快速的红外图像分割算法

最大类间方差法是一种常用而有效的图像分割算法,但由于计算量较大,不适宜于红外成像跟踪系统中高帧频的实时图像处理。在分析类问方差曲线特征的基础上,提出了一种二分逼近型快速最大类间方差算法．该算法通过对最大类间方差函数求导并利用二分逼近的方法逐次逼近最佳阈值点．理论分析和仿真结果证明,该算法的计算量较一般的最大类间方差算法有较大幅度的降低,具有实时性好,易于工程实现等优点．     

改进OTSU算法和边缘检测的图像分割算法研究

最大类间方差法是一种最广泛使用的图像阈值自动选取方法之一,在分析理解该算法的基础上,提出了一种改进最大类间方差法和边缘检测相结合的分割方法,该算法在选取最佳阈值时不仅考虑目标和背景的均值还考虑了它们的方差。通过实验分析表明该算法能够达到较好的分割效果,有较好的使用价值。     

一种基于二维最大类间方差的图像分割算法

本文提出了一种二维最大类间方差的图像分割算法,该方法不仅利用了图像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的空间相关信息,理论分析和实验表明,对于低对比度,低信噪比的地面目标,该方法具有良好的分割效果,在该算法的基础上,又提出也一种快速递推二维最在类间方差法,减少了计算量,节约存储空间,具有较强的实用价值。     

基于遗传算法的二维双阈值Otsu图像分割算法

为了提高图像分割的精度和效率,提出了一种基于遗传算法的二维双阈值最大类间方差法的图像分割算法。该方法用两个阈值同时考虑了图像像元点灰度信息的范围和像元点之间相关信息,并对未处理区域做了后处理,以提高分割的精度和鲁棒性。为了提高分割速度,给出了一种改进遗传模拟退火算法。实验结果表明,文中提出的方法比传统的二维最大类间方差法更加完整、快速地分割出复杂背景中的图像。     

一种基于三维最大类间方差的图像分割算法

本文提出了一种基于三维最大类间方差的图像分割算法.该方法不仅利用了图像像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的灰度相关信息,构造出三维观测空间,根据各信息间的竞争性、冗余性和互补性,进行有效的融合,得到比(一维)最大类间方差法更真实、准确的处理效果.理论分析和实验表明,对于低对比度、低信噪比的目标,该方法具有良好的分割性能.在该算法的基础上,又提出了一种快速递推三维最大类间方差法,减少了计算量,节约存储空间,具有较强的实用价值.     

基于融合及形态学的自适应阈值图像边缘检测

传统的Sobel和Roberts边缘检测算子阈值固定,适应性和抗噪能力较差。通过将最大类间方差法和双峰法引入边缘自适应阈值的确定,利用自适应阈值的Sobel和Roberts算子检测出图像边缘后进行融合,再进行形态学的细化。实验结果表明,该算法检测出的边缘清晰,适应性好,对噪声抑制能力强。     

认知无线电中基于拟合优度的频谱盲检测算法研究

首先,提出噪声方差未知情况下基于t分布的Anderson-Darling的认知无线电频谱盲检测方法,通过计算接收到信道采样样本均值和方差比的分布函数与f分布函数之间的Anderson-darling距离,实现频谱检测.其次,提了基于特征函数的频谱盲检测算法,通过计算接收到的样本经验特征函数与已知特征函数的距离,判决信道中是否存在信号传输.最后,给出了衰落信道下,所提2种基于拟合优度的频谱盲检测算法的虚警概率和检测概率下界.理论和仿真表明,噪声方差未知情况下,所提2种频谱盲检测算法比传统的噪声方差已知时的能量检测法具有更好的性能.在低信噪比和小样本条件下,性能提高表现的尤其明显.     

改进的最大类间方差法在PCB图像分割中的应用

图像分割在图像处理中占有重要的地位，分割结果的好坏直接影响图像的后续处理。文章针对PCB（printed circuit board）原始图像的分割问题介绍最大类间方差法及其改进算法——基于灰度拉伸的最大类间方差法算法原理和实现，并利用上述两种方法对PCB图像进行了分割处理，对两种方法处理的结果进行了比较。实验结果说明这种改进方法弥补了最大类间方差法的缺点，取得了理想的效果。     

基于多峰分布最大类间方差的垩白米粒检测方法

采用一种基于多峰分布最大类间方差(Otsu)方法检测垩白米粒。首先利用垩白米粒图像的灰度分布具有多峰分布这一特性,应用数理统计方法进行多峰分布度测度。然后根据垩白米粒图像中垩白部分具有白色不透明这一物理特征将垩白米粒图像的灰度级分成3类,通过使用最大类间方差法确定两个分割阈值,并且检测出大米中垩白部分面积。由于使用了区域控制分割,使得最大类间方差阈值的确定具有自适应性和准确性特点。实验结果表明,本文采用的方法对垩白米粒检测正确度为97.4%,效果好于基于形态学分水岭的检测算法。     

导线图像最大类间方差法及其FPGA实现

为实现对工业流水线中导线图像的实时预处理,针对最大类间方差法FPGA实现复杂度高和资源消耗等问题,对其算法硬件实现进行了研究。提出了一种资源节约型体系架构,在获得累积直方图统计和累积灰度图统计的基础上,采用二进制对数转换单元代替乘法器和除法器去计算最大类间方差。为满足实时性的要求,采用Altera公司的Cyclone IV系列FPGA芯片来实现最大类间方差法。实验结果表明,该设计能够实时稳定的对导线图像进行分割,分割效果良好。     

基于模糊中值的IRFPA自适应盲元检测与补偿

红外焦平面阵列(IRFPA)的盲元既包括因材料与制造工艺的缺陷而导致的固定盲元,也包括因环境温度的漂移而出现的随机盲元.基于场景的盲元检测与补偿算法是去除这两种盲元,提高IRFPA 成像质量的有效手段.针对目前滤波类场景检测算法无法有效区分弱小点目标和随机盲元的缺陷,重点研究了随机盲元的响应特性和噪声特性,并提出了一种基于模糊中值与时域累积的盲元自适应检测与补偿算法.首先利用模糊中值滤波器从场景中提取出潜在的盲元,并通过多帧累积确定固定盲元和随机盲元的正确分布,最后对盲元进行实时补偿.实验结果证明:该算法可以有效地实现对盲元的校正,同时避免对弱小点目标的误判别.     

热红外高光谱成像仪光谱匹配盲元检测算法

受红外焦平面阵列生产工艺及材料本身特性影响,红外焦平面阵列不可避免地存在盲元,严重困扰红外数据的处理与应用。光栅分光推扫式热红外高光谱成像仪一般以红外焦平面阵列的其中的一维作为光谱维进行推扫式成像,空间维只剩一维,与一般的热像仪具有二维空间维的成像机制有很大区别。常规的实验室定标法和开窗处理的场景检测方法不能满足该成像方式的盲元检测需求。以热红外高光谱成像仪中的盲元检测为目标,有针对性地提出了基于光谱匹配的盲元检测算法。该方法从光谱维角度出发,以不同温度实验室黑体定标数据生成温升光谱数据,在数据规则化处理的基础上,自动提取有效像元目标的伪光谱曲线,采用光谱角匹配的方式实现盲元的自动检测。以典型的热红外高光谱成像仪获取数据并开展盲元检测实验,结果表明该方法充分利用了热红外高光谱成像仪的光谱维信息,检测精度较高,盲元补偿后的数据可满足热红外高光谱数据的行业应用。     

一种新的红外焦平面阵列盲元处理算法

为了有效检测和补偿红外焦平面阵列(IRFPA)的盲元,提出一种IRFPA盲元即时处理的新算法。该算法利用红外系统实时成像过程中盲元与有效像元的窗口响应率存在的显著差异性,实现盲元的快速检测;依据图像信息的时空相关性实现盲元的在线补偿。最后给出了盲元处理的硬件实现过程。实验结果表明:该算法流程简单,通用性强,能够对系统工作过程中随机出现的盲元进行即时检测和补偿,在实际工程中具有较大的应用价值。     

中波红外相机盲元的实时动态检测与补偿方法

盲元的存在严重影响了红外相机的成像质量,基于场景的盲元检测与补偿方法可以有效地解决此类问题。本文提出了一种改进的局部“3σ”方法,通过计算图像的三维噪声获得图像的平均噪声,据此得到盲元检测的最小判据,然后采用局部“3σ”方法和中值滤波法对盲元进行实时的动态检测与补偿,并将该方法应用于自研的某中波红外相机中。对黑体成像实验的结果表明,本文方法与辐射定标法相比,盲元检出的重合度平均可以达到82%以上;与传统的局部“3σ”方法相比具有相同的盲元检测与补偿效果,但可以将盲元的过检率降低30%以上;地面及载机挂飞成像实验的结果表明,本文方法可以对盲元起到很好地抑制作用,红外相机的昼间和夜间图像均不存在明显异常的黑、白点,图像中景物细节丰富、图像质量优良。因此,本文方法可以对盲元进行实时的动态检测与补偿,在自研的中波红外相机中的运用是可行和有效的。     

基于一类支持向量机的盲元检测方法

利用无监督学习的一类支持向量机（One Class Support Vector Machine,OCSVM）和随机场景图像序列,构造滚动更新的像元分类模型,实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异,以随机图像序列作为输入数据,使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型,灰度变化的像元归为一类,其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新,OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次,高频次支持向量对应的像元聚为一类,即为异常像元。以320256中波红外图像序列为例,说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程,检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束,提高了盲元检测的灵活性。     

基于可调阈值窗口的红外盲元检测算法

提出了一种基于窗口阈值可调整的红外盲元检测算法。该算法将一帧图像按窗口大小进行分割,通过调节窗口内阈值,计算窗口内的均值和标准差之间的大小关系,达到精确判断盲元的目的。试验结果表明,该算法盲元定位准确,盲元检测率高,能大幅提升红外图像质量。     

1024元长线列红外探测器的数据采集技术

介绍了一种FPGA实现1 024元长线列红外探测器的数据实时采集处理技术。提出了一种FPGA实现探测器奇偶行对齐的实现方法;改进了二维线性外推盲元检测补偿算法,在对角线方向上进行盲元检测与补偿,解决了多盲元连通时检测效率低的问题;采用定点乘法器和加法器完成了探测器的均匀性校正。实验结果表明:该数据采集处理技术能够提高数据传输处理效率,具有良好的实时性和可移植性。     

点源目标质心探测中单个盲元线性插值补偿算法选取

自适应光学系统中应用哈特曼波前传感器对点源目标进行质心探测时,光电探测器上子孔径区域内存在的盲元会引入一定的附加质心探测误差,为了减小质心误差,需要选取合适的盲元补偿算法获得相对合理的补偿值。推导了哈特曼波前传感器子孔径内单个盲元补偿后造成的附加质心探测误差。利用仿真统计了各种利用盲元邻域正常像素进行线性插值的单个盲元补偿算法对点源目标质心探测误差的影响。提出了单个盲元邻域像素线性插值补偿算法选取的若干准则,指出选用盲元上下左右4邻域像素的均值进行补偿造成的平均质心误差最小,而选用盲元左右两个像素平均补偿算法可以在补偿误差较小的情况下简化运算。实验结果与仿真结果相符合。     

红外探测器盲元检测及评价

盲元严重影响红外制导武器的成像质量和系统性能。针对目前滤波类检测算法无法准确检测连续盲元的问题,本文对基于场景的时域平均野值提取的盲元检测算法进行了改进,对滤波窗口下的盲元分布形式进行了讨论,对连续盲元提出基于时域平均和空域均值野值提取的盲元检测算法,实现了盲元位置的确定。通过仿真实验对比发现,本文检测算法对连续盲元具有更低的误检率和漏检率;然后本文提出一种红外探测器盲元的测试评价方法,通过对样本图像进行分析计算,根据罗曼诺夫斯基准则的思想确定评价参数与评价法则,作为判断红外制导武器成像探测器能否正常工作的依据。测试方法简便快捷,有较高的准确度。     

X光安检图像多尺度违禁品检测

安检是保障人民生命财产安全的第一道防线,智能安检是安检行业未来发展的必然趋势。X光安检图像存在背景复杂、违禁品尺度多样以及相互遮挡现象,导致传统的目标检测算法无法获得满意的效果。本文在一阶段目标检测网络SSD框架的基础上,提出了适用于X光安检图像多尺度违禁品检测网络——非对称卷积多视野神经网络ACMNet(Asymmetrical Convolution Multi-View Neural Network)。检测网络增加了三个模块:小卷积非对称模块(Asymmetrical Tiny Convolution Module,ATM)、空洞多视野卷积模块(Dilated Convolution Multi-View Module,DCM)、多尺度特征图融合策略(Fusion strategy of multi-scale feature map,MF)。 ATM学习到的细节特征有助于小尺度违禁品的识别;DCM通过提供局部与全局之间的上下文特征信息来解决遮挡问题;MF则是通过融合高、低层特征图以提高模型在背景干扰情况下违禁品的检测精度。在仿真实验中,采用X光安检领域公开的数据集与自建的数据集,ACMNet在精确度上取得了令人满意的效果。