基于纹理分析的保细节平滑滤波器

平滑去噪是图象处理中一个重要课题,但是以往在处理平滑去噪问题上一直存在平滑和保细节的矛盾。为解决此问题,提出了一种基于纹理分析和保细节平滑滤波器,该滤波器采用了多尺度多方向的模板,并利用纹理分析等手段,同时根据图象各部分特性,通过自适应地选择模板来进行平滑滤波,该算法兼顾了降噪和保细节两方面要求。实验结果证明,该算法实现简单,计算速度快,且效果优于其他几种常用的保边界平滑算法。     

基于Gabor小波滤波器的遥感图像多频道纹理分析

提出了一种基于Gabor小波滤波器的遥感图像多频道纹理分析算法，大量实验证明本算法方便有效地解决了由于遥感图像目标与背景对比度差、图像边缘模糊、噪声较大而给图像处理带来的困难。     

基于楔形滤波器的纹理图像方向信息提取

提出了一种基于楔形滤波器的图像方向信息提取方法。通过设计一个原型楔形滤波器,对该滤波器的系数矩阵进行插值后得到一组方向滤波器。之后,对图像进行滤波,并对各方向滤波器的输出进行判断以提取图像中的方向信息。实验结果表明,该方法简单有效,可用于纹理图像的方向检测。     

基于多层理想滤波器的纹理特征提取方法

提出一种利用多层理想滤波器进行纹理特征提取的新方法,该方法克服了传统Gabor滤波器的带宽限制,避开了Gabor滤波器和Log Gabor滤波器构造过程中的复杂的参数计算,在保持同等性能的前提下,简化了问题。对多种纹理进行的特征提取和分割实验表明,该方法对纹理特征的捕获能力与Gabor、Log Gabor方法基本相当,提高了分割效率。     

基于匹配Gabor滤波器的规则纹理缺陷检测方法

许多工业产品表面纹理都可以被认为是由基本纹理单元在空间按照一定的规则进行排列组合的结果,但由于各种原因,这些有规则纹理图象经常出现的一些缺陷,因而检测这些有规则纹理图象的缺陷是机器视觉检测的重要内容,为了对这种缺陷进行有效地检测,在对这类纹理图象进行功率谱分析的基础上,根据人眼的视觉原理,设计了两类匹配Gabor滤波器,即正常纹理匹配Gabor滤波器和缺陷纹理匹配Gabor滤波器,前者能够突出正常纹理,抑制缺陷纹理,而后者恰恰相反,在将这两类滤波器用于规则纹理图象缺陷的自动检测时,均获得了良好的检测精度和速度。     

基于概率纹理模型的纹理分割方法分析

基于最优小波包基的纹理自适应概率模型通过优选小波包基来区分不同纹理,具有纹理描述更准确的优点。研究基于纹理自适应描述的邻域分割法,通过实验分析了纹理概率模型和邻域分割法对分割效果影响的主次关系。实验结果表明邻域分割法是分割取得好效果（分割错误率低于1．34％）的主要影响因素,概率模型对分割效果的作用是次要因素。这一结论的得出将有利于对该方法的改进。     

基于人类视觉特性的纹理分割方法

纹理分割是将一幅图像依据纹理不同分成若干个不同的区域,目前广泛采用的是利用滤波器族(如Gabor)对图像进行分解。但由于图像纹理表现的各异性,通常在滤波器参数的选择上不能做到自适应,导致提取的特征不明显,分类效果不好,使用范围受限。文中提出了一种基于人类视觉系统(Human Visual System,HVS)机理的纹理分割方法,不但可以模拟人类观察纹理直觉处理阶段确定纹理区的个数并且粗略地划分区域,而且可以模拟专注处理阶段自动选择Gabor滤波器的个数及参数。该算法符合HVS区分纹理机理,计算过程简单、方便。针对各纹理选取的特征明显,分类效果好。     

基于自适应滤波器的电网谐波电流预测法

提出一种新的基于LMS算法自适应滤波器的有源电力滤波器(APF)参考电流的预测方法，针对传统LMS算法的缺陷(如收敛速度慢、对非平稳输入信号的适应性差等)作了3点改进，这些改进措施可有效提高自适应滤波器的综合性能．仿真与实验结果证明，采用该方法可有效减小延时对APF补偿效果的影响．     

基于多通道Gabor滤波器的纹理图像非监督分类

提出了一种快速、实用的Gabor滤波器设计方法.首先根据人类视觉特性选定Gabor滤波器的频率带宽参数,利用图像大小确定滤波器的中心频率,构造一组多通道的Gabor滤波器在时域和频域中提取图像多方向和多分辨率的Gabor能量特征,对特征空间进行非线性变换和Gauss滤波处理,最后通过K means方法实现纹理图像的分割.实验结果表明,该方法能有较好的纹理分割效果.     

基于纹理分析的张数检测算法

针对印刷行业中产品张数检测问题,提出一种基于纹理分析的印刷品张数检测算法。该方法通过对印刷品的侧面图像进行分析得到张数值。主要处理过程分为4步：首先对输入图像进行预处理,即构造一个Gabor滤波器对图像纹理进行增强;其次把预处理后图像沿某一方向分段投影转化为一系列的1维投影信号;再次利用经验模式分解（EMD）,从含有复杂噪声的信号中抽取周期性的张数估计值;最后统计上述估计值并用求众数的方法确定最终的张数结果。接下来设计了两个实验来测试该算法的稳定性和精度,并证明了算法的有效性。     

综合颜色和小波纹理特征的免疫粒子滤波视觉跟踪

针对标准粒子滤波视觉跟踪时的缺陷,尤其是其“样贫”和目标特征不明显等问题,提出了结合小波纹理特征的免疫粒子滤波算法.小波纹理特征的加入,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了改善.同时通过加入免疫优化算法,提高了粒子的多样性,尤其是在发生遮挡时减少了“样贫”的影响.通过实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性....     

基于小数目标尺度的图像混合滤波算法

为了在有效去除可见光图像噪声的同时最大限度地保持图像的边缘、纹理等细节,将已有的目标尺度改进为小数目标尺度以便更精确地反映局部目标结构的大小,提出了基于小数目标尺度的自适应高斯滤波和基于小数目标尺度的自适应中值滤波的混合滤波算法。前者通过小数目标尺度来自适应地控制高斯核的尺度和滤波的模板大小,后者利用小数目标尺度自适应地筛选出脉冲噪声点并进行中值滤波,并弥补前者在抑制脉冲噪声方面的不足。理论分析和仿真实验结果均表明,所提出的算法不仅可以去除各种类型的点状噪声,而且在图像细节的保护和信噪比方面优于其他几类传统算法。     

纹理滤波器在分割肛管外病症图像中的应用

采用均值滤波和中值滤波的方法对含有高斯噪声和椒盐噪声的肛管外外痔中的血栓性外痔图像进行滤波预处理,同时利用纹理滤波器分割图像将纹理图像、形态学操作、局部标准差滤波和Rangefilt滤波相结合,在保证分割图像整体性的同时,提高了分割图像的有效性,保留了图像的细节。通过血栓性外痔、息肉、混合痔、息肉血栓混合痔四种肛管外病症的分割图像结果的比较,表明纹理滤波器分割图像是一种性能良好的纹理图像分割方法,同时将其应用在肛管外病症图像的分割中,获得了很好的效果。     

一种高品质优化的纹理采样滤波方法

提出了从一个Mipmap[1]中通过几种分辨率结合指定数目的纹理来创建高品质采样过滤器的方法。此方法能控制在读取每次采样时的纹理数量,以便扩展品质来匹配GPU的内存。为了找出最好的纹理集合表示一个给定的采样滤波器,采用基数约束最小二乘优化方法,并将优化的编码结果存放到一张表中,让它更容易地存储在GPU上。结果表明,用几个纹理读取能准确地重构滤波器,当使用每样本4个或更多的纹理时,本方法产生的图像质量优于三线性插值。     

一种基于纹理分析的视频车辆测速方法

基于虚拟线圈的工作原理,将纹理分析技术应用到车辆的视频测速中,采用了基于像素灰度跳变的纹理描绘子作为图像特征和动态阈值做阈值决策的车辆检测算法,提出了一种产生视频触发信号的方法。给出了纹理描绘子和阈值更新的具体算法。经实验,取得了较好效果。     

外观表征分析下动态更新相关滤波跟踪

目的 基于相关滤波和孪生神经网络的两类判别式目标跟踪方法研究已取得了较大进展,但后者计算量过大,完全依赖GPU（graphics processing unit）加速运算。传统相关滤波方法由于滤波模型采用固定更新间隔,难以兼顾快速变化目标和一般目标。针对这一问题,提出一种基于目标外观状态分析的动态模型更新算法,优化计算负载并提高跟踪精度,兼顾缓变目标的鲁棒跟踪和快速变化目标的精确跟踪。方法 通过帧间信息计算并提取目标区域图像的光流直方图特征,利用支持向量机进行分类从而判断目标是否处于外观变化状态,随后根据目标类别和目标区域图像的光流主分量幅值动态设置合适的相关滤波器更新间隔。通过在首帧进行前背景分离运算,进一步增强对目标外观表征的学习,提高跟踪精度。结果 在OTB100（object tracking benchmark with 100 sequences）基准数据集上与其他6种快速跟踪算法进行对比实验,本文算法的精准度和成功率分别为86.4%和64.9%,分别比第2名ECO-HC（efficient convolution operators using hand-crafted features）算法高出1.4%和0.9%。在平面内旋转、遮挡、部分超出视野和光照变化这些极具挑战性的复杂环境下,精准度分别比第2名高出3.0%、4.4%、5.2%和6.0%,成功率高出1.9%、3.1%、4.9%和4.0%。本文算法在CPU（central processing unit）上的运行速度为32.15帧/s,满足跟踪问题实时性的要求。结论 本文的自适应模型更新算法在优化计算负载的同时取得了更好的跟踪精度,适合于工程部署与应用。     

基于组合滤波的低成本飞行器姿态解算算法

在低成本的飞行器姿态检测系统中,互补滤波器由于原理简单、计算量小,而被广泛应用。针对低成本飞行器在非匀速运动时因为加速度计不能区分重力加速度与运动加速度引起基于互补滤波的姿态解算误差较大的问题,提出了一种互补与自适应限幅组合滤波的姿态解算算法,并给出了自适应限幅滤波门阀的设计方法。通过融合陀螺仪输出的角速度与加速度计输出的加速度获取限幅滤波的限幅阀值;然后将归一化的加速度计输出增量通过限幅滤波的结果代替原互补滤波的加速度计输入,提高非匀速运动下姿态解算精度。经实际系统实时性能测试表明,所提算法估计精度高、计算量小,易于在低成本飞行器控制系统中实现。     

基于第2代Curvelet的非监督式纹理缺陷分割

针对纹理缺陷分割问题,将曲波变换与均值漂移理论相结合,形成有效的纹理分割新方法。首先,通过曲波变换将图像分解到各通道,对各通道的图像进行非线性变换得到特征图像;然后,用均值漂移算法对各通道特征图像进行自适应聚类,找到各通道的奇异点;最后,对所有通道滤波后的图像进行重构,使缺陷凸显并通过阈值法二值化。该方法不需要学习样本,可以快速、精确地定位到多目标物边界,对旋转、亮度变化、噪声、弱边界具有很强的鲁棒性。通过MATLAB进行仿真实验,验证了该方法的有效性。