateral filtering combines similar gray scales of the texture area to form a smooth region. Adaptive boundary filtering solves this problem by using image segmentation to define a new weighting boundary at each pixel filtering. With the new type of boundary, the output image is smoothed while preserving both edges and textures details. The drawback of this algorithm is that it is time consuming. In this paper, a histogram‐based filtering is proposed to improve the speed of this algorithm. However, as texture details are blurred when a small number of bins are used, it is unable to increase speed by using a small number of bins. Deciles‐based algorithm is therefore applied to overcome this limitation, as it can increase the speed while preserving the texture details. The new algorithm, named fast adaptive boundary filtering, increases the speed by more than 40% when compared with adaptive boundary filtering at a boundary threshold T = 40. The output image of new algorithm shows that it is similar to the output of adaptive boundary filtering. Moreover, the speed of new algorithm is compared with the normal 256‐bin histogram‐based bilateral filtering. From the experimental results, it is seen that the new algorithm has higher speed when it is processed with a small to moderate radius window. In addition, a better output image can be obtained from the new algorithm as it preserves both edges and textures. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于区域生长的噪声图像细节保护滤波器

本文提出了两种同时受脉冲噪声和高斯白噪声污染图像的基于区域生长的细节保护滤波器。本方法由于利用了图像的空间结构信息及像素的幅序信息,因而能较好地解决图像细节保护与噪声滤除物矛盾。在区域生长算法中采用了自适应阈值,能自适应地解决参与滤波运算的像素。文中还给出了模拟实验的结果。     

基于WLS-KF的UWB室内定位滤波算法研究

针对室内超宽带(UWB)定位过程中受到非视距误差(NLOS)干扰而导致定位精度下降的问题,提出了基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法对测距信息解算得到定位坐标。在通视环境下进行测距,利用测得的数据计算新息向量和协方差,并基于此构建阈值信息,对NLOS环境产生的量测异常值进行判别,在此基础上利用Sage-Husa滤波对系统噪声协方差进行估计。采用加权最小二乘法对测距信息进行处理,得到标签解算坐标的最优估计。通过MATLAB仿真验证算法的可行性和有效性并在室内环境下进行测距、定位试验验证。仿真和实验结果表明,基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法能有效识别NLOS误差,且对定位过程中发生的状态突变能有效进行跟踪,解算得到的标签坐标x方向误差1 cm左右,y方向误差2 cm左右,提高了UWB室内定位的精度。     

小波滤波在罗氏线圈互感器中的应用研究

随着智能电网技术的发展,以电子式互感器和光电式电压/电流互感器为代表的非常规互感器得到了广泛的研究。简要分析了小波变换时频局部化能力及其相对于傅里叶变换的优点,介绍了罗氏线圈互感器的优点和缺点,针对罗氏线圈互感器输出数据存在的高斯白噪声干扰信号,基于小波变换的基本原理,介绍了小波阈值滤波算法中的常用阈值函数,并使用Matlab仿真软件研究了小波阈值滤波算法的特性。