局部特征在航拍图像拼接中的应用

针对航拍图像的特点和难点,提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法,以提高拼接的质量和速度。该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准。通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程。采用渐入渐出的图像融合算法,消除拼接痕迹,实现了色彩和亮度的平滑过渡。实验结果表明,该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好,具有较高的实用价值。     

基于SURF算法的数码印花缺陷检测系统

针对数码印花生产过程中织物上出现的白丝、斑点以及褶皱等表面缺陷问题,课题组设计了基于加速鲁棒特征算法的印花织物表面缺陷检测系统。主要通过加速稳健特征算法（speeded up robust features,SURF）来进行图像配准;采用双向唯一性匹配法减少误配点,实现图像精准配准,并通过差分算法来提取缺陷信息。实验采用多幅图像对改进SURF算法的性能进行了验证。试验结果表明：新系统对印花织物表面缺陷的检测精度达到98%,达到了实际应用要求。     

基于模糊集和k-means算法的变压器红外图像分割

针对k-means算法的k值选定和复杂背景下红外图像误分割问题,提出了一种结合模糊集理论和k-means算法的改进方法。该方法根据灰度级直方图估计k值,在获得k值的基础上,利用直方图均衡化和模糊集理论进行图像增强,然后通过k-means算法结合数学形态学的开运算,再进行图像分割。实验结果表明,该方法获得了更为准确的聚类结果,同时实验对比发现该方法相较其它方法分割效果更好,又兼顾了快速性和变压器温度细节表现能力。     

基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法

高精度的图像配准是SAR图像融合的前提条件之一.针对相位相关匹配方法用于强相干斑噪声的多波段、多极化SAR图像匹配时存在的缺点,提出了一种基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法.首先,利用图像问的中心频谱值之比实现尺度预估计;然后,在相位相关过程中,针对强噪声图像的互功率谱的逆傅里叶变换图存在多峰的情况,通过脉冲值的局部搜索得到最佳的匹配参数;最后,校正待配准图像,达到精确配准.实验结果表明,文中算法对于多波段、多极化SAR图像具有良好的匹配效果.     

基于投影的fMRI时间序列图像配准方法研究

利用投影技术,针对功能磁共振时间序列图像,介绍了一种新的自动图像配准方法。该方法将序列图像二值化后沿着水平方向或垂直方向进行投影,根据投影向量元素的位置和大小,快速地计算出图像的旋转、平移运动的变化参数。仿真实验和实际的功能磁共振应用证实了该方法的有效性。     

基于权重阈值的图像匹配方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在低照度情况下存在匹配特征点数目少,会丢失部分重要信息的问题,课题组提出先对图像进行预处理,即增强对比度,提高亮度,使特征信息更明显,特征点更充足,再使用SIFT算法提取特征点;针对SIFT算法因特征描述符维数过多导致耗时长,实时性差的问题,课题组提出一种新的特征点描述方式,降低了描述符维数,提高了算法运行速度;最后,针对SIFT算法匹配过程中对描述符所有维度设置统一阈值易造成误匹配的问题,课题组提出一种权重阈值的方法,对距离特征点不同位置的种子点设置不同的阈值,提高匹配正确率。实验表明：与SIFT算法以及PCA SIFT算法相比,改进的算法匹配精度提高了10%~20%;同时,匹配时间也有所提高。该算法既有效提高了匹配正确率,又缩短了算法运行时间。     

岩石骨料图像阈值分割算法的比较研究

通过对“基于灰度直方图“和“基于梯度直方图“两类典型的阈值分割算法进行比较和研究,得出背景一致的岩石骨料图像适合于采用最优阈值算法与最大类间方差法进行分割的结论.     

基于图切割的图像拼接技术研究

虽然图像拼接技术已进行多年研究,但是鬼影和曝光差异仍然难以消除。为解决这两个问题,提出了一种基于图切割的图像拼接方法。该方法结合图切割和泊松融合技术,首先利用每个像素邻域统计得到的梯度方向直方图来计算重叠区的带权有向图的权值,并通过实现稳定的图切割缝合线搜索,以消除鬼影;然后利用重叠过渡的泊松融合过程解决了缝合线拼接后的曝光差异问题,从而最终实现平滑的图像拼接。实验表明,该算法能够效地消除鬼影和曝光差异。     

基于耗散结构的改进遗传算法求取红外图像二维阈值

在二维阈值化分割算法的基础上,提出了一种新的改进分割算法运算效率的遗传算法,在对耗散系统理论研究的基础上,将简单遗传法与耗散结构相结合,构成一种新的算法,并对该算法求解红外图像二维阈值问题进行了仿真研究。仿真计算结果表明:用这种方法求解红外图像二维阈值分割问题,计算效率大大提高,而且求解性能较简单遗传算法有很大的改善。     

用于印花过程中浆量计算的图像处理方法

印花生产过程中，浆料用量估计不准确问题长期困扰着印沈企业。这里介绍了一种浆料用量的计算方法。花布印洒中各颜料的用浆量同该颜色图案面积的大小密切相关，采用图像处理的方法可得到各色图案的面积，同时考虑布质粗细、印花速度、浆料浓度等因素，最终可准确估计出各色浆料的用量。     

基于SURF和FLANN算法的变电所仪表定位与读数识别

为了实现对变电所指针仪表的自动定位与读数识别,建立了自动图像识别系统,并对采用的SURF、FLANN、累计概率霍夫变换等算法进行研究。首先针对基本SURF算法在目标设备检测中的精度问题,提出了SURF联合FLANN的交叉验证算法。接着,利用透视变换选定目标区域。最后利用LOG变换对目标区域图像进行增强并利用累计概率霍夫变换对仪表指针进行检测。实验结果表明:角度识别检测误差范围小于3%。在保证运算速度的基础上提高了特征匹配精度、指针识别的精度与鲁棒性。     

基于统计直方图的贝叶斯分类算法的改进

建立统计直方图模型,通过对正检率及漏检率的统计分析,确认算法中所需的先验知识及先验概率公式,最终实现了贝叶斯分类模型.     

使用小波分析的图像融合算法

利用小波分析实现ＳＡＲ图像与光学图像的融合和互补性。这种图像融合方法是利用ＳＡＲ图像小波分解后的近似部分和光学图像小波分解后的细节部分，组成一个新的小波分解系数，再进行逆小波变换（重构），即可得到复合的图像，取得了较好的实验效果。     

自适应可见图像水印算法

水印的强度决定其鲁棒性,多数水印算法都是人为地调整水印的嵌入强度,其缺点是只对少数图像适用。针对这一问题,该文提出一种具有自适应性的根据图像本身纹理特性预测出水印强度的算法,适合于多数图像,实验结果证明算法是可行的。     

基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法

为了使彩色图像灰度化后能更好地保留原始对比度和细节特征,课题组提出一种基于高效边缘检测的彩色图像灰度化算法。课题组通过对线性参数模型产生的一系列备选图像采用像素差值网络（pixel difference networks, PiDiNet）实现鲁棒性、准确性的边缘检测,边界点数最多的备选图像所对应的权重则被选为映射函数的最优解,由于引用了像素差值卷积PDC,对边缘信息敏感度增强。实验结果表明：此算法相比于其他算法能较好地保留原彩色图像的细节特征,使得输出图像轮廓清晰且自然,主客观评价均较优。     

基于小波框架变换的图像融合方法

利用框架分解的多分辨率特性和方向性,建立了一种新的基于框架多尺度分解的分层图像融合方法,提出了新的融合规则和融合算子.实验表明,基于框架变换的图像融合方法是有效的,融合后的图像质量得到了较大提高.     

基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。