【摘 要】
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为了在雾霾天气下实现静态实时图像去雾,研究了大气衰减模型,分析了大气溶胶对成像的影响和大气散的射校正方法,提出了偏振去雾方法的技术原理.利用斯托克斯参数和穆勒矩阵实现原始数据的静态获取,基于偏振测量结果实现天空区域的实时提取,通过提取结果定性和定量分析,找到了偏振角范围和大气散射光强度阈值的规律性,实现了静态实时偏振去雾.静态实时偏振去雾方法将原始数据由不确定的偏振图像改变为固定的偏振图像,克服了
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为了在雾霾天气下实现静态实时图像去雾,研究了大气衰减模型,分析了大气溶胶对成像的影响和大气散的射校正方法,提出了偏振去雾方法的技术原理.利用斯托克斯参数和穆勒矩阵实现原始数据的静态获取,基于偏振测量结果实现天空区域的实时提取,通过提取结果定性和定量分析,找到了偏振角范围和大气散射光强度阈值的规律性,实现了静态实时偏振去雾.静态实时偏振去雾方法将原始数据由不确定的偏振图像改变为固定的偏振图像,克服了对手动操作和主观评价的依赖,简化了去雾流程,解决了复杂的全局参数估计问题,提高了图像复原的准确度.所提出
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为了解决传统的图像识别算法无法准确识别铸坯表面缺陷的问题,提出一种考虑图像相邻像素影响的改进的多块局部二进制算法(MB-LBP).该算法将原始图像分成多个小区域,每个小区域再做等分,并计算平均灰度值,再运用局部二进制模式算法进行计算.对现场采集到的连铸坯表面裂纹、划伤、压痕、凹坑和无缺陷共五类1697个样本进行实验,整体识别率达到94.9%,而传统局部二进制模式算法的识别率为89.1%,说明本文算
光照不均是皮肤镜图像中的常见失真,其严重影响了后续图像分割的准确性。本文提出一种基于多项式拟合的皮肤镜图像光照不均去除算法。论文首先将大津阈值与迭代Retinex算法结合,自动提取出背景像素;然后将这些背景像素代入多项式拟合模型,获得光照分量曲面;最后根据Retinex成像模型,得到光照不均去除的结果。实验结果表明,与对比方法相比,本文方法能够校正图像中的光照不均,提高后续图像分割的精度。
图像分割是从图像处理到图像分析理解的关键一步,考虑到目前越来越大的图像数据量,该文章提出了一种利用视觉显著性和图割优化的图像自动分割方法。已有的图像分割方法多涉及人工交互,通过人力选取图片背景和前景像素进而对图片进行分割,基于此,作者想到结合图像显著性和高斯混合模型代替人工交互部分,并利用图割优化算法对图像进行自动分割,省去人工参与,可以更有效率地处理大量数据。实验表明,该方法可以快速有效地将图片
针对在可见光中人脸检测受光照影响的问题,提出基于Adaboost的近红外光人脸检测与人眼定位算法。首先使用基于Haar特征的Adaboost算法得到人脸区域,通过统计大量的人眼相对人脸位置的分布确定人眼待测区域。为了减少亮瞳与非亮瞳以及左右眼的差异影响,使用亮瞳、非亮瞳、左眼、右眼检测器,然后再用Haar特征的Adaboost算法在人眼待测区域进行人眼定位。实验结果表明,该方法的准确率高,速度快,
2016年10月16日,中国体视学学会图像分析分会年会在西北工业大学召开。学会理事长顾问赵荣椿,学会副理事长赵忠明、图像分析分会主任委员张艳宁、学会常务副秘书长刘克音出席年会。图像分析分会第五届委员会委员以及来自全国科研机构、高校的近40名专家代表出席年会。年会由图像分析分会第五届委
随着社会的科技快速发展,需要验证身份的地方也逐渐增多,这就使得生物特征识别技术在社会各个方面的应用逐渐增加。指纹识别作为生物特征识别中最显著的身份识别方式,因为指纹不会随着岁月的流逝而改变,同时每个人的指纹也是不同的,具有独特性。为了更好的识别人们的身份,应提高指纹图像的质量,根据我国指纹库的情况来看,大部分指纹达到了高质量的目标,但还有一部分指纹图像由于伤疤、污痕等原因,造成其质量低。本文通过分
采用单一颜色特征进行多摄像头无重叠区域运动目标跟踪时,相同或相似颜色运动目标易出现误判。针对这一问题,在颜色特征基础上,提出联合速度特征进行目标跟踪的方法。分别阐述了速度大小特征及速度方向特征的提取办法,重点介绍了速度大小特征的提取过程及摄像头的标定。实验证明,该方法有效提高了目标物跟踪的准确率,跟踪效果较好。
提出了一种基于三维激光发射器与单目摄像机的外部参数标定的方法。针对三维激光点云具有噪声这一问题,有效去除了点云中的离群点,并提出基于激光点云有序性的三角网格划分方法。对每个三角网格面进行贴图,完成对场景的重构。该方法能自动、稳定、精确获得三维激光与视觉之间的外部参数,基于RGB-D数据的室内场景重构实验验证了方法的可行性。
为了解决当前条码识别算法难以定位与识别残缺的图像条码的不足,设计了基于联合配准算子与不变矩定位的工件残缺条码扫描算法。首先,耦合Harris角点与Surf特征,定义了联合配准算子,完成对各个视野的图像拼接。然后基于阈值分割与膨胀处理,分割出工件条码,根据不变矩特征定位条码目标;最后提取出条码区域子图像,基于开源条码识别库,快速完成解码。实验数据显示:与当前条码识别技术相比,面对工件条码识别时,本算
为了应对运动目标跟踪任务中目标的尺度、光照变化和形变等情况,提出了一种基于混合特征的运动目标跟踪方法——So H-DLT,综合考虑了运动目标的轮廓特征和细节特征.在粒子滤波跟踪过程中引入方向直方图描述目标轮廓特征,保证与目标最相似的粒子在尺度、光照变化和形变的情况下仍能获得较高的置信度,并作为跟踪结果输出.结合深度学习获得的高层特征和具有尺度不变性的加速鲁棒特征计算粒子权重,提高了复杂运动场景下目