基于改进的同态滤波方法在光测灰度图像增强中的应用

文章基于光测灰度图像的特点,提出了一种基于改进型的高斯型高通滤波器的同态滤波方法。与常用的光测灰度图像增强的直方图均衡化方法相比,文章方法较好的保留了光测灰度图像中目标的梯度细节与边缘信息,所得到的图像定位精度、图像细节、画面效果等方面与直方图均衡化方法相比表现更好,更适宜于灰度图像的增强处理过程的应用。     

基于动态K-L变换的彩色图像模糊增强

文章主要运用模糊数学理论和数字图像处理技术,将彩色图像首先用转换函数转换成灰度图像,然后对灰度图像进行拉伸和平滑操作,使图像增强,然后再按一定比例复原彩色,以达到令人满意的效果。     

典型图像分类算法分析

本文主要讨论了图像处理中基于人类视觉系统(HVS)的图像区域分类的相关概念、技术以及算法的实现。图像分类是指将图像分成平滑区、纹理区和边缘区,它是图像处理中一种重要的手段,具有广泛的应用。所谓平滑区就是指图像中灰度变化较少,包含信息量少,能量小的部分;而边缘是图像中一种灰度突变形式的集合;纹理是表征象素按一定的排列规律进行重复排列的部分。纹理区和边缘区的图像块具有较大的能量。本文主要基于人类视觉的一些特性,提出了空域和频域两种分类算法,这两种算法都是先将图像分块,然后再与人类视觉特性相结合,对各个图像块进行处理,再确定相应划分区域的阈值,对原始图像进行二次分类,最终得到图像的平滑区、纹理区和边缘区.     

一种基于色彩变换的伪彩色图像融合新算法

伪彩色处理对目标的识别与跟踪十分有意义。图像融合是伪彩色处理的非常有效的方法之一。本文提出了一种基于伪彩色的图像融合新方法。用小波变换得到灰度融合图像,求出灰度融合图像与原图像的差异图,利用IHS变换,得到彩色融合图像,再经过色彩变换,得到最终的伪彩色融合图像。结果表明,融合图像色彩更逼真,更符合人眼的视觉特征。     

陶瓷墙地砖尺寸偏差视觉检测算法研究

文章提出一种应用于陶瓷墙地砖图像测量领域的尺寸偏差检测算法：使用基于Sobel算子的改进的方向算子,综合利用图像灰度信息和灰度梯度信息对陶瓷墙地砖图像边缘进行检测和亚像素精确定位,通过计算目标在图像中的面积、哈夫变换和最小二乘法等算法对陶瓷墙地砖边长尺寸进行精确测量。     

基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测

图像边缘是对图像进行进一步处理和识别的基础,边缘都是图像上灰度不连续的点或灰度变化剧烈的地方,所以说图像的边缘就是信号的高频部分,边缘检测就是检测信号的高频部分,是图像基本特征之一。但在实际的图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题,所以本文提出了一种基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测方法,该方法能很好地检测出图像的边缘。     

基于FPGA的图像边缘处理研究

对于图像来说,边缘是其最基本的特征.图像边缘是指灰度有明显反差变化的周围像素的集合,它是一种具有方向和幅值的矢量,是进行图像分割、图像识别以及纹理分析的重要基础,灰度的突变是其在图像中的主要表现.要正确检测出这种灰度的非连续性,确定其在图像中的准确位置,就需要采取相应的边缘检测方法.文章介绍了基于FPGA的图像边缘检测器的研究和设计过程,这种处理方式一方面显著提高了图像边缘处理的水平,另一方面还提高了图像处理的速度.另外,还根据边缘检测结果提出了具体的后续处理方法,以供参考.     

机场行李提取中行李箱图像识别与旋转仿真

为了减少机场旅客提取行李的时间,缓解机场拥挤问题,设计了一种行李箱自动识别和旋转系统。该系统主要包括行李箱图像预处理和角度计算与旋转两大部分。图像预处理对行李箱图像进行灰度处理、运用中值滤波对行李箱图像进行降噪、对行李箱图像进行二值化处理;然后对图像中有效轮廓进行截取;最后计算行李箱旋转角度并进行旋转。通过应用Matlab仿真验证了本文所提出的图像识别、处理和角度计算等的有效性和适用性。将行李箱把手旋转到靠近旅客的一侧可达到缩短旅客提取行李箱的时间,促进机场高效运行的目标,符合机场运营的需要,能够提高机场的运营和管理水平。     

一种机器视觉的玻璃表面赃物识别检测系统

针对目前玻璃窗户表面赃物清理难度大、赃物种类多以及识别检测困难等问题,提出了一种基于机器视觉技术的玻璃表面赃物识别检测系统。针对玻璃窗户表面不同类别的赃物,采用VS与OpenCV开发的玻璃表面赃物特征识别算法对获取到的赃物图像进行阈值分割,对处理得到的赃物灰度图像进行一系列的开、闭运算,根据赃物特征的不同灰度阈值提取图像中的赃物特征信息,实现了对玻璃表面赃物的识别和检测。该系统成功的进行玻璃表面赃物的识别检测实验,且识别检测速度快、效率高、稳定性好,具有一定应用推广价值。     

几种数字图像增强算法的比较

文中针对灰度图像的特点,分别采用了直方图均衡化、图像平滑和图像锐化的增强算法对图像进行处理,由实验结果对比得出3种不同的增强算法分别适用的范围.