结合偏微分方程增强图像纹理及对比度

针对图像获取过程中外界光照的非均匀性会使图像存在阴影区和高亮区,从而丢失图像细节的问题,本文结合偏微分理论,提出了基于直方图均衡化的偏微分图像增强方法.该方法首先将图像变换到梯度域,通过梯度场的变换得到新的梯度函数;然后应用最小二乘原理,对梯度场中变换后的图像进行重建以增强图像的纹理细节,表现原本不清楚的细节信息.另外,针对光照的不均匀特性,结合直方图均衡化,提出反均衡变换来增强图像的亮度和对比度.提出的算法采用有限差分法将图像离散化,并与热方程相结合,其计算简单,运行速度快,具有较强的灵活性和较广的应用范围.采用Visiual C++编程,对于大小为512 pixel×512 pixel的图像的处理时间为35 ms,达到了视频实时增强显示要求.     

应用参数化对数模型增强图像细节及对比度

传统红外图像增强方法由于未考虑人眼视觉特性而存在"超区间值",故极易丢失图像细节。本文结合对数图像处理（LIP）理论,提出了基于参数化对数模型（PLIP）的平台直方图均衡图像增强方法。该方法首先将图像变换为灰度色调函数;然后应用PLIP模型对变换后的图像进行重建,结合平台直方图均衡化来增强图像的对比度和细节信息,并利用图像评价函数（EMEE）与信息熵（En）确定模型的参数值。最后,研制了算法硬件平台,分别用中波和长波红外成像系统对算法进行了实验验证。实验结果显示：该方法对不同场景的图像均可取得很好的增强效果,图像的EMEE值比传统的平台直方图均衡算法提高至少5倍以上,对改善图像质量和视觉效果具有实用价值。     

光学遥感图像中复杂海背景下的舰船检测

本文针对光学遥感图像中复杂海背景下的舰船检测问题,提出一种快速精确的舰船检测方法。首先,基于最大对称环绕显著性检测完成初始目标候选区域提取,并结合一种基于元胞自动机的同步更新机制,利用图像局部相似性和舰船目标几何特征,对初始目标候选区域进行更新,并通过OTSU算法获取最终目标候选区域;然后,根据舰船目标的固有特性对方向梯度直方图特征进行改进,提出一种新的表征舰船特性的边缘-方向梯度直方图特征对舰船目标进行描述,与传统HOG特征相比,这种特征向量侧重于对边缘特征的描述,对梯度向量鲁棒性更强,并且仅为一个24维的特征向量,计算复杂度低;最后,通过构建的训练库完成AdaBoost分类器的训练,并利用训练完成后的AdaBoost分类器完成目标的最终判别确认。本文的检测算法,针对尺寸为1 024pixel×1 024pixel的遥感图像,检测时间为2.386 0s,召回率为97.4%,检测精度为97.2%。实验表明,本文提出算法的检测性能优于目前主流的舰船检测算法,在检测时间和检测精度上都能够满足实际工程需要。     

一种改进的基于差分曲率和对比度场的细节增强算法（英文）

针对图像细节增强过程中梯度对噪声敏感的缺点,本文提出了一种改进的基于差分曲率和对比度场的细节增强算法。首先,该算法利用差分曲率代替梯度值决定系数的放大倍数,以差分曲率作为自变量的放大系数函数考虑了更多的邻域像素,从而克服了图像梯度对噪声敏感的缺点;然后,利用该放大系数非线性地放大对比度场,并构造能量泛函;最后,通过变分方法得到增强后的图像。标准测试图像和工业X射线图像的实验结果表明,本文提出的算法在有效增强图像对比度的同时,能够较好地抑制噪声。     

一种改进的基于差分曲率和对比度场的细节增强算法

针对图像细节增强过程中梯度对噪声敏感的缺点,本文提出了一种改进的基于差分曲率和对比度场的细节增强算法.首先,该算法利用差分曲率代替梯度值决定系数的放大倍数,以差分曲率作为自变量的放大系数函数考虑了更多的邻域像素,从而克服了图像梯度对噪声敏感的缺点;然后,利用该放大系数非线性地放大对比度场,并构造能量泛函;最后,通过变分方法得到增强后的图像.标准测试图像和工业X射线图像的实验结果表明,本文提出的算法在有效增强图像对比度的同时,能够较好地抑制噪声.     

基于区域划分的红外超分辨率重建

提出了红外超分辨率重建系统以获取高分辨率红外数据。首先,根据红外图像获取过程建立了数学模型,讨论了降采样、模糊、运动以及高斯噪声对红外系统的影响;在非退化特征提取的基础上提出了基于特征的亚像素配准算法,其根据所得到的非退化特征应用归一化均方根误差来估计两帧之间的亚像素位移。然后,分析了传统全变分因子在高分辨重建时的不足并对其进行改进;利用区域划分将图像划分为平滑区域和细节区域,并根据区域的不同情况自适应全变分因子,从而使细节区域不至于过平滑。最后,利用MM(Majorization Minimixation)算法对合成的低分辨率红外图像和真实红外图像进行了超锐度重建。与同类相关算法的比较实验显示:所提算法亚像素配准最大误差为0.09pixel,重建后的红外图像质量优于其他同类算法。所提算法可以对低分辨红外图像序列进行有效重建,具有配准精度高、重建图像细节丰富等特点,可应用于各种红外成像系统。     

彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强

针对遥感图像能量低的实际问题,提出了一种亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效果。首先,对RGB模型描述的彩色遥感图像进行HSI变换,以有效分离H、S和I分量;其次,对亮度I分量进行传统的直方图均衡化,得到均衡化灰度映射曲线;然后,将图像梯度作为目标函数,求出最优的线性化折点位置,对灰度低端动态范围映射曲线进行线性化处理,得到局部线性化的灰度映射曲线;最后利用新的灰度映射曲线对图像进行增强处理。Himawari-8真彩色图像增强实验结果表明,经亮度直方图局部线性化增强后,像素平均梯度由73提高到了147,较传统的RGB域直方图均衡化的123及HSI域直方图均衡化的134高;图像信息熵由5.87提高到6.63,全部优于传统的RGB域直方图均衡化和HSI域直方图均衡化。本文方法有效地改善了彩色遥感图像的可视效果,提高了图像对不同目标的辨识能力。     

结合分数阶显著性检测及量子烟花算法的NSST域图像融合

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的细节纹理信息不够清晰,边缘信息保留不够充分等问题,提出一种基于分数阶显著性及改进量子烟花算法的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对红外与可见光图像进行NSST分解,低频分量先进行基于分数阶微分增强的显著性检测;然后按照显著图匹配度的融合规则进行融合,高频子带采用梯度变化和灰度差异加权策略进行融合;接着对量子烟花算法进行改进,并对高低频融合参数进行优化;最后输出最佳的融合图像。通过实验表明:基于分数阶微分增强的显著性检测具有较好的视觉显著效果,改进量子烟花算法的寻优能力强、收敛效率高,所提方法得到的融合图像有效地综合红外与可见光图像中的细节信息,与现有方法相比具有较好的融合效果,且自适应能力强、无需人工干预。     

采用目标区域互信息的星空图像配准

提出了采用目标区域互信息的测度方法对星图进行精确配准以解决星图中存在噪声、伪星点、星点稀疏以及星图间的旋转等问题。首先对星图进行图像分割,检测出星点目标并对星点进行二值化处理;然后基于互信息配准模型,在含星点的目标区域上,利用Powell算法将最大互信息作为目标函数来指导图像间最优变换参数的搜索。分析了适宜于互信息测度配准的星点分割算法,并论证了采用目标区域互信息的星图配准的可行性。对提出的算法与标准的互信息配准算法进行了对比。结果表明:提出算法的时间消耗与图像中星的数量有关,在图像大小为1 000×1 000时,提出算法的加速比为标准算法的3.4倍。该算法在星图中存在噪声、伪星点、星点稀疏和旋转的情况下仍能进行准确配准,50组实拍星图配准误差平均值为0.138 2pixel,满足了星空图像对精确配准的要求。     

红外图像实时显示增强系统设计

为了解决红外实时图像处理系统中热像仪输出大动态范围和监视器显示输出小动态范围之间的矛盾,满足信息处理系统大数据量高实时性的要求,设计了一种新的基于FPGA实现的红外实时图像增强算法。首先采用均值滤波的思想统计图像的局部极值,然后使用多级均值法计算图像灰度变换区间分界点,最后对图像作分段线性灰度变换,整个算法通过FPGA实现。实验结果表明,该方法不仅解决了非制冷红外焦平面阵列探测器输出值随其工作时间变化的问题,而且消除了图像中探测器盲元的干扰,丰富了图像背景细节,增强了图像显示效果。与直方图变换等传统图像增强算法相比,该算法计算时间缩短了1.38ms,占用存储资源减少了42倍。在工程应用上,该方案简单可靠,成本较低,易于FPGA实现,可为其他红外实时图像处理系统的设计提供参考。     

Segmentation of intestinal gland images with iterative region growing

A region growing algorithm for segmentation of human intestinal gland images is presented. The initial seeding regions are identified based on the large vacant regions (lumen) inside the intestinal glands by fitting with a very large moving window. The seeding regions are then expanded by repetitive application of a morphological dilate operation with a much smaller round window structure set. False gland regions (nongland regions initially misclassified as gland regions) are removed based on either their excessive ages of active growth or inadequate thickness of dams formed by the strings of goblet cell nuclei sitting immediately outside the grown regions. The goblet cell nuclei are then identified and retained in the image. The gland contours are detected by applying a large moving round window fitting to the enormous empty exterior of the goblet cell nucleus chains in the image. The assumptions based on real intestinal gland images include the closed chain structured goblet cell nuclei that sit side-by-side with only small gaps between the neighbouring nuclei and that the lumens enclosed by the goblet cell nucleus chains are most vacant with only occasional run-away nuclei. The method performs well for most normal and abnormal intestinal gland images although it is less applicable to cancer cases. The experimental results show that the segmentations of the real microscopic intestinal gland images are satisfactorily accurate based on the visual evaluations.     

探讨机电产品形象和品牌形象的统一性塑造

从产品形象设计的角度出发,探讨机电产品形象与品牌形象的有机整合,通过对产品形象和品牌形象的理论分析,找出产品形象与品牌形象的关系,并根据产品形象的一些特点与表现,以及运用相应的产品形象设计方法、手段,达到品牌形象与产品形象统一的目的。     

改进二值化算法在铁路路况图像处理中的应用

针对铁路路况识别系统实时性要求高,图像受太阳光照射、阴影遮挡等外界条件影响大的特点,结合了两种对CTSU法的改进,提出了一种新的改进算法。改进二值化算法首先利用快速二值化算法找到一个初始的阈值,然后利用类内方差和图像灰像素的变化率的关系来判断是否对图像进行继续分割,直到找到最佳阈值为止。此法可在提高算法的适应性的同时使计算速度得到改善,实验结果表明这一算法效果良好。     

基于时变图像序列的脉搏信息提取

为获取全面客观的脉诊信息,本文提出一种全新的脉搏信息检测方法-脉搏触觉图像化法。本系统模拟中医脉诊实际,采用软性薄膜加压探头,由单一CCD摄像头采集得到脉搏动态时变图像序列。在算法实现上,从图像整体灰度变化入手,应用图像相关性和图像灰度重心变化分别提取脉搏波形图,并利用图像重心法分析得出不同人在不同取脉压力下的部分脉搏特征。研究结果表明,基于时变图像序列的方法能够有效提取脉搏波的幅度、形态和脉搏频率、节律等信息,为脉搏信息的检测和表征提供了新的手段和方法。     

显微细胞的图像分析技术

目前图像处理技术在细胞定量分析研究工作中起着重要作用，随着计算机技术的快速发展，图像处理技术也有了很大的进步，专门用于显微细胞病理判断的图像处理技术也得到很大提高。介绍了显微细胞图像分析系统的研究现状、基本结构和基本方法，并对今后的发展与应用作出了展望。     

区域逻辑运算实现复杂形状目标区域孔径填充

本文研究了图像的区域编码和区域逻辑运算，并利用此运算在保持目标轮廓不变的情况下实现了目标区域孔径的填充。研究结果表明，该算法可以广泛应用于复杂轮廓目标区域的填充和图像检测。     

卫星解码数字图像块效应计算机后处理方法

分块余弦变换(BDCT)已经被广泛应用于国际图像压缩标准并取得了良好的效果。然而,在有损图像处理中都存在着块效应问题。为了消除卫星数字图像块效应,这里结合卫星图像的特点,在文献^［4］的DCT后处理方法基础上进行改进,提出一种改进的解码图像块效应后处理方法。此方法不仅可以减少卫星图像块效应和提高图像质量,而且减少了DCT块效应后处理时间,提高了解码图像后处理效率。具有广泛的应用性。     

图像处理技术在特殊目标识别中的应用

探索了图像增强、图像分割、图像识别的实用方法，经多级图像处理，提高了对比度，锐化了目标边缘，使目标轮廓更加清晰，从而把重点识别目标从背号中有效分割出来，然后对处理后的图像进行目标真伪识别，并用Matlab程序予以实现，改善了机器视觉系统在目标识别方面的应用效果。     

基于联合标定的图像分割

针对普适环境下人体区域的提取问题,提出一种基于彩色摄像头和深度摄像头联合标定的图像分割方法。首先根据深度摄像头采集的深度信息易处理和受外界环境影响小的优点,利用大律法从深度图像中快速提取出人体区域;然后建立世界坐标系中彩色图像坐标系和深度图像坐标系的对应关系,实现彩色信息和深度信息的相对位置映射;最后根据分割的深度图像及其在彩色图像中的映射,在彩色图像中完成人体区域分割。通过在复杂背景和不同光照条件下的图像分割实验,验证了本方法具有良好的精度和鲁棒性。