基于分解的二维renyi熵阈值分割方法中参数自适应选取

针对基于分解的二维renyi熵阈值分割方法中参数α的取值问题,根据均匀性测度这一图像分割质量评价指标,利用粒子群搜索方法,提出了一种自适应选取α的方法。实验表明,所提出的方法不但可以针对不同的图像有效地选取参数α值,得到理想的图像分割结果,而且还可以将二维renyi熵参数自适应选取算法的计算复杂度由O(L6)降为O(L2),计算时间约为二维renyi熵参数自适应选取分割算法的1/10000。     

适用于Android智能手机的灰度均值水印算法

提出了一种适用于Android智能手机的灰度均值数字水印算法。在嵌入阶段,将经过像素重新组织的水印图像嵌入载体图像中;在提取阶段,先提取出初始水印,再判断初始水印是否需要区域替换,如果需要,则进行区域替换,否则不进行;最后,将初始水印还原成所需的水印图像。实验表明,该算法在具有良好水印透明性的同时,对JPEG压缩、加噪声、裁剪等常见的攻击具有鲁棒性。     

灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型

作为几何活动轮廓模型(GACM)的一个标志性模型,C-V模型在图像分割应用中因具有对目标遮挡和边缘噪声的鲁棒性而受到关注.然而该模型通常不能较好地处理复杂的异质图像,并且有对演化曲线的初始位置较为敏感和计算复杂度高等弱点.依据演化曲线内、外区域平均灰度值差的绝对值越大,演化曲线越靠近准确目标边缘的特性,提出一种基于灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型.该模型通过构造基于轮廓曲线内、外区域平均灰度差引导函数自适应地调整演化曲线的运动趋势,使得曲线演化可在一个有效的"窄带"范围内进行,保证轮廓曲线内、外部区域灰度计算的局部均一性,增强对目标细节信息的捕捉能力,同时也在一定程度上提高模型的计算速度和对轮廓曲线初始位置的适应性.大量的仿真实验验证该模型的有效性.     

基于多传感器控制法的循迹机器人的设计

介绍了机器人的循迹场地及安装,讨论了一般的循迹方法,即双灰度传感器骑线法和三灰度传感器压线法,这两种控制法虽然简单易行,但是在带有拐弯和直角比较多的情况下,则会出现很多问题,甚至不能正常循迹。采用了多灰度传感器控制法进行循迹。经实验证明机器人能很好地沿循迹路线行走,并且效果很好。     

结合全局与局部信息活动轮廓的非同质图像分割

目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

第二小方向导数信息熵的兴趣点检测

目的 为了提高兴趣点检测的定位准确性和对噪声的鲁棒性,提出利用图像轮廓线及其邻域内像素点方向导数信息熵检测兴趣点的方法.方法 首先利用多方向Gabor虚部滤波器提取图像灰度变化信息得到第二小方向导数.然后利用Canny边缘检测器提取边缘映射,并填补断裂边缘映射提取边缘轮廓线.最后求解图像边缘轮廓线及其邻域内像素点对应的第二小方向导数所对应的信息熵归一化值并作为新的兴趣点测度.和直接由灰度变化信息及分析边缘轮廓形状或曲率提取兴趣点的方法相比,本文算法结合了两种算法的思想,利用轮廓线上及其邻域内的像素点梯度方向信息熵值作为兴趣点测度.同时不同于同质及边缘区域的梯度方向变化,兴趣点处的梯度方向变化信息呈现各向异性的特性,利用兴趣点第二小方向导数(第一小方向导数可能为零)对应的信息熵值作为新的兴趣点测度可提高算法的定位准确性.结果 通过对检测图像进行仿射变换和加入高斯噪声处理后,分别利用Harris算子、CSS算子、He&Yung算子和本文算法提取图像兴趣点,并比较各算法在仿射变换和高斯噪声情况下检测到的兴趣点的平均重复率和定位误差两个性能指标的平均值.其中本文算法的性能指标平均值为1.625,远高于Harris(3.25)、He&Yung(2.625)和CSS(2.5)三大兴趣点检测算子.结论 通过与典型的3种算法相对比,本文算法具有较好的平均重复率及噪声鲁棒性,尤其是图像在外界干扰的旋转变换和尺度变换下对兴趣点的定位性有着更好的检测性能.     

采用面积采样的反走样字符旋转算法

目的 针对现有字符反走样算法中灰度分配不准确导致的字符抖动、实时性较差等问题,提出一种高效的反走样算法.方法 首先,算法基于面积采样原理,根据周围邻域的像素点来分配灰度,使像素点的坐标定位更加准确,从而解决了字符动态显示时抖动的问题;其次,通过反向坐标变换消除了字符旋转后出现的空洞现象;最后,算法充分利用了FPGA的并行计算能力,在时间和空间上都做到了优化.结果 实验结果表明,本文算法很好地解决了字符抖动问题,并且新算法的仿真速度约为传统算法的6倍以上,比五株排列算法提高了30%.结论 相比其他算法,新算法的优势体现在两个方面,一是字符的灰度过渡平滑,反走样效果更好;二是速度快,实时性高,新算法适用于工程中各种场合下点阵字符的显示,尤其是实时性要求高的环境.     

对比度、颜色一致性和灰度像素保持的消色算法

目的 为了解决目前消色算法中不能同时保持原始图像的对比度,颜色一致性和灰度像素特征的问题,提出一种新的优化算法,最大限度地同时保留这些视觉特性。方法 为了保持原始图像的结构和局部对比度信息,用双高斯模型构建像素对之间的误差能量项;为了保持颜色一致性,采用局部线性嵌入模型构建能量项,确保原始图像中颜色一致的像素在结果图像中也拥有一样的灰度级;为了保持灰度像素特征,先标记出原始图像中的灰度像素,并强制规定这些像素的灰度值是已知的且在消色变换的过程中始终不变,然后用双高斯模型构建出灰度像素与其他像素之间的误差能量项。线性结合这3个能量项,得到目标能量函数,再通过迭代法求解出使总能量值达到最小的灰度值,从而得到了最终的消色结果。结果 实验结果表明,本文算法能够同时较好地保持原始图像中的对比度、颜色一致性和灰度像素特征。结论 本文算法基本符合人类对图像对比度变化的感知程度,而且能够很好地保持细节信息和全局结构,可应用于数字打印、模式识别等方面,具有很大的应用价值。     

基于新方向模板法的火炮内腔三维重构研究

为了对火炮内腔圆结构进行研究,实验中采用以0.5mm为单位步距的高速清晰摄像的方法得到一系列的孔腔图片,对图片进行处理并实现火炮内腔结构三维图形效果。在图片处理过程中,利用孔腔特殊圆结构,提出了新的方向模板法求取孔腔边缘每点的法线方向,进而精确求取圆心位置及半径。在圆心周向角有效区域内以角度θi为单位步进作过圆心和边界的直线,在直线与边缘相交处微小范围内先后采用双线性插值算法和灰度重心法求取光条中心,有效地保证了取值精确度和三维成像的质量。     

基于灰度直方图和岭回归的监控摄像机覆盖质量自动评测算法

视频监控系统中的摄像机覆盖质量极大地影响视频监控系统的监控效能,环境的变化会带来摄像机覆盖质量的变化,这将造成覆盖效能的差异并影响视频监控的效果,为此本文提出利用视频图像的灰度直方图特征,对其应用岭回归以实现对监控摄像机覆盖质量的自动评测。