数字电子电路空间干扰谐波噪声自动抑制方法①

为提高数字电子电路中空间干扰谐波噪声滤波能力,提出基于匹配滤波检测的数字电子电路中空间干扰谐波噪声自动抑制方法。构建数字电子电路中空间信号传递模型,采用空间频谱波束形成方法进行数字电子电路空间干扰谐波信号的自适应聚焦处理,提取干扰信号的相关功率谱特征量,采用自适应均衡降噪方法进行干扰信号的噪声分离,构建数字电子电路中空间干扰噪声信号的滤波模型,采用匹配滤波检测器实现对数字电子电路中空间干扰的信号滤波和检测,实现数字电子电路中空间干扰噪声的自动抑制。仿真结果表明,采用该方法进行数字电子电路中空间干扰抑制的输出信噪比较高,信号的滤波性能较好,提高了数字电子电路中信号准确传输和检测性能。     

动态空间滤波的探讨与实践

在传统的遥感数字图像增强处理方法中,空间滤波主要采用静态的图像模板来进行计算处理以突出图像上某些特征,如突出边缘和纹理等.该文探讨用动态的图像模板来进行计算处理遥感影像,发现处理后的遥感图像取得了很好的效果.     

基于视觉传达的民间装饰图案纹理智能匹配方法

该文从提高民间装饰图案的视觉传达能力的角度出发,需要进行图像纹理智能匹配处理,提出一种基于视觉传达的民间装饰图案纹理智能匹配方法,构建视觉传达下的民间装饰图案纹理智能信息采集模型,采用图像自动成像技术进行民间装饰图案的纹理成像和特征分割,提取典型民间装饰图案和民族设计语言的纹理直方图,根据直方图分布在视觉传达下进行纹理分割和自动匹配,采用正则化特征融合方法进行民间装饰图案纹理信息增强和优化检测,提取民间装饰图案的边缘轮廓特征点,以提取的装饰图案边缘轮廓特征点作为输入统计信息进行纹理匹配。采用该方法进行民间装饰图案纹理匹配的自适应性能较好,纹理分辨能力较强,提高现代视觉传达设计中更好地体现民间装饰图案的应用研究,推动传统文化元素和现代设计创新性结合。     

遥感图像的子空间边缘融合算法改进

遥感图像进行边缘融合处理提高图像的识别和分析能力,受到数据在采集、传输、处理各个环节的影响。传统的遥感图像边缘融合算法采用统计形状模型重构算法,在遥感图像的帧点分布不均下,融合性能不好。本文提出一种基于子空间降噪和梯度边缘差拍控制的遥感图像边缘融合算法。先进行遥感图像采集和子空间降噪处理,采用梯度边缘差拍控制进行边缘亮度均衡处理,提高了遥感图像的色彩饱和度,对遥感图像融合进程进行高频、低频并行处理,提高运行速度。仿真结果表明,采用该算法实现遥感图像的边缘融合,输出信噪比较高,性能优越。     

基于深度学习和复杂空间关系特征的多尺度遥感图像检索

深度学习技术逐渐成为解决图像检索和图像分类问题的主流技术,然而现有算法不能有效地处理遥感图像中的复杂空间关系以及多尺度特征问题.为有效解决遥感图像检索问题,提出了一种综合考虑空间关系与尺度特征的新方法.首先,用深度学习方法检测过的遥感图像抽象为点集;其次,构造Delaunay三角网以描述全局空间关系特征;最后,在空间特征相同的部分中使用模糊性状模型匹配局部空间特征.该模型有效地规避了因尺度不同而产生的视觉差异.在UC Merced Land-Use和RS19等公开数据集上进行实验,结果表明,该算法在多尺度遥感图像检索精度方面的表现优于其他相关方法.     

视觉引导AGV的数字图像处理方法研究

自动导航小车(AGV)的导航技术中,视觉导航具有信息量大和引导柔性等优点。视觉导航方式中,导航图像的处理技术处于很重要的地位。介绍了AGV导航技术的引导系统的原理,并针对视觉引导的AGV所采样的数字图像进行了噪声滤波、二值化、边缘检测和直线拟合等。通过在自主研制的小车样机上进行试验,验证了图像处理过程中的准确性和实时性,表明该方法对提高AGV可控制性具有良好的效果。     

Rhino建模软件在产品渐消曲面造型设计中应用研究

为了提高产品渐消曲面造型设计的效果,提出基于视觉表达和曲面融合的产品渐消曲面造型设计方法,基于Rhino建模软件进行产品渐消曲面造型设计的视觉传达设计,构建产品渐消曲面造型视觉表达模型,采用图像视觉成像方法进行产品渐消曲面造型设计过程中的图像融合和滤波处理,提取产品渐消曲面造型视觉图像的边缘轮廓特征量,采用模板分块匹配方法进行产品渐消曲面造型的分块模板匹配设计,建立产品渐消曲面造型视觉优化控制模型,结合分块融合匹配方法实现产品渐消曲面造型优化设计。在Rhino建模软件中进行产品渐消曲面造型设计的仿真实验,仿真结果表明,采用该方法进行产品渐消曲面造型设计的效果较好,视觉传达能力较强。     

一种胸部X射线摄影图像中结节检测的多尺度匹配滤波器

为了提高胸部X射线摄影图像中肺结节的正确检测率,提出一种基于通道化Hotelling模型的多尺度匹配滤波算法.以X射线胸片中的正样本和负样本图像作为训练集合,用Hotelling分类器训练出不同尺度的匹配滤波器组,并与待检测的胸片图像做滤波.计算滤波输出图像的视觉检测差异,以最大差异为约束条件寻找最优尺度的滤波器,计算...     

基于仿射投影的光线空间插值方法

为有效处理不同视点图像中对应区域的不同形变和噪声污染,提高所绘制的视点图像的质量和速度,提出了一种基于仿射投影的光线空间插值方法.该方法首先利用尺度不变特征变换进行特征检测和图像配准,计算出相应图像对之间的仿射变换矩阵,然后利用仿射变换投影进行光线空间插值,并在小波变换域绘制出虚拟视点图像.实验结果表明,采用文中方法绘制的虚拟视点图像的峰值信噪比和计算时间均优于传统的块匹配插值和视差域滤波插值方法.     

基于局域网技术的篮球训练姿势智能监控系统设计

为提高篮球训练效果,设计了基于局域网技术的篮球训练姿势智能监控系统。首先采用无线传感器网络采集篮球训练姿势的图像信息,再采用灰色轮廓线标记对采集到的图像信息实施三维融合,得到视觉成像模型,根据视觉成像结果及像素差分特征量判断篮球训练姿势的有效性。然后分析图像的特征并对其进行自动聚合匹配,结合局部边缘信息融合过程求解动态信息的特征,并结合三维姿态分布特征量和边缘信息熵,构建智能监控输出优化模型,实现在智能嵌入式环境下的篮球训练姿势智能监控系统软件开发设计。仿真结果表明,该系统的人机交互性能较好、稳定性较强。     

结合Retinex增强的井下图像拼接方法

为在矿井环境下尽量多的提取图像特征点数量,从而监控矿井下生产情况.采用局部双边滤波算法对图像进行增强,再利用近似的Hessian矩阵和框状滤波确定特征点的位置;计算特征点的描述子向量,采用最近距离比次近距离的匹配算法将特征点配对,使用RANSAC算法消除误匹配错误;利用特征点计算出变换矩阵,采用线性渐变融合方法进行图像融合.研究结果表明:图像增强后特征点数量明显增多,SURF算法的拼接效率显著上升,有利于提高匹配的准确性和拼接的快速性.     

机器视觉下排球手位置轮转的空间多变性优化

在计算机机器视觉下,采用传统方法研究排球手位置轮转的空间特征时,随着排球手位置轮换的不确定性增强,空间状态识别效果不好,对调整战术的指导性不强。提出一种基于机器视觉空间降维的排球手位置轮转空间多变性优化方法。通过构建机器视觉下排球手位置轮转的图像处理模型,完成排球手空间位置变化的像素点采样和特征分析。通过构建图像特征输出函数,实现空间像素点量化特征降维。通过求解排球手空间位置轮转视觉特征图像的运动参数方程式,完成位置轮转空间多变性的优化。实验结果表明,采用该算法能准确有效对机器视觉下排球手位置轮转的空间特征进行分析和识别,对于提高队员的协调和配合素质有重要的指导意义。     

基于非线性尺度空间的航拍场景分类

针对尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法在航拍场景分类中提取特征时,易造成边界模糊和细节丢失且无法描述颜色信息的问题,结合视觉词袋模型,提出了非线性尺度空间下融合颜色特征的新型颜色风式特征检测子(Color-KAZE,C-KAZE).通过KAZE构造非线性尺度空间来检测特征信息;对颜色模型(Hue,Saturation,Value,HSV)非等间隔量化获取颜色量化矩阵,进而生成C-KAZE特征描述子;利用视觉词袋和空间金字塔匹配模型融合多特征.实验表明,该算法相比SIFT算法在场景分类准确率方面提高了约8%.C-KAZE描述子增强了KAZE的特征描述能力,突破了SIFT算法特征描述单一、边缘细节模糊的局限性,显著提升了无人机航拍图像的分类效果.     

多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配

立体匹配是视觉导航、三维重建的信息基础.为了降低光照失真对匹配代价计算的影响,消除引导滤波平滑图像时产生的光晕,提出了一种多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配算法.设计了融合颜色特征、梯度信息及梯度角度的匹配代价计算算法,对左右视图进行匹配代价计算;然后进行显著性处理,计算显著图的梯度信息,得到图像的局部平均梯度;遍历全图得到全局局部平均梯度作为边缘判断条件,自适应调整引导滤波的正则化参数.实验结果表明,算法有效改善了边缘轮廓及平滑区域的视差,降低了误匹配率.     

引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪

针对红外图像存在噪声较大的问题,提出了一种引导滤波和三维块匹配结合的红外图像去噪方法.该方法通过将引导滤波与三维块匹配方法相结合,采用二次联合滤波的策略减轻了三维块匹配去噪方法在平滑区产生明显的“抓痕”现象.通过BM3D (block method of 3-dimension)去噪方法得到初始滤波图像;对噪声图像在低尺度进行BM3D去噪得到比较平滑的引导图像,用引导图像指导初始滤波图像进行二次滤波.仿真结果表明,提出的算法既保持了BM3D去噪算法的优秀性能,且具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比及结构相似度.     

融合彩色模型空间的非线性低照度图像增强

低照度图像存在图像整体亮度偏低、亮度不均匀、色彩饱和度过高、图像模糊等问题,针对此类问题,提出了一种融合彩色模型空间的低照度图像增强算法。在该算法中,将图像的亮度增强与图像色彩恢复转换至不同的彩色模型空间分别进行处理:在RGB彩色模型空间中,首先对图像的高灰度级进行预处理,随后进行滤波处理,最后再用三分量增强函数对图像进行亮度恢复;在HSV彩色模型空间中,利用非线性色彩饱和度校正函数与亮度增强函数进行图像的色彩恢复,最后将两个空间中的处理结果进行加权融合。最终的对比实验结果表明,该方法在避免图像出现过度增强、色彩恢复与图像照度增强方面有着良好的效果,所处理的图像符合人眼视觉特性。     

基于YOLOv5的遥感图像目标检测

目标检测是遥感图像处理领域的一项重要技术,遥感图像目标种类繁多且存在目标物体难以被检测.提出把YOLOv5算法应用到遥感图像目标检测的方法,首先选择YOLOv5x来构建网络模型,再通过Mosaic数据增强对样本集进行预处理和自适应锚框筛选方法确定锚框大小,然后切片卷积操作得到原始特征图,将原始特征图送入主干网络进行特征融合得到最优权重,最后采用GIOU Loss做边界框的损失函数和非极大值抑制目标框的筛选,对遥感图像进行目标检测.在公开的10类地理空间物体(NWPU-VHR 10)数据集进行了检测实验,以评估所提出模型的目标检测性能.对比实验表明,本文的模型mAP达到了0.9239,与使用相同数据集的模型中的最佳结果进行比较,mAP提升了1.78％,该方法可以提高遥感图像目标检测精度.     

可分级视频编码中重采样滤波器设计

针对可分级视频编码中重采样技术的下/上采样滤波器分立设计而导致滤波器性能变差的问题,提出一种匹配的数字图像下/上采样滤波算法。该算法利用已获得的图像下采样滤波器参数,推导出与其对应的上采样滤波器,从而达到两者匹配的目的。这样不仅能够提高视频质量,更可以提升空间可分级的编码性能。与JSVM标准的实验仿真结果相比,匹配的重采样滤波器在性能上有较大提高,其峰值信噪比平均增加1.6 dB。     

基于区域分割和引导滤波的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像可能出现局部配准不理想的情况,提出了一种基于区域分割和图像引导滤波的失配准鲁棒多聚焦图像融合算法. 首先通过构造基于结构张量的聚焦评价函数,对每幅输入图像进行聚焦度评价;然后建立包含图像聚焦度的全局能量函数,并通过Graph Cut算法分割出每幅图像的聚焦区域;最后利用图像引导滤波对每个聚焦区域进行细化得到每幅图像的融合权重,在梯度域上进行图像复原得到融合图像. 实验结果表明,该方法不仅可以在多聚焦图像失配准的情况下进行图像融合,而且有效地保持了图像的边缘,在主客观评价指标上均有较大的提升.      

基于视觉显著性分析的毫米波辐射图像增强

为了提高分辨率较低的毫米波隐匿武器辐射图像的可读性,研究了基于视觉显著性分析的毫米波辐射图像的增强方法。根据视觉显著性分析方法的原理,选取适合于毫米波辐射图像增强的IG模型。对图像进行频域滤波,通过设计截止频率保留目标边界并去除噪声与目标内部的纹理,在Lab颜色特征空间内计算滤波后图像的显著图作为图像增强的结果。与原图相比,增强后的图像在抑制背景的同时可以突出目标区域,并可采用自适应阈值分割的方法提取目标区域及其轮廓。采用该方法对实测毫米波隐匿武器辐射图像进行图像增强实验,证实了其增强效果在主观视觉及客观评价指标上均优于其他常用方法。